XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System小量
促使采取行动
虽然这听起来与独立的 LLM 或 GenAI 应用程序的功能大致相同，但 AI 代理与 LLM 之间存在一些关键区别，这些区别使得 AI 代理更加强大。（见第 6 页表格）例如，典型的 LLM 驱动聊天机器人通常对多步骤提示的理解能力有限，更不用说根据单个提示规划和执行整个工作流程了。本质上，它们符合传统应用程序的“输入-输出”范式，在收到必须分解为多个较小任务的请求时会感到困惑。它们还难以推理序列，例如需要考虑时间和文本上下文的组合任务。这些限制在使用小型语言模型 (SLM) 时更加明显，因为它们是在较小量的数据上进行训练的，通常会牺牲知识深度和/或输出质量来提高计算成本和速度。
量子现实和依赖观察者的宇宙
以普朗克时间（tp）为终点。 复杂量子系统 R1：包括比基本粒子更大更复杂但仍然主要受量子力学原理支配的系统：o 尺度：从原子到分子尺度。o 实体：包括原子、分子和量子点、纳米粒子等小量子系统。o 框架内容：原子和分子级别的视觉表示。o 相互作用：以量子力学相互作用为主导，经典物理开始在更大的系统中发挥作用。o 信息处理：受系统的能量状态和复杂性的影响，导致帧速率比 R0 慢。 宏观现实 R2：包含经典宏观物体，其中量子效应通常可以忽略不计，特殊条件除外（例如超导、量子计算）：o 尺度：从微观到天文，包括细胞、生物和天体。 o 实体：包括生物体、日常物体和大型结构等宏观实体。o 框架内容：宏观层面的视觉和其他感官表征。
参数化层次制品 -
神经程序是高度准确且结构化的策略，可以通过控制计算机制的行为来执行算法 - MIC任务。尽管有可能增加人工剂的行为的解释性和组成性，但仍很难从代表计算机程序的演示神经网络中学习。与其他模仿学习域不同的设定算法的主要挑战是需要高精度，数据的特定结构的参与以及极为有限的观察力。为了应对这些挑战，我们建议将程序建模为参数化的层次结构程序（PHP）。php是一系列条件操作，使用程序计数器以及观察结果，在采取基本操作，将另一个PHP作为子处理和返回呼叫者之间进行选择。我们开发了一种从一组主管演示中培训PHP的算法，其中只有一些用内部呼叫结构注释，并将其应用于对多级PHP的有效水平培训。我们以两个基准（纳米司法机构和长局添加）的形式显示，PHP可以从较小量的注释和未经通知的示范中更准确地学习神经程序。
周期驱动的两能级系统的相位因子
对与周期性或准周期性时间相关外部源相互作用的力学系统（经典或量子）的行为进行理论计算，需要对其在长时间内的行为进行非常好的控制。简单的解决方法可能会导致涉及长期项（依赖于时间的多项式增长项）或小分母（特别是在准周期相互作用下）的棘手问题。通常的数值积分方法在长时间内也可能不稳定，并会导致不受控制的误差。这些问题最早是在天体力学中发现的，在周期性或准周期时间相互作用下的物理系统中普遍存在。这些稳定性问题及其解决方案的分析是物理学和应用数学的一个广泛研究领域，并导致了重要的发展，如庞加莱-林德斯泰特级数和 KAM 理论。此类系统的微扰处理的主要目标是用依赖于时间的均匀收敛级数来表达物理上有意义的量，也就是说，用级数来表达，当截断时，与精确解的差异最多为一个固定的微小量，并且不会随时间而增加。量子相的计算是一种相关的物理情况，其中这种均匀的，即时间
引用出版版本（APA）：Søndergaard，J。K.，Christensen，R。B.和Popovski，P。（印刷中）。
摘要 - Quantum Internet需要确保及时提供涉及分布式量子计算或传感的任务中的纠缠量子。这是通过优化量子网络的上流方法来解决的[21]，其中在接收任务之前分发了纠缠。任务到达后，所需的纠缠状态将通过本地操作和经典交流达到。纠缠前的分布应旨在最大程度地减少所用量子的数量，因为这降低了矫正性的风险，从而降低了纠缠状态的降解。优化的量子网络考虑了多跳光网络，在这项工作中，我们正在用卫星辅助纠缠分布（SED）补充它。动机是卫星可以捷径拓扑，并将纠缠放在两个没有通过光网络直接连接的节点。我们设计了一种用SED纠缠纠缠的算法，这导致纠缠前分布中使用的量子数量减少。数值结果表明，SED可以显着提高小量子网络的性能，而纠缠共享约束（EC）对于大型网络至关重要。索引条款 - Quantum网络，自上而下的纠缠段，卫星辅助纠缠分布
通过嵌入细胞外基质的金纳米棒改善人类工程心脏组织的发展，以长期生存能力
