XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System思路
大数据和智能航空信息管理系统
摘要：航空业面临着安全性和性能提升两大挑战，在大数据背景下有望得到解决。本文重点研究大数据对航空业的影响以及航空大数据平台及其信息系统建设。首先，分析大数据与智慧航空业发展的关系；其次，论述了航空大数据平台与信息系统建设的基本思路和框架；最后，提出一种多层网络关联分析方法，并应用于航空大数据信息系统的频谱和耦合度分析。研究发现，航空大数据在智慧航空业发展中发挥着非常重要的作用，通过航空大数据信息平台与信息系统的建设，以及运用多层网络关联分析方法，可以显著提高飞机的安全性和性能。本文为国家航空大数据平台与信息系统的规划建设、全球航空大数据合作机制的构建、航空大数据技术的发展提供了思路与对策。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
HER2阴性乳腺癌靶向治疗新进展
乳腺癌在女性中发病率极高，发病率和死亡率位居女性肿瘤之首。随着分子生物学和基因组学的不断发展，分子靶向治疗已成为乳腺癌治疗研究最活跃的领域之一，也取得了令人瞩目的成就。但分子靶向治疗主要针对HER2阳性乳腺癌，对HER2阴性乳腺癌尚未取得满意的疗效。本文从PI3K/AKT信号通路、DDR、血管生成、细胞周期、乳腺癌干细胞等方面阐述了可能用于乳腺癌治疗的潜在靶点，并探索了可能用于HER2阴性乳腺癌治疗的抑制剂，如抑制PI3K/AKT信号通路的PI3K抑制剂、AKT抑制剂、m-TOR抑制剂，抑制血管生成的小分子酪氨酸激酶抑制剂，阻滞细胞周期的CDK抑制剂、aurora激酶抑制剂、HDAC抑制剂，以及目前已经研发成功的针对乳腺癌干细胞的药物，旨在为HER2阴性乳腺癌的治疗提供新的思路和策略。
个性化脑机接口及其应用
摘要：脑机接口（BCI）是一种颠覆传统人机交互的新技术，其控制信号源直接来自于用户的大脑。由于不同用户的生理心理状态、感觉、知觉、表象、认知思维活动以及大脑结构和功能存在差异，通用的脑机接口在实际应用中很难满足不同个体的需求，因此需要针对特定用户定制个性化的脑机接口。目前，很少有研究对个性化脑机接口所涉及的关键科学技术问题进行阐述。本文将以个性化脑机接口为研究对象，给出个性化脑机接口的定义，并详细介绍其设计、开发、评估方法和应用，最后讨论个性化脑机接口面临的挑战和未来发展方向。希望本研究能为个性化脑机接口的创新研究和实际应用提供一些有益的思路。
大田作物 - CropSci 出版商
摘要 全基因组关联研究（GWAS）作为一种有效的遗传研究工具，在作物抗病育种中得到了广泛的应用，可以在全基因组中识别与抗病相关的遗传标记和基因，为育种提供分子基础。本研究介绍了 GWAS 的基本原理和方法，通过具体的应用实例展示了 GWAS 在作物抗病育种中的应用，随后讨论了 GWAS 在作物抗病育种中的优势和局限性，并展望了 GWAS 在作物抗病育种中未来的发展方向，包括结合高通量测序技术、多组学数据整合、精准育种技术的应用。GWAS 为作物抗病育种提供了一种新的研究思路和方法，有望促进抗病品种的快速培育和农业生产的可持续发展。 关键词 全基因组关联研究；作物抗病性；育种；遗传标记；精准育种
8.2 量子误差缓解 8.2.1 零噪声外推
在详细讨论 QEM 环境中的各种算法中的两种之前，我们先介绍一下 QEM 方法的总体思路。我们将主电路定义为理想情况下会产生完美输出状态 ˆ ⇢ 0 的过程。由于存在噪声，主电路会产生噪声状态 ˆ ⇢ 。为了解释电路的工作原理，我们考虑一个可观测量 ˆ O，其期望值就是我们寻求的输出信息。为了计算这个值，我们将运行电路 N 个样本，即电路执行的次数。同样，在无噪声的情况下，N 样本的有限值意味着估计平均值的有限不准确性。这就是所谓的散粒噪声。然而，在这种情况下，ˆ O 的期望值不会因噪声而出现系统性偏移，即偏差。QEM 旨在减少这种偏差。通常，这意味着相应的方差会增加。然后，需要增加电路运行次数 N > N 样本进行补偿。与无噪声电路相比，采样开销是 QEM 方法以重复次数计算的成本。
工程师电磁学：入门课程
许多国家的学生继续使用这本书，这给了我机会编写经过彻底修订的第三版。没有什么比教学更能澄清一个人的思想了，我有幸和愉快地在南安普顿大学电气工程系和电子与信息工程系连续教授一年级学位课程。其中一些学生的敏锐才智从他们的问题中表现出来，澄清了我的思路，并帮助我消除了书中的晦涩之处。除了第一章，我完全重写了它，这本书的总体论点仍然和以前一样。我比以往任何时候都更加确信，用物理类比而不是数学来解释电磁学原理更好。当然，结果可以用数学形式更精确、更简洁地陈述，但解释的文字是必不可少的。我教的学生不喜欢抽象思维本身。他们对工程系统和过程感兴趣，他们和我一样，更喜欢用物理模型来思考。尽管如此，这门学科的难度还是很大的，除了少数学生外，电磁学并不是最受欢迎的学科。空间中能量的传播和分布必然会更加
人工智能的现实及其对教会的影响分析
在世界各地的学者中，我们经常会发现他们将机器人、机器或其他计算机算法等术语与人工智能互换使用，而没有进行严格的区分，或者在所谓的“营销”背景下讨论人工智能，而没有对人工智能进行准确的定义。因此，目前世界各地都出现了将所有这些领域混为一谈并称之为人工智能的问题，而没有区分严格意义上的人工智能与计算机工程、机械工程和电气工程等其他研究领域。但这种思路无法清晰地展开有关人工智能的讨论，而且容易导致将先进科技文明产生的各种问题片面地归结为人工智能造成的问题。因此，本文将把人工智能的定义限定为‘人工实现人的学习能力和智能的软件（以及包括它在内的计算机系统）’，对于不具备这种学习能力和智能的一般机器人、机器、计算机算法等，本文将完全不予考虑。 4）沃伦·S·麦卡洛克、沃尔特·皮茨，“对内在思想的逻辑演算
量子热力学的施密特分解方法
摘要：发展量子系统的自洽热力学理论对现代物理学至关重要。尽管它在量子科学和技术中发挥着重要作用，但目前还没有统一的形式来描述一般自治量子系统中的热力学，许多基本问题仍未得到解答。沿着这个思路，大多数当前的努力和方法将分析限制在近似描述和半经典状态的特定场景中。在这里，我们提出了一种基于众所周知的施密特分解来描述任意二分自治量子系统热力学的新方法。这种形式提供了一个简单、精确和对称的框架来表达相互作用系统之间的能量，包括超出标准描述范围的场景，例如强耦合。我们表明，这一过程可以直接识别适合表征物理局部内部能量的局部有效算子。我们还证明这些量自然满足通常的热力学能量可加性概念。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。