XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System局限于
Helene Kretzmer
将整数细胞分化为体细胞类型是一个高度精心策划的过程，其特征是细胞塑造其转录组身份的表观遗传景观的变化。这些表观遗传层之一是DNA甲基化，主要局限于对称的CPG环境，在人类基因组中约有2800万CpG中约有60-80％是甲基化的。然而，几乎所有癌症通常都以非常具体的方式偏离了这种规范的甲基化剖面。在这里，我们利用了先前发表的大型Illumina甲基化阵列（Capper等，2018）来训练一个实用的可行机器学习模型以及快速的纳米孔测序，以实现术中术中脑癌的分类。
个别设施的山泥倾泻风险评估
摘要：岩土工程实践已发展到这样一个阶段：边坡工程不再局限于边坡稳定性调查。相反，必须对滑坡风险进行全面检查和管理。这使与滑坡相关的广泛问题被提上了风险评估的议程。本文讨论了大规模的滑坡风险评估，其中对处于风险中的设施进行单独识别和评估。文中介绍了一些应用案例，以说明所采用的方法、其能力和限制以及风险评估实践的发展趋势。可以选择使用定性方法或定量方法。将评估应用于少数单个场地和大量斜坡之间也存在显著差异。岩土工程专业人员面临的挑战是掌握各种滑坡风险评估流程，针对正确的问题使用正确的工具，并更有效地与利益相关者进行风险沟通。
迈向欧洲大规模倡议...
重要的是，如果认为欧洲应该局限于模仿美国来推广其卓越的生态系统，那就大错特错了，尤其是美国人工智能市场的发展似乎偏离了欧盟希望在其单一市场中流通的可信人工智能特征。此外，即使在美国，公共部门在历史上也在促进连通性基础设施和蓬勃发展的半导体行业中发挥着非常重要的作用。它在采购中反复使用其购买力（包括阿波罗计划）来确保对技术的稳定需求，最近又恢复了干预主义的产业政策，采取了《芯片法案》和《通胀削减法案》等雄心勃勃的措施。效力上的差异是惊人的——在人工智能创新方面只有一个美国，但许多欧洲国家都在寻求发展和壮大自己的国家冠军企业。
人工智能研究论文 &
SDAM College Dinanagar 摘要 - 它是制造智能机器，特别是智能计算机程序的科学和工程。它与使用计算机理解人类智能的类似任务相关，但人工智能不必局限于生物学上可观察到的方法。虽然对人工智能 (AI) 没有一致的定义，但人工智能被广泛地描述为允许感知、推理和行动的计算研究。今天，人类和机器生成的数据量远远超过了人类吸收、解释和基于这些数据做出复杂决策的能力。人工智能是所有计算机学习的基础，也是所有复杂决策的未来。本文探讨了人工智能的特征、简介、人工智能的定义、历史、应用、发展和成就。关键词- 机器学习、深度学习、神经网络、自然语言处理和知识库系统简介-
神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。
GCS：一份快速简便的指南合规性量表
由于汽车内的人机交互 (HMI) 不再局限于方向盘、油门和刹车，HCI 研究领域正在迅速发展。车载技术和自动驾驶的最新发展带来了更多功能，这些功能在评估汽车内部界面时带来了一些新挑战。汽车行业的老牌公司也不得不面对新的挑战，因为有新的参与者将其产品集成到汽车中。苹果公司高级运营副总裁 Jeff Williams 称汽车是“终极移动设备”（Snyder，2015 年）。除了带有速度表、转速表和用于操作车辆的基本信息显示器的典型仪表盘外，现代汽车通常还配备了各种车载信息系统 (IVIS)。这些系统涵盖的功能包括显示车辆状态和导航信息、娱乐功能以及外部设备的多种连接选项。
SpaceCHI 2.0：推进太空探索的人机交互系统
我们现在正进入新的太空时代！2021 年，Space X 和蓝色起源公司历史上首次将少数平民宇航员送入太空[1,7]，这表明人类太空探索的下一个前沿将不再局限于训练有素的宇航员，而是向更普通的公众开放[12]。尽管目前商业太空作战的成本仍然相对较高，难以成为主流，但在人类太空作战的宏大历史中，太空运输正逐渐变得更加普遍和经济，使太空探索变得更加民主化，并为新的平民宇航员群体所接受。因此，人机交互研究人员有机会设计和研究新型交互系统和计算机界面，以支持人类在太空和太阳系其他地方的生活和工作[6,10,13]。
加拿大的基因组编辑专利
正如加拿大最高法院 2002 年在 Oncomouse 案（哈佛学院诉加拿大（专利局局长））中裁定的那样，植物等高等生命形式不能在加拿大获得专利。然而，转基因性状专利已经成为企业控制种子的一种机制（正如加拿大最高法院 2004 年诉萨斯喀彻温省农民 Percy Schmeiser 的案件（孟山都加拿大公司诉 Schmeiser））中解释的那样。第一代转基因种子主要局限于少数几种商业作物（大豆、油菜、玉米和棉花占全球转基因作物的 99% 左右）和两种性状（超过 99% 的转基因作物经过改造，具有抗除草剂和/或抗虫性）。1 相比之下，基因组编辑可以将新的专利转基因性状扩展到更多作物种类。
混合量子态固有的拓扑序
然而，现有的拓扑序理论框架主要局限于与外界环境隔绝的封闭量子系统。拓扑序对耗散和退相干的稳定性尚未得到充分评估，这对需要精确控制和纠正各种误差的量子信息科学和技术构成了重大挑战。封闭和开放量子系统的一个根本区别在于它们的量子态：封闭系统表现出由单个波函数描述的纯态，而开放系统通常表现出由波函数的统计集合描述的混合态。为了解决关键的稳定性问题，最近的一些研究探索了退相干下拓扑序的持久性 [ 8 ， 9 ]。他们揭示了混合态拓扑序中的相变与拓扑量子记忆的崩溃——非局部编码在拓扑序中的量子信息——之间的联系。