XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作原理
人类剪接体的定向高通量诱变揭示了其体内工作原理
剪接体是一种极其复杂的机器，在人类中由 5 种 snRNA 和 150 多种蛋白质组成。我们扩展了单倍体 CRISPR-Cas9 碱基编辑以靶向整个人类剪接体，并使用 U2 snRNP/SF3b 抑制剂 pladienolide B 研究了突变体。超敏替换定义了含有 U1/U2 的 A 复合物中的功能位点，但也定义了在 SF3b 解离后的第二化学步骤中起作用的成分中的功能位点。可行的抗性替换不仅映射到 pladienolide B 结合位点，还映射到 SUGP1 的 G-patch 结构域，该结构域在酵母中缺乏直系同源物。我们使用这些突变体和生化方法将剪接体解离酶 DHX15/hPrp43 鉴定为 SUGP1 的 ATPase 配体。这些数据和其他数据支持一种模型，即 SUGP1 通过在动力学阻滞下触发早期剪接体分解来促进剪接保真度。我们的方法为分析人类细胞中必不可少的机器提供了一个模板。
能源模型的工作原理
关于 100% 清洁能源合作组织 清洁能源州联盟 (CESA) 成立了 100% 清洁能源合作组织，旨在通过提供知识共享活动和分析来帮助拥有 100% 清洁能源目标的州，以便他们能够共同应对计划挑战和机遇。该合作组织还向可能考虑制定类似目标的州提供信息和技术援助。www.cesa.org/100 关于清洁能源州联盟 C ESA 是一个领先的两党州能源机构联盟，共同努力推动清洁能源技术的快速扩张，让所有人享受清洁能源的好处。CESA 成立于 2002 年，是一家由会员支持的全国性非营利组织，与其会员合作制定和实施有效的清洁能源政策和计划。 www.cesa.org 致谢 本报告的作者感谢审阅者 CESA 的 Warren Leon、美国国家可再生能源实验室的 Trieu Mai 和 GridLab 的 Ric O'Connell 在本报告的构思和开发过程中提供的深入反馈和指导。我们感谢 RMI 的 Mark Dyson 和 Aaron Schwartz 对新兴开源模型的投入。 关于作者 Charles Hua 是 CESA 研究员。他是哈佛大学的学生，主修统计学和数学，专注于气候和能源政策，也是 Rewiring America 的政策分析师。他是哈佛大学可持续发展总统委员会的成员，也是环境非营利组织 Slipstream、Energy News Network 和 Clean Wisconsin 的董事会成员。 Bentham Paulos 是 100% 清洁能源合作组织的高级研究员。他是 PaulosAnalysis 的负责人，提供能源政策、宣传、通信和研究方面的咨询。他是劳伦斯伯克利国家实验室电力市场与政策组的附属成员。免责声明 本文件仅供参考。CESA 不作任何明示或暗示的保证，也不对本文件中提供的任何信息的准确性、完整性或实用性承担任何法律责任或义务。本文表达的观点和意见不一定代表或反映资助者或在起草本文件时提供意见的个人和组织的观点和意见。CESA 独自对本报告的内容负责。
工作原理 解决方案 全球人才短缺
国际教育虽然能带来更多全球合作，但许多国际学生在完成学业后留在东道国，为东道国经济作出贡献。这一趋势导致原籍国出现严重的人才流失，导致这些地区的人才短缺问题更加严重。
演示耳朵的工作原理
• 设计和制作一个模型耳朵 • 演示耳朵的工作原理，展示耳朵对刺激的敏感程度 • 提高对声音和噪音对耳朵的影响的认识 词汇：耳蜗、耳朵、耳道、耳廓、刺激、振动 材料： • 铝箔馅饼盘 • 卡片纸或建筑纸 • 吸管（最好是可弯曲的吸管） • 乒乓球或气球 • 水容器 • 胶带 • 活动和耳朵模型的图画（供参考） 背景信息：我们的耳朵是一个声音接收器或运动传感器，它接收声音振动并帮助将信息传递给大脑，以便人类听到。耳朵由三部分组成——外耳（耳廓）、耳道和内耳（耳蜗）。一旦被外耳捕捉到，振动就会通过耳道传播并引起耳膜的运动。声音被中耳放大并传输到内耳或耳蜗，从而将声音转化为
第 7 章 神经机器翻译的工作原理
