XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System属性
通过提示大语言来发现对象属性
我们提出了一个由VLM和LLMs组成的p API API，以及一组机器人控制功能。使用此API和自然语言查询提示时，LLM会生成一个程序来积极识别给定输入图像的属性。
黑洞信息悖论：全知是宇宙的基本属性吗？
我们试图研究解决黑洞信息悖论的本体论方面。我们对这一悖论的解决产生了几个现在对我们理解量子力学至关重要的概念，这些概念指出所有信息都是守恒的，即使是在量子层面上。如果量子信息是守恒的，永远不会被抹去或摧毁，那么这表明所有信息至少在理论上、最终都是可以从宇宙的事件视界中检索和了解的。从本体论上讲，这支持了宇宙中所有信息的储存库因此必须存在的论点。在此，我们追溯了这一争论的步骤，并得出结论，我们对宇宙的理解指向一个无所不知的实体的存在。
探索非金属材料：属性，应用和未来的前景
可持续性：可持续非金属材料的开发，包括可生物降解的聚合物和环保复合材料，这是一个日益关注的问题。纳米材料：将纳米技术掺入非金属材料中，有望产生具有增强性能和新颖应用的材料。储能：非金属材料在储能技术中至关重要，例如锂离子电池和燃料电池。高级陶瓷：高级陶瓷的研究继续推动高温应用和电子设备的边界。描述
lncRNA-PART1-PHB2轴的阻塞赋予对PARP抑制剂的抗性，并促进卵巢癌的细胞衰老 场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮 5：2饮食会影响有或没有2型糖尿病的受试者的胰岛素分泌和灵敏度的标记 - 非随机对照试验 在地下地雷管理电池电动汽车（BEV）的消防安全 由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估 基于属性的遥测数据共享 - 适应欧盟项目的国际业务模型：跨国协作中Uppsala模型的宏观和微观创建 福利技术的想象力和政治 用于多功能应用的基于物理壳聚糖的可持续涂料中的博士学位论文 进一步开发瑞典可持续林业指标 机器人技术和自主系统 使用终身自我适应性来处理基于学习的自适应系统中适应空间的漂移
parpi目前是几十年来治疗卵巢癌的最重要突破，并且已融入了卵巢癌的初始维持疗法中。然而，导致PARPI耐药性的机制仍然没有核定。我们的研究旨在筛选新的目标，以更好地预测对PARPI的耐药性并探索潜在机制。在这里，我们对TCGA卵巢癌队列中的铂敏感和抗铂抗性基团之间的差异表达基因进行了比较分析。分析表明，与TCGA-ov队列中抗铂的个体相比，LNCRNA Part1在铂敏感的患者中得到了高度表达，并在GEO数据集和Qilu医院队列中进一步验证。此外，部分1的上调与卵巢癌的有利预后正相关。此外，体外和体内实验表明，部分1抑制对顺铂和PARP抑制剂的耐药性并促进了细胞衰老。衰老细胞对化学疗法更具耐药性。RNA反义纯化和RNA免疫沉淀测定法显示了Part1和PHB2（一种至关重要的线粒体受体）之间的相互作用。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。 救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。 PDX模型被用于进一步确认发现。敲低部分可以促进PHB2的降解，损害线粒体并导致细胞衰老。救援分析表明，PHB2的过表达明显降低了对PARPI的耐药性和由部分1敲低引起的细胞衰老。PDX模型被用于进一步确认发现。总的来说，我们的研究表明，lncRNA Part1有可能成为逆转parpi抗性并改善卵巢癌预后的新颖目标。
抗体药物偶联物 (ADC) 模式中的关键质量属性 (CQA)
Crystal Bio 的能力 Crystal Bio 是一家领先的合同研究组织 (CRO)，专门提供生物治疗的综合分析服务。我们的专业知识涵盖许多模式，包括抗体药物偶联物、单克隆抗体、融合蛋白和与战略合作伙伴的 mRNA-LNP 治疗。我们提供所有必要的分析工具来测量相关的 CQA，包括高分辨率 LC-MS、液基色谱法（HIC、IEX、SEC、RPLC、CE 和 cIEF），以及全面的生物分析工具，包括各种结合和基于细胞的测定、基于效应功能的测定（如替代细胞毒性测定和直接 ADCC、ADCP 和 CDC 测定）、抗 ADC 抗体测定、qPCR、ELISA、内毒素、无菌、生物负载和基于细胞的生物测定等。我们的能力还扩展到生物治疗的方法开发和分析表征。这种整体方法可确保遵守 CMC 部分概述的严格监管要求，使我们成为 IND 前、I 期和后续提交的宝贵合作伙伴。
属性图的属性分子生成模型
培训生成模型，捕获数据的丰富语义并解释由此类模型编码的潜在表示，这是未/自我监督学习的非常重要的问题。在这项工作中，我们提供了一种简单的算法，该算法依赖于预先训练的生成自动编码器的潜在代码的扰动实验，以发现生成模型暗示的属性图。我们执行扰动实验，以检查给定潜在变量对属性子集的影响。鉴于此，我们表明一个人可以拟合一个有效的图形模型，该模型在被视为外源变量的潜在代码和被视为观察到的变量的属性之间建模结构方程模型。一个有趣的方面是，单个潜在变量控制着属性的多个重叠子集，与试图施加完全独立性的传统方法不同。使用在大型小分子数据集中训练的预训练的生成自动编码器，我们证明，我们算法学到的各种分子属性和潜在代码之间的图形模型可用于预测从不同分布中绘制的分子的特定特性。我们比较了对简单基线选择的各种特征子集的预测模型，以及现有的因果发现和稀疏学习/特征选择方法，以及从我们的方法中衍生的马尔可夫毛毯中的预测模型。的结果从经验上表明，依赖于我们的马尔可夫毛花属性的预测因子在转移或通过新分布中的一些样本进行微调时，尤其是在训练数据受到限制时，分布变化是可靠的。
CPI属性组
CPI Property Group SA（“ CPIPG”或“公司”）在2019年10月至2024年5月之间发行了五个绿色债券1（统称为“绿色债券”），以资助与绿色建筑，能源效率，可更新能源以及生存自然资源和土地使用的环境可持续性项目。2024年8月，CPIPG聘请了可持续发展学，以审查以绿色债券收益（“提名支出”）资助的项目，并提供了评估他们是否符合收益标准的使用以及CPIPG是否符合CPI Property Property Group可持续性融资框架中的报告承诺（“框架”）。2,3 Sustainalytics在2022年1月就该框架提供了第二方意见。4这是Sustainalytics的第三次年度评论，对框架下发出的工具的分配和报告，此前在2022年3月5日和2023年3月进行了审查。6
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。