XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工具的
基于工具的数字系统架构...
摘要：本地和全球市场的变化迫使 A/E/C/FM（建筑、工程、施工和设施管理）组织提供更强大和创新的运营 BIM（建筑信息模型）。据推测，BIM 将从静态 3D 模型转变为数字孪生，提供物理资产或其代表的建筑物的真正数字化表示。这种向动态数字孪生的转变将使 A/E/C/FM 行业能够可视化、监控和优化运营资产和流程，以支持更好的检查和分析，从而实现更高效的设施运营和维护。为了支持在 A/E/C/FM 中采用和实施数字孪生，作者定义了两个明确的目标。首先，我们讨论了基于功能的规范架构创建数字孪生的要求，然后提出了两个基于工具的系统架构选项来实现它。其次，我们使用案例研究方法，使用 Power BI Desktop 和 Azure 服务开发医疗机构手术室的概念验证数字孪生。该原型旨在根据 INAIL（国家工伤保险协会）和 ISO（国际标准化组织）标准监测室内空气质量。连接到 Raspberry Pi 4 的多个传感器用于捕获各种空气质量参数的实时数据，包括温度、湿度、气流、颗粒物
执法人工智能工具的现场测试
执法中负责任地使用人工智能要求人工智能开发人员训练、测试和审核他们的人工智能工具，以确保预测工具的结果足够准确、不歧视、尊重权利和具有成本效益。但人工智能工具的真正价值和风险将取决于它在现实世界中的运作方式。白宫现在要求所有联邦机构在现实世界环境中测试人工智能工具的性能（OMBMemoM-24-10§5(c)(iv)(B)。）当人工智能工具暂时用于现场时，很少有资源可用于帮助指导人工智能行业、执法部门和独立研究人员完成测试人工智能工具的过程。本报告和一系列建议为警务背景下的人工智能现场测试提供了基础设施。
CRISPR-Cas 工具的临床应用
基因组编辑技术的发展使得直接靶向和修改几乎所有类型的真核细胞的基因组序列成为可能。基因组编辑通过促进创建更精确的病理过程细胞和动物模型，扩展了我们阐明遗传学对疾病的贡献的能力，并已开始在从基础研究到应用生物技术和生物医药等各个领域展现其潜力。在这些技术中，成簇的规律间隔的短回文重复序列的使用极大地加速了基因编辑从概念到临床实践的进程，不仅因为其精确度和效率而引起人们的兴趣，而且因为与其他基因组编辑技术相比，其实施所需的速度和成本。
评估人工智能工具的成功：...
近年来，人工智能工具因其通过自动化任务、提高效率和增强决策过程来改变各个领域的潜力而备受关注。本文从用户的角度，使用基于信息系统成功的框架，探讨了人工智能工具（尤其是 ChatGPT）的成功。结构方程模型技术被应用于从 ChatGPT 用户收集的数据。该研究实证评估了一个衡量人工智能工具成功的模型，该模型结合了更新的 DeLone 和 McLean 信息系统成功模型的结构。成功变量之间假设的五个关系中有四个得到了显着支持。本研究的结果可用于从用户的角度评估 ChatGPT 等人工智能工具的成功。
计算气动建模工具的状态...
NASA 航空安全计划下飞机失控建模的计算能力。主要目标是开发可靠的计算工具，用于预测和分析影响安全飞行的飞机失速边界附近的非线性稳定性和控制特性，并利用这些预测创建增强的飞行模拟模型，以改善飞行员训练。在资源有限的情况下完成如此雄心勃勃的任务需要与各种计算空气动力学家和飞行模拟专家建立密切的合作关系，以利用他们各自的研究成果来创建 NASA 工具以实现这一目标。已经取得了相当大的进展，但仍有工作要做。本文总结了 NASA 为建立飞机失控建模的计算能力所做的努力的现状，并为未来的工作提出了建议。
需求管理工具的要求 - CiteSeerX
需求是根据环境的既定事实和要实现的任务而制定的。在项目过程中，需求会变得更加具体、更加详细，也更加复杂。规范越接近原子需求，它们之间的关系就越复杂。当项目进入设计、实施和集成阶段时，需求工作并没有结束；必须处理需求变更，必须根据项目阶段更新需求状态，并建立对其他开发工件的跟踪。系统需求已经是要开发的系统的模型，它通常过于复杂，无法被人类一次捕获。为了处理复杂性，必须建立一个支持需求管理 (RM) 的系统工具。为了在本文中使用，我们将需求管理定义为：“需求管理是从
信息战：打造工具的意义
报告文档页面 表格已获批准，OMB 编号 0704-188。估计此信息收集的公共报告负担每份回应平均需要 1 小时，包括审阅说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目（0704-0188），地址：Washington, DC20503。 1. 仅供机构使用（留空） 2. 报告日期 3. 报告类型和涵盖日期
基于CRISPR-Cas的工具的开发和应用
成簇的规律间隔的短回文重复序列-CRISPR相关（CRISPR-Cas）系统作为细菌和古菌中一种重要的RNA引导的适应性免疫系统，其功能是防御病毒、质粒和转座子等移动遗传元件（MGEs）的侵害（Sorek et al., 2013; Faure et al., 2019; Koonin and Makarova, 2019; Makarova et al., 2019）。CRISPR位点由Cas基因和CRISPR阵列组成。CRISPR-Cas系统的功能主要分为三个阶段。第一阶段是适应阶段，Cas蛋白如Cas1和Cas2将外来的原型间隔序列插入到CRISPR阵列中，使其成为新的间隔物。第二阶段为表达阶段，CRISPR阵列转录为前CRISPR RNA（crRNA），随后加工为成熟的crRNA。最后是干扰阶段，crRNA引导CRISPR效应蛋白裂解病毒、质粒等外来靶序列（Barrangou et al., 2007; Brouns et al., 2008）。此前人们认为CRISPR系统仅存在于细菌和古菌中，但最近在巨型噬菌体中发现，CRISPR系统缺少适应阶段所需的Cas蛋白，如Cas1、Cas2和Cas4，而相应的效应蛋白也具备基因编辑能力（Al-Shayeb et al., 2020; Pausch et al., 2020）。这些CRISPR-Cas系统可能靶向宿主基因组，调控宿主基因表达，增强噬菌体的生存力（Al-Shayeb et al.，2020）。CRISPR-Cas系统与MGEs竞争，促进了CRISPR-Cas系统的进化，大大增加了其多样性（Koonin and Makarova，2019）。目前的CRISPR-Cas系统根据效应模块分为1类和2类（Makarova et al.，2015）。1类系统具有由多个Cas蛋白组成的效应模块，包括3种类型和16种亚型，而2类系统包含一个大蛋白，包括3种类型和17种亚型（Makarova et al.，2019）。在过去的十年中，CRISPR-Cas系统已经发展成为多种编辑工具。由于1类成员的复杂性，目前开发的基因编辑工具较少（Özcan等人，2021；Dolan等人，2019；Cameron等人，2019）。目前，2类成员正在被开发成大量的基因编辑工具。2类系统分为三类，包括II型、V型和
用例和建模工具的回顾
推动采用储能系统 (ESS) 的一个诱人前景是能够在多种用例中使用它们，并有可能利用多个独特的价值流。储能大挑战 (ESGC) 技术开发路径从电力系统中的一系列用例中汲取灵感，每个用例都有自己特定的成本和性能需求。除了需要改进储能技术的成本和性能外，还需要有强大的估值方法来实现有效的政策、投资、商业模式和资源规划。目前有许多储能估值工具可供公众使用，其中许多工具可以通过反映特定储能用例的输入和特征来分析 ESS 项目的价值。