你的确是对的！但目前计算机进行的近似计算遵循了完全不同的路径：在几分之一秒内执行数百万次数学运算，以获得有时可能被标记为足够有时可能不足够的翻译。事实证明，它们恰好足够的次数百分比在过去几年中急剧上升。但是，从历史上看，人工神经网络被设计为自然神经网络（例如我们的大脑）如何工作的简化模型，其中进行的认知过程也是分布式神经计算过程的结果，这些过程与上面提到的数学运算并没有太大不同。本章将教你 NMT 技术的关键要素。我们将首先指出人类大脑如何进行翻译与 NMT 系统如何进行翻译之间的联系。这将有助于我们介绍全面了解机器学习和人工神经网络原理所需的基本概念，这构成了 NMT 的两个基石。之后，我们将讨论非上下文词嵌入的基本原理，这是一种具有许多有趣属性的词的计算机化表示，当通过一种称为注意力的机制组合时，将产生所谓的上下文词嵌入，这是实现 NMT 的关键因素。所有这些要素将使我们能够全面展示两种最常用的 NMT 模型（即 Transformer 和循环模型）的内部工作原理。本章最后介绍了一系列次要主题，这些主题将提高您对这些系统如何在幕后运行的了解。
风能的现行标准和工作原理
利用风能产生的电力称为风力发电。风在运动时具有动能。一组风力涡轮机称为风电场。风电场可能由数百台单独的风力涡轮机组成。两台风力涡轮机之间的土地可用于农业。甘肃风电场是世界上最大的风电场，位于中国。风能发电的一般原理是风扇，也称为风力涡轮机。风力发电所涉及的能量转换过程是将风能转化为机械能，然后将机械能转化为发电机中的电能。风力涡轮机放置在一定高度，有支撑物，支撑物称为风塔。当风旋转涡轮叶片时，转子旋转，转子轴连接到发电机轴，利用电磁感应原理产生电能。风力涡轮机的主要部件是带叶片的转子、电磁制动器、机械制动器、变速箱、发电机襟翼或尾翼、轴和偏航控制机构。转子轴连接到高速变速箱。风速没有固定的，风速总是有波动的。为了避免风速波动，变速箱有助于保持发电机的发电量固定。励磁机用于为磁线圈提供所需的励磁。需要使用交流发电机将直流输出转换为交流输出。交流输出在升压变压器的帮助下输送到电力传输或输电网。部分电力用于运行风力涡轮机装置中的附件，如电机、电池和指示灯等。
在大脑上闪耀光线以了解其工作原理
您是否曾经以为光可以告诉您有关您的大脑的信息？Light是一种强大的工具，可帮助大脑研究人员了解大脑。我们的眼睛只能看到我们周围的总光线的1％。一些光是红色，所谓的近红外光。这种类型的光可以通过大脑的头部和顶层传播，从而为研究人员提供有关大脑活动的重要信息。使用近红外光的技术具有较长的名称：功能性近红外光谱（FNIRS）。在本文中，我们将向您展示FNIRS机器的外观以及参加FNIRS实验的感觉。我们将解释如何使用近红外光更好地了解大脑。最后，我们将为您提供一些例子，说明我们使用的fnirs的目的以及它如何帮助从长远来看在日常生活中面临困难的孩子。
经典计算机、超级计算机和量子计算机的工作原理
● 计算机对我们的生活有很大的帮助 ● 传统计算机被广泛使用 ● 此外，超级计算机帮助我们解决密码学等复杂计算或预测疾病如何在全球传播 ● 然而，量子计算机比任何超级计算机都强大。它们可以解决我们从未解决过的问题。例如，设计一种新的药物化合物、分析基因组或找到对抗病毒的方法 ● 所以从手机到量子计算机，计算机无处不在！
矢量磁场传感器：工作原理、校准和应用
磁场传感器（磁力计）是一种测量磁场大小、方向或相对变化的装置。最早的磁场传感器是指南针，用来确定地球磁场的方向 [1]–[4]。可以说，第一台磁力计是由卡尔·弗里德里希·高斯于 1833 年发明的，用于测量绝对磁强度 [3]–[7]。它由一个由金纤维水平悬挂的永久条形磁铁组成。高斯用它来测定地球磁场的强度。他们与威廉·爱德华·韦伯一起继续开发磁力计，并对其进行了进一步改进，直到 19 世纪 40 年代末。除了高斯和韦伯之外，其他几位科学家在 19 世纪也开发了新型磁场传感器。然而，20 世纪初，磁力仪技术发生了根本性变化，当时人们开始利用通过某些线圈结构的电流来确定局部磁场的特性 [3]–[14]。这种新方法使得开发更精确的磁场传感器成为可能，同时大大缩短了测量时间。20 世纪中叶以来，材料科学的进步带来了非常精确的微型磁力仪，如今，这种磁力仪被认为是多个系统的关键组件 [8]–[12], [15]。