XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成对的
随时协作大脑的补充信息...
对于每个组大小和一对决策集成方法，我们比较了所有可能的小组获得的所有方法的准确性。然后，我们应用了Wilcoxon签名的等级测试，以获得统计显着性的度量。正如其中一位审稿人正确指出的那样，Wilcoxon签名的等级测试要求所有观察结果彼此独立：在我们的情况下，这种假设可能违反，因为不同的群体可能共享很大比例的个体。要验证这是否可能是一个问题，我们将自己置于零假设中，即测试的聚合方法对不会改变记录的组绩效。因此，我们遍历了每个组，然后随机交换了通过测试的两种方法获得的精度，然后运行Wilcoxon签名的等级测试。我们重复了此过程10,000，并确定了所得数据集中的第5个百分位数。这代表标准置信度，α= 0.05。Wilcoxon测试以所有组尺寸和成对的聚合方法的p值在第5个百分点中返回的P值非常接近0.05。对于巡逻实验，它们为0.05041±0.00205，前哨实验为0.05021±0.00441。这表明与样品独立性相关的任何潜在问题都是最小的，并在我们的实验中验证了Wilcoxon签名的等级测试的使用。
获得了对KRAS（G12C）抑制癌症
这项研究中总共包括38例患者：27例非小细胞肺癌，10例结直肠癌和1例患有阑尾癌。在17例患者（占队列的45％）中检测到了对Adagrasib的抗性的假定机制，其中7例（共18％的队列）具有多种复合机制。获得的KRAS改变包括G12D/R/V/W，G13D，Q61H，R68S，H95D/Q/R，Y96C和KRAS G12C等位基因的高级扩增。获得的抗性旁路机制包括MET放大；在NRA，BRAF，MAP2K1和RET中激活突变；涉及ALK，RET，BRAF，RAF1和FGFR3的致癌融合； NF1和PTEN中的功能丧失突变。在九名肺腺癌患者中有两名可用，可提供成对的组织生物 - 生物膜样品，在没有任何其他耐药机制的情况下观察到组织学转化向鳞状细胞癌。使用体外深突变扫描屏幕，我们系统地定义了赋予KRAS G12C抑制剂抗性的KRAS突变的景观。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验
隐私保护分布式能源交易
摘要 — 智能电网激励具有本地发电的分布式代理（例如智能家居和微电网）建立多代理系统，以提高可靠性和能源消耗效率。分布式能源交易已成为电网中最重要的多代理系统之一，它使代理能够将其多余的本地能源相互出售或卖回电网。但是，它要求所有代理披露其敏感数据（例如，每个代理的细粒度本地发电和需求负载）。在本文中，据我们所知，我们提出了第一个保护隐私的分布式能源交易框架，即私人能源市场（PEM），其中所有代理私下计算其交易的最佳价格（由纳什均衡确保），并在不披露敏感数据的情况下分配成对的能源交易量（通过新颖的加密协议）。具体来说，我们将交易问题建模为所有代理（即买家和卖家）的非合作 Stackelberg 博弈，以确定最优价格，然后得出成对交易金额。我们的 PEM 框架可以在没有可信第三方的情况下在所有代理之间私下执行所有计算。我们证明了 PEM 框架的隐私性、个人理性和激励兼容性。最后，我们在真实数据集上进行实验以验证 PEM 的有效性和效率。索引术语——隐私；安全多方计算；Stackelberg 博弈；激励兼容性；智能电网
参考：Paramasivam Sathishkumar，Gangadharan Shakhil Ponnarassery，MiloševićMilorad，Perali Andrea.- High-tc Berezinskii-Kosterlitz--
在追求超导性的较高临界温度时，在二维（2D）中的电子带和Van Hove奇异性（2D）中已成为一种潜在的方法，可以根据含义的期望来增强Cooper配对。然而，这些特殊的电子特征抑制了超级流体的超导系统中的超级流体施工，因此在二维超导系统中的过渡（BKT）过渡，导致出现了由于超导导性引起的超导电性流量引起的显着pseudogap法律。在强耦合方案中，发现超流动性的一个与超导差距成反比，这是有助于强烈抑制超级抑制超级流动性的因子。在这里，我们揭示了上述限制在2D超导电子系统中避免使用，具有很强的配对强度与具有较弱的电子配对强度的深带相结合的电子带。由于多播的影响，我们演示了一种类似筛选的机制，该机制绕过了抑制超级流体的抑制。我们报告了通过对两个频率启示元之间的映射耦合调谐和成对的交换耦合，报告了BKT过渡温度大量增强的最佳条件，并大量增强了伪制度。
结构激光辐照目标产生的准直γ射线束的功率缩放及其在双光子对产生的应用
