XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开发利用
迈向脑数据治理框架 - 信息科学
以往，脑数据的应用仅限于临床领域和生物医学、心理或行为研究。如今，脑数据也越来越多地被用于就业、教育和军事领域，以及通过越来越多的消费级神经技术设备用于个人用途。在消费领域，信息技术公司正在开发利用脑数据用于消费者目的的设备和应用程序，例如认知监控、神经反馈、设备控制或其他形式的脑机接口。例如，在 2017 年至 2021 年期间，Facebook 开展了一项脑机接口 (BCI) 研究项目，旨在构建一种可穿戴 BCI，使用户只需想象语音即可打字。微软也在同时开发针对普通人群的非侵入式交互式 BCI，同时 Neuralink、Emotiv 和 Kernel 等神经技术公司的完整生态系统正在迅速崛起。消费者神经技术、电子学习、数字表型分析、情感计算、心理统计学和神经营销是利用脑数据作为商品的一些应用领域 [1、2]。在教育和工作环境中，人们尝试收集和处理脑数据，以改善学习和重新设计工作流程等。例如，去年，在中国，小学生参加了一项试验，在认知任务期间记录脑电图 (EEG) 数据以评估他们的注意力持续时间 [3]。
数字化及其对中小型企业绩效的影响
这项研究的主要目的是确定数字化对ACCA中中小型企业表现的影响。特定的研究目标是：（i）衡量研究领域中小企业之间的现有数字化水平； （ii）确定数字化有助于改善中小型企业的表现的领域； （iii）评估影响中小企业决定将其业务模式数字化的决定的因素； （iv）检查中小企业面临的数字技术障碍。研究问题是针对第1章中指出的每个目标提出的，以实现研究的总体目的。该研究重点是在中小型企业中发现数字技术的使用及其对业务绩效的影响。但是，该研究仅限于阿克拉。这项研究还回顾了有关研究主题的现有文献，以支持这项研究的发现。该研究采用了一种定量研究方法，并将调查研究设计用于数据收集。该研究的调查问卷的开发利用了现有文献的改编研究工具。使用社会科学（SPSS）版本20.0的统计软件统计软件包分析了从受访者那里收集的数据。使用所采用的测量模型测量了SPSS的处理数据，该模型对变量的内部一致性，复合可靠性，有效性和重要性进行了测试。根据分析的发现，主要发现，含义和建议从结果中提取。
利用纳米粒子进行量子传感进行重量测定
摘要：继 2020 年首次演示冷却至量子基态的悬浮纳米球（U. Delić 等人，Science，第 367 卷，第 892 页，2020 年）之后，宏观量子传感器似乎即将问世。与其他量子系统相比，纳米球的质量较大，这增强了纳米粒子对引力和惯性力的敏感性。从这个角度来看，我们描述了光学悬浮纳米粒子实验的特点（J. Millen、TS Monteiro、R. Pettit 和 AN Vamivakas，“悬浮粒子的光力学”，Rep. Prog. Phys.，第 83 卷，2020 年，艺术编号 026401）及其在加速度传感方面的拟议用途。悬浮纳米粒子平台的独特之处在于它不仅可以实现量子噪声限制的传导，量子计量学预测其灵敏度将达到 10 − 15 ms − 2 量级（S. Qvarfort、A. Sera fini、PF Barker 和 S. Bose，“通过非线性光力学进行重力测量”，Nat. Commun.，第 9 卷，2018 年，文章编号 3690），而且可以实现长寿命量子空间叠加以增强重力测量。这遵循了开发利用叠加或纠缠的传感器（如冷原子干涉仪）的全球趋势。得益于这些现有量子技术的重大商业开发，我们讨论了将悬浮纳米粒子研究转化为应用的可行性。
基于网络药理学的抗...解剖
糖尿病(DM)是一种慢性炎症性疾病，快速增长的DM正在成为全球公共卫生的重大问题。中药治疗糖尿病历史悠久，因疗效好、无毒副作用而被开发利用，半边莲是传统的全草草药。随着中药药理研究的不断深入，半边莲中的有效成分不断被揭示，其中含有的生物碱、黄酮类化合物、黄酮苷类化合物和氨基酸等具有良好的抗炎、抗病毒、抗糖尿病作用。为了进一步探究有效成分的靶点及其抗糖尿病机制，采用网络构建方法，建立了一种可行的基于化学、药代动力学和药理学数据的网络药理学分析模型，阐明了半边莲的抗糖尿病机制。本研究采用气相色谱-质谱法(GC/MS)鉴定出208种羊草代谢物，其中23种成分经过吸收、分布、代谢和排泄(ADME)筛选后可能具有有效的药理作用。对活性成分的网络药理学分析表明，羊草中的5-羟甲基糠醛通过作用于GSK3B、TNF和MAPK1影响胰岛素抵抗信号通路，金合欢素通过作用于INSR、DPP4和GSK3B影响糖尿病通路，从而调节2型糖尿病、非胰岛素依赖型糖尿病和炎症性疾病。这些结果成功地表明了羊草活性成分潜在的抗糖尿病机制。
astar-mini-symposium-on-quantum- ...
