XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System折叠为
描述在细胞分裂期间如何包装染色体
•转录和复制等过程要求DNA的两条链暂时分开，从而允许聚合酶访问DNA模板。但是，核小体的存在以及将染色质折叠为30纳米纤维的折叠构成障碍物，以放松并复制DNA的酶。
复制的合成起源的工程质粒
默认情况下，将RNase H处理的RNA结构折叠为RNA结构，以创建用于DNA聚合酶I（pol I）的底物以启动DNA复制。反义RNA是由重叠基因产生的，如果允许该基因与RNA底漆相互作用，则会诱导不启动DNA复制的替代折叠。由于反义RNA的浓度与质粒副本成正比，因此作为拷贝控制负反馈回路。（b）10
使用机器学习的糖尿病预测
糖尿病是一种持久的疾病，可能导致全球医疗危机。根据国际糖尿病联合会的说法，全世界有4.52亿人患有糖尿病。到2040年，这将折叠为6.93亿。糖尿病是由于血糖的生长水平引起的。机器学习是数据科学中发展的科学领域，涉及机器从经验中学习的方式。该项目旨在开发一种早期的糖尿病预测系统，该系统将不同的机器学习技术的结果融合在一起，以更准确地预测患者疾病的早期阶段。该项目中使用的算法是K最近的邻居，逻辑回归，随机森林，支持向量机和决策树。使用每种算法计算模型的正确性。然后采取最高正确性的模型来预测糖尿病。
可持续发展目标3
在2000年至2019年期间，在19000年至2019年间，在疫苗接种率中也有重大挫折，在2000年至2019年之间，接受三剂白喉，Tetanus和tetanus和feltussis（DTP3）疫苗的儿童比例从72％至86％降至81％，然后在2021年中降至84％，折叠为84％。在2023年，有1450万婴儿没有接受初始剂量的DTP疫苗，这表明缺乏免疫接种和其他基本卫生服务，而另外650万婴儿仅部分接种了4。与2019年相比，2023年有270万个未接种或疫苗接种的儿童。在大流行时，COVID-19疫苗的不平等分布在发展中国家接触或生产疫苗和治疗剂的能力方面暴露了巨大差距。有害使用知识产权，这些权利限制了对负担得起的质量保证药物的访问，再加上有限的技术和知识转移，仍然是与未来大规模健康危机的斗争中的主要障碍。
Telkomnika电信计算电子和控制
高光谱成像和人工神经网络（ANN）的结合可以预测果实的成熟度。这项工作调查了使用K折的交叉验证方法的高光谱成像和ANN模型的应用，用于成熟度预测油棕新鲜水果束（FFB），以进行内部分类和分级机器视觉。粗棕榈油（CPO）是印度尼西亚和马来西亚等国家的出口商品。油棕FFB成熟度决定了CPO的质量。FFB的独特形状和颜色需要创新的方法来代替繁琐而繁琐的手动分类和分级。这项研究中使用的油棕FFB样品先前是根据颜色和果实的果实分类的。，我们在用于ANN模型和混淆矩阵之前，应用了高光谱数据集的Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器和7倍的交叉验证，以找到ANN模型的精度。我们从523个数据点中获得了SG过滤器后的72个数据点。预测结果显示平均准确度为79.48％，其中三个折叠为2、5和7的倍数给出了90％的最高精度。结果证实了高光谱成像的潜在用途，k折交叉验证和ANN模型以进行油棕FFB的成熟度预测。
ANI 宣传册 2023
使用 ANI 的 NeuroNavigator，现在可以动态地看到从头皮一直到下皮质区域的大脑电活动。可以以绝对值和 z 分数（基于 ANI 的新 swLORETA 数据库）映射电位。易于使用、直观的工具允许您：• 使用易于使用的 xyz 光标切片大脑• 通过输入坐标导航到特定的 Brodmann 区域• 在可重定位的 z 分数面板中快速查看不正常的 Brodmann 区域• 只需单击鼠标即可将所有图像和/或值粘贴到所需的文字处理软件中• 可视化与症状检查表的症状相关的网络和 Brodmann 区域。包括症状检查表的所有选项。 • 打开 Atlas 功能以查看所显示网络的 Brodmann 区域的边界 • 轻松更改配色方案、比例、正常范围、头部模型透明度以及更多显示功能，以增强对基础数据的视图。 • 查看特定频率的所有切片，或将频率折叠为波段（即 delta、theta 等） • 向下钻取，从头皮电位开始到下皮层和小脑层。 NeuroNavigator 现在包括杏仁核、丘脑下部、丘脑、海马、蚓部、红核、伏隔核和小脑。 • 查看功能和有效连接以及相位重置测量值（原始分数和 z 分数）。 • 查看大脑和/或连接组的功能连接。 • 自动为 NeuroGuide 准备 sLORETA 或 swLORETA 反馈协议文件。 • 将中心体素值和连接测量值输出为文本文件。 ... 还有更多
Wolfram 模型的一些量子力学性质
本文以我们之前对 Wolfram 模型（一种基于超图变换动力学的新型离散时空形式）的相对论和引力性质的研究中所开发的技术为基础，研究了此类模型的类别，在这些模型中，由于底层重写系统的不汇合，因果不变性被明确违反。我们表明，由此产生的多路系统的演化类似于纯量子本征态的线性叠加的演化，该系统实际上包含了演化历史的所有可能分支（对应于所有可能的超图更新顺序）；然后，观察者可以通过对这种演化执行 Knuth-Bendix 完成操作来施加“有效”的因果不变性，从而将不同的多路分支折叠为单一、明确的时间线程，其方式类似于传统量子力学中的退相干和波函数坍缩过程（我们证明这与不确定性原理的多路模拟相兼容）。通过在数学上将观察者定义为多路演化图的离散超曲面叶状结构，我们展示了这种量子力学的新解释如何从多路因果图中广义相对论的广义模拟中得出，其中富比尼-史蒂奇度量张量扮演时空度量的角色，量子芝诺效应扮演引力时间膨胀的角色等等。我们通过证明（使用各种组合和序论技术）多路演化图的几何形状在连续极限中收敛到复射影希尔伯特空间的几何形状来严格证明这种对应关系，并继续使用此信息为整个多路系统推导出爱因斯坦场方程的模拟。最后，我们讨论了这种“多向相对论”的各种后果，包括路径积分的推导、粒子类激发及其动力学的推导、与贝尔定理相容性的证明和 CHSH 不等式的违反、离散薛定谔方程的推导和非相对论传播子的推导。与数学和物理学的许多领域的联系——包括数理逻辑、抽象重写理论、自动定理证明、通用代数、计算群论、量子信息论、射影几何、序