利用三维动力学模拟，我们研究了具有预填充圆柱形通道的结构化激光辐照目标发射的准直 γ 射线束及其随激光功率（在多 PW 范围内）的变化。通过增加激光能量和焦斑大小来增加激光功率，同时保持峰值强度固定在 5 × 10 22 W / cm 2 。通道半径按比例增加以适应激光斑大小的变化。将激光能量转换为 MeV 级 γ 射线束（具有 10 ◦ 的开角）的效率随着入射激光功率 P 的增加而迅速增加，然后在 P ≈ 4 PW 以上达到饱和。详细的粒子跟踪显示，功率缩放是较高激光功率下电子加速增强的结果。直接受益于这种强大缩放的一项应用是通过双光子碰撞产生对。我们研究了通过线性 Breit-Wheeler 过程生成对的两种方案：两束 γ 射线碰撞和一束 γ 射线与黑体辐射碰撞。对于 P = 4 PW 产生的 γ 射线，这两种方案分别投射出多达 10 4 和 10 5 对。与激光照射空心通道的情况进行比较，证实了预填充通道装置的稳健性。
通过偏好学习和人体工程学增强了人类 - 肉体协作的框架
行业5.0旨在优先考虑人类运营商，专注于他们的福祉和能力，同时进行人类和机器人之间的合作，以提高效率和生产力。协作机器人的整合必须确保人类运营商的健康和福祉。的确，本文解决了以人类机器人协作（HRC）方案中基于偏好的优化算法提出以人体工程学评估来提高基于偏好的优化算法的必要性，以改善工作条件。HRC应用程序包括在对象处理任务期间优化协作机器人最终效果。以下方法（AMPL-RULA）利用了一种主动的多首选项学习（AMPL）算法，这是一种基于偏好的优化方法，在其中要求用户通过在几个候选人之间表达成对的偏好来迭代提供定性反馈。要解决身体健康，符合人体工程学的性能指数，快速上肢评估（RULA）与用户的成对偏好相结合，以便可以计算最佳设置。实验测试以验证该方法，涉及机器人执行的对象处理过程中的协作组装。结果表明，所提出的方法可以在简化协作任务时改善操作员的物理工作量。
核心分类群是次级继承期间土壤微生物社区流动
抽象理解基于细菌社区组装的过程是微生物生态学中的关键挑战。我们研究了大规模继承的托管和废弃草地的土壤细菌群落，并与成熟的森林遗址配对，以解开社区营业额和集会的驱动因素。多样性分配和植物 - 网络零模型表明，在放弃和继承继承后，草原的细菌群落在构图上保持稳定，但它们与充分森林的地点有明显差异。Zeta多样性分析表明，核心微生物分类单元的持久性反映了和与全尺度社区离职模式不同。土壤pH和c：n的差异是成对的草原和森林部位之间社区周转的主要驱动因素，而在演替阶段，pH的变异性是与确定性组装过程的相对优势相关的关键因素。我们的结果表明，草原微生物可能在组合上有弹性，对遗弃和继任继承，并且在树木和森林之间的微生物群落的主要变化是在树木成为主要植被时的一生中相当后期发生的。我们还表明，核心分类单元可能显示出对草原管理和遗弃的反应。
DHGCN：动态HOP图形卷积网络...
最近的工作试图将图形卷积网络（GCN）扩展到指向分类和分割任务的云。这些作品倾向于在本地进行采样和小组点，并主要集中于通过GCN提取本地特征，同时忽略了点集之间的关系。在本文中，我们提出了Dy-Namic Hop图卷积网络（DHGCN），以详细学习Vox-opiend点部分之间的上下文关系，这些部分被视为图形节点。通过直觉，即上下文信息之间存在的角度在于成对的邻近关系，可以通过图形的跳跃距离来描绘，我们设计了一个新颖的零件级别的霍普距离距离距离距离距离距离重建任务，并设计出一种新颖的损失损失，以相应地训练训练。此外，我们提出了Hop图（HGA），该图将HOP距离作为产生注意力重量的输入，从而可以在聚集中有明显的贡献。最终，提出的DHGCN是一种与基于点的骨干网络兼容的插件模块。对不同骨干和任务的全面实验表明，我们的自我监管方法实现了状态的表现。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/jinec98/dhgcn。
Madanapalle技术与科学学院
聆听：通过聆听简短的音频文本并回答一系列问题来识别主题，上下文和特定信息。说话：询问和回答有关家庭，家庭，工作，研究和兴趣等熟悉主题的一般问题；介绍自己和他人。阅读：浏览以获取文本的主要思想；扫描以查找特定信息。写作：写作资本化的机制，拼写，句子的标点符部分。语法：语音的一部分，基本句子结构构成问题词汇：同义词，反义词，词缀（前缀/后缀），root单词。第二单元课程：自然：阿尔弗雷德·坦尼森（Alfred Tennyson）（诗）9个小时的聆听：回答有关主要思想的一系列问题和聆听音频文本后支持思想的问题。说话：成对的讨论/小组讨论特定主题，然后进行简短的结构对话。阅读：识别思想顺序；认识到有助于将段落中的想法联系在一起的口头技术。写作：段落的结构 - 段落写作（特定主题）语法：凝聚设备 - 链接器，文章的使用和零文章；介词。词汇：同音词，同音词，同符。