Igor Aharonovich 是一位屡获殊荣的科学家，致力于研究能够生成、编码和分发量子信息的量子源的前沿研究。作为 UTS 数学和物理科学学院的教授，Igor 研究固体中的光学活性缺陷，旨在识别新一代超亮固态量子发射器。他对该领域的贡献包括发现金刚石和六方氮化硼中的新色心，以及开发利用这些材料设计纳米光子器件的新方法。他是 ARC 变革性超光学材料 (TMOS) 卓越中心的首席研究员，并领导一项国际合作，研究纳米材料六方氮化硼 (hBN) 中晶体缺陷或缺陷的化学结构。 2013 年，他在 UTS 成立了纳米光子学研究小组，2015 年晋升为副教授，2018 年晋升为正教授。他的研究小组探索宽带隙材料中的新量子发射器，旨在在单个芯片上制造量子纳米光子器件，用于下一代量子计算、密码学和生物传感。2016 年，Igor 和他的团队发现了第一个基于 hBN 缺陷的 2D 材料中的量子发射器，它们在室温下工作。他合著了 200 多篇同行评审的出版物，其中包括一篇被引用次数最多的关于金刚石光子学的评论。他还为固体纳米光子学撰写了路线图
PAISE® – 人工智能系统工程的过程模型
由于过去几十年计算能力的进步和数据可用性的提高，数据驱动方法的使用在许多工业领域受到青睐和扩展。因此，机器学习 (ML) 算法作为人工智能 (AI) 的一个子集正在走向实用前沿。ML 算法通过分析所谓的训练数据并识别模式和相关性来为给定用例编写软件。因此，所创建软件的功能很大程度上取决于训练数据。在德国和欧洲，人们普遍认识到，找到一种系统方法来开发利用新型人工智能和机器学习方法的智能系统非常重要——在工业发展方面（例如，在 VDA 旗舰计划的“AI 家族”项目中）、在标准化方面（例如，在 DIN 和 DKE [1] 的 AI 标准化路线图中），以及欧盟委员会等机构。除了 AI 的巨大潜力之外，欧盟委员会还认为需要制定《欧盟 AI 法案》[5] 中所述的法规。法律基础应保护市场和公共部门以及人民的安全和基本权利。在欧洲创建值得信赖的 AI 应用程序这一目标需要高水平的系统和跨学科方法。经典程序模型假设系统可测试，因此仅与使用 ML 方法有条件兼容。目前，应用 ML 方法的系统只能通过经验方法进行测试，无论 ML 是否内置于最终系统本身，或者 ML 方法是否用于推导最终产品的设计规范。在这两种情况下，基于 ML 的复杂方法的结果都会以关键的方式影响最终产品的功能。因此，有必要能够将这种影响追溯到所使用的基于 ML 的方法的原理和底层数据。
城市地下综合体应急疏散研究
随着城市化进程的不断推进和城市地下空间的开发利用，地下城市综合体得到越来越广泛的应用，给人们的生活带来了极大的便利，但由于其封闭性和复杂性，如何在突发事件中避免（或减少）人员伤亡并实现人员快速安全疏散成为亟待解决的问题。本研究利用疏散仿真软件Pathfinder，基于引导模型对比分析了不同模拟疏散措施下总疏散时间、主要出口人流量的变化、关键节点拥堵情况以及人员路径选择等因素，并聚焦和确定了地下城市综合体空间布局中易出现疏散瓶颈效应的关键位置，研究了突发事件下地下城市综合体的疏散有效性，以探讨地下城市综合体的应急疏散问题。研究发现，城市综合楼楼梯出入口、超市收银台等处易出现瓶颈效应，造成严重拥堵，应作为应急疏散时重点关注的位置。对于易出现疏散瓶颈的重点位置，增加出口宽度或设置辅助疏散通道是提高疏散效率的有效措施，此外，制定合理的疏散规则也是有利于应急疏散的措施。然而，在疏散过程中，人群的从众心理对疏散效果具有不确定的（正向或负向）影响，设置导流墙在一定程度上可以提高疏散效率、减少拥堵，但导流后容易出现疏散混乱和无序现象。本研究结果对完善城市综合楼应急管理具有重要意义。
利用扩散模型的可靠和可编辑场景