摘要：一种通常称为心脏病发作的心肌梗塞（MI）导致心脏中心肌细胞（CMS）死亡。组织工程为MI治疗提供了有希望的策略，但是人类工程心脏组织（HECT）的成熟仍然需要改善。导电聚合物和纳米材料已掺入细胞外基质中，以增强心脏细胞之间的机械和电耦合。在这里，我们报告了一种简单的方法，将金纳米棒（GNRS）掺入纤维蛋白水凝胶中以形成一个GNR-纤维蛋白基质，该基质用作形成悬浮在两个柔性柱之间的3D Hect构建体的细胞外基质的主要组成部分。用GNR-纤维蛋白水凝胶制成的高h表现出成熟的标志物，例如较高的抽搐力，同步跳动活动，肌节成熟和比对，T型管网络的开发以及钙处理的改进。最重要的是，GNR小量可以在9个月内生存。我们设想带有GNR的HECT具有恢复梗塞心脏功能的潜力。
功率和能量校准的电压范围扩展
虽然在前面的分析中，减法放大器电路被视为理想电路，但实际上它有自己的误差，这些误差是由有限环路增益和电阻值的微小差异引起的。结果是 (3) 中的误差项被修改，但总体误差是相似的，由两个小量的乘积组成，每个量 <10-3。图 I(a) 的电路也可用于分析整个仪器的动态稳定性。两个反馈环路（第一个由 A1、RS4 和 RS3 组成，第二个涉及 A2、A3、RS2 和 RS1）都必须稳定。应该注意的是，这两个环路在反馈性能方面不会相互影响。A1 的输出作为等效受控源添加到第二个环路中。第二个环路更难稳定，因为它包含两个放大器，使关键高频区域的相移加倍。需要仔细补偿才能产生稳定的电路。通过在 Ai 中将原始函数与 A3 的信号添加函数相结合，可以简化图 I(a) 中的电路，如图 I(b) 所示。A2 的输出通过电阻 R~4 连接到 Ai 的求和点。该电阻的标称值与 RS4' 相同。这会将 A2 的输出直接添加到 A 1 的输出，而无需任何放大或衰减。R~4 的不同值将增加或减少包含 A2 的环路的增益。先前推导的方程同样适用于
量子卷积神经网络的教程（...
摘要 - 纠结神经网络（CNN）是计算机视觉中的流行模型，具有充分利用数据相关信息的优势。但是，如果数据或模型的给定维度太大，CNN的学习效率很大。量子卷积神经网络（QCNN）为使用量子计算环境或提高现有学习模型的性能的方向提供了解决问题的新解决方案。第一项研究将提出一个模型，以通过将CNN的结构应用于量子计算环境，从而有效地解决量子物理和化学中的分类问题。研究还提出了可以使用多尺度纠缠重归于ANSATZ（MERA）的O（log（log（n））深度计算的模型。第二项研究介绍了一种通过在现有计算机视觉中使用的CNN学习模型中添加量子计算来提高模型性能的方法。该模型也可以在小量子计算机中使用，可以通过在CNN模型中添加量子卷积层或用卷积层替换混合学习模型。本文还验证了QCNN模型是否能够通过使用Tensorflow量子平台使用MNIST数据集进行训练与CNN相比，是否能够有效学习。
氧化石墨烯纳米级平台增强了抗...
基于石墨烯的2D纳米材料具有独特的物理化学特征，可以在各种生物医学应用中使用，包括化学治疗剂的运输和表现。在多形胶质母细胞瘤（GBM）中，肿瘤内施用的薄石墨烯氧化石墨烯（GO）纳米片在整个肿瘤体积中表现出广泛的分布，而不会影响肿瘤生长，也不会扩散到正常的脑组织中。这种肿瘤内定位和分布可以为GBM微环境的治疗和调节带来多种机会。在这里，描述了原位GBM小鼠模型中GO纳米片分布的动力学，并利用薄GOETEs作为平台的一种新颖的纳米纳米化学化学治疗方法，可用于非共价复杂的蛋白酶体抑制剂bortezomib（BTZ）。通过GO的表征：BTZ复合物，在体外持续的BTZ生物学活性在GO表面上的高负载能力。在体内，与两种原位GBM小鼠模型中的游离药物相比，BTZ复合物的单个小量内给予：BTZ复合物显示出增强的细胞毒性效应。这项研究提供了证据表明，薄和小的Goets通过在本地增加生物利用药物浓度而成为GBM治疗的纳米级平台的潜力，从而提高了治疗性的影响。
Bracco Diagnostics Inc.介绍了创新的“迷你...
，新泽西州普林斯顿，2024年12月16日 - Bracco Diagnostics Inc.（BDI），Bracco Imaging S.P.A.的美国子公司，Bracco Imaging S.P.A.是诊断成像业务中全球领先的公司之一，医疗创新的先驱，是医疗创新的先锋 暂停。旨在满足医疗保健提供商的各种需求，此包装选项提供了较小的Varibar产品，这是改良钡燕子研究（MBSS）的黄金标准。迷你包装将用于Varibar®花蜜（硫酸钡）口服悬浮液，Varibar®薄蜂蜜（硫酸钡）口服悬浮液，Varibar®蜂蜜（硫酸钡）口服悬浮液和Varibar®布丁（硫酸钡）口服奶光。经过时间测试，受信任和FDA批准的，Varibar产品线的标准化粘度的遗产有助于消除各种钡制剂的不可预测性。1-4“迷你”包装是一个重要的里程碑，因为它提高了程序效率和患者护理。“具有标准化粘度的Varibar产品系列始终满足改良的Barium Swallow研究中最重要的需求，” BDI销售和营销高级副总裁Cosimo de Pinto说。“现在，有了这种新的额外包装解决方案，可为可持续性，较小量的选择提供临床医生的Varibar产品。”此创新包装的关键特征包括：