项目说明恢复场景的属性，例如许多计算机视觉和计算机图形应用程序中的形状，材料和照明属性是至关重要的任务。此任务称为逆渲染，它可以启用对象插入[1]，场景重新定义[2]和场景编辑[3]。在学习场景的3D表示方面的最新进展显示出令人印象深刻的新型合成结果，例如NERF [4]和3D高斯裂口[5]。但是，由于场景属性被烘烤到辐射字段中，这些表示不可重复 /可编辑。许多最先进的解决方案[6,7,8]提出了反向渲染管道，使这些3D表示可以编辑。尽管取得了这种进步，但当前的方法通常与铸造阴影，镜头亮点和其他复杂的照明相互作用困难。基于扩散的生成模型[9]已成为一种有希望的视觉生成方法。扩散模型可以更改许多图像方面，例如图像样式[10]或将前景对象融合到背景[11]，重新贴上场景[12]，编辑特定对象的颜色[13]等。这种适应性强调了扩散模型有效地学习和操纵各种内在场景的潜力，包括材料和照明条件，同时维持光真相。它们在编辑任务中的用法会导致灵活的表示形式，从而可以操纵场景属性[14，15]。此实习将着重于开发利用扩散模型的方法来解开和操纵内在的场景属性，包括材料和照明。实习生将探索新颖的方法，以产生完全可编辑且可重新确定的表示形式。特定目标包括：
开发针对MR766菌株的多诊断疫苗
寨卡病毒已成为全球重大的健康问题，特别是由于它与严重的神经系统并发症（如小头畸形和吉兰 - 巴雷综合征）的关联。鉴于迫切需要有效的干预策略，本研究旨在开发利用生物信息学方法的靶向疫苗，以鉴定Zika病毒菌株MR766结构蛋白中的B和T细胞表位。通过全面的表位预测算法，根据包括毒性，免疫原性和抗原性（包括毒性，免疫原性和抗原性）确定并选择新的表位。然后将这些表位集成到多个表位疫苗构建体中，并结合了各种接头序列（EAAAK，AAY，GPGPG），以优化免疫原性。随后的分子对接模拟促进了能够有效与靶受体相互作用的疫苗结构的设计。使用Snapgene软件将疫苗构建体克隆到PET-28A（+）载体中，以在大肠杆菌中表达。对表达疫苗的评估在临床前研究中表现出强大的免疫反应。 使用计算工具来分析疫苗针对多种寨卡病毒菌株的疗效。 由此产生的多能量疫苗（MEV）是对抗寨卡病毒感染的有前途的候选人，为全球公共卫生努力带来了针对这种病原体的潜在益处。对表达疫苗的评估在临床前研究中表现出强大的免疫反应。使用计算工具来分析疫苗针对多种寨卡病毒菌株的疗效。由此产生的多能量疫苗（MEV）是对抗寨卡病毒感染的有前途的候选人，为全球公共卫生努力带来了针对这种病原体的潜在益处。
提出有效利用互联网和……的措施
本课题通过分析北宁体育大学全日制学生开发利用互联网与社交网络学习服务的现状,参考相关文献,筛选并提出了提高利用互联网与社交网络服务教学与学习的有效性的措施,满足北宁体育大学学生的学习素材需求。为了了解所选措施的实际基础，该项目对目前直接参与北宁体育大学和河内多所大学的管理和教学的 30 名领导、管理人员和教育工作者进行了采访。项目成果选取了上述06项措施，旨在提高利用互联网和社交网络进行教学和学习的效率，满足北宁体育大学学生的需求。解决方案包括： - 措施一：加强对学生使用互联网和社交网络的宣传教育。 - 措施二：丰富利用网络和社交网络对学生进行宣传教育的形式 - 措施三：开发和管理网络环境下学生政治思想教育信息页面 - 措施四：建立网络环境下学生政治思想教育管理和教育合作队伍 - 措施五：提升学生政治思想教育干部、教师和合作队伍的能力。 - 措施六：建立学习资料信息系统及数据库，并整合至学校网站。这些措施应在组织和管理教学、学习和生活活动过程中同步部署和运用，特别是提高利用互联网和社交网络为北宁体育大学学生教学服务的效率。选定措施之后，我们开始为每个确定的解决方案构建具体的内容。通过直接采访、座谈等形式，组织研讨会