XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接生
桥接生物学，心理学，化学和哲学领域
Breadth Requirements (take two, or one plus a third depth) Chem 411+Lab Medicinal/Computational Chemistry (must choose Neuroscience-related independent project) Neur 299 Topics in Neuroscience Neur 451/452 Independent Research in Neuroscience (4 total credits required) Neur 318 Clinical Neuroscience (prerequisite: Neur 270) Phil 219 Foundations of Artificial Intelligence Phil 312 Philosophy of the认知科学PSYC 317心理病理学与大脑（先决条件：PSYC 200）PSYC 216感知PSYC 327认知过程（先决条件：PSYC 150和PSYC 211）
低点量子点激光器直接生长在硅上，在高温下表现出低阈值电流和高输出功率。
III-V材料在硅上的直接生长是开发单层积分激光器的关键推动剂，在重要通信和计算技术中为超密集的光子整合提供了巨大的潜力。但是，III-V/SI晶格和热膨胀不匹配构成了重大障碍，从而导致缺陷使激光性能降低。这项研究克服了这一挑战，证明了与天然GAAS底物上的顶级激光器相当的INAS/GAAS-SI激光器。这是通过新开发的外延方法来实现的，其中包括一系列严格优化的增长策略。原子分辨率扫描隧道显微镜和光谱实验揭示了活性区域的出色材料质量，并阐明了每种生长策略对缺陷动态的影响。优化的III-V-n-silicon脊脊 - 波导激光器显示出低至6 mA的连续波阈值电流，高温操作达到165°C。在80°C，对于数据中心应用至关重要，它们保持12 ma阈值和35 MW的输出功率。此外，使用相同过程在SI和GAAS底物上制造的激光均显示出几乎相同的平均阈值电流。通过消除与GAAS/SI不匹配相关的性能限制，这项研究为将广泛的III-V光子技术的广泛范围稳健而高密度整合到硅生态系统中铺平了道路。
生化遗传学：连接生物化学和遗传学
生化遗传学是一门跨学科领域，融合了生物化学和遗传学，从分子水平上揭示生物过程的复杂性。该领域研究基因如何影响生化过程以及生化途径如何受遗传信息调控。这两门科学学科的融合极大地促进了我们对细胞功能、遗传和疾病机制的理解。历史背景生化遗传学的根源可以追溯到 20 世纪初，当时古典遗传学和代谢途径研究的出现。格雷戈尔·孟德尔等科学家的开创性工作为遗传学奠定了基础，而弗雷德里克·高兰·霍普金斯爵士和亚瑟·哈登等研究人员则探索了酶和辅酶在代谢中的作用。1953 年，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克发现 DNA 是遗传物质，这是一个转折点，突出了遗传的分子基础。在随后的几十年里，色谱法、电泳法和分子克隆等技术的发展推动了该领域的发展。这些创新使科学家能够详细分析蛋白质和核酸，从而建立遗传信息和生化功能之间更清晰的联系。
连接生物学、心理学、化学和哲学领域
广度要求（选修两门，或一门加第三门深度课程） Chem 411+Lab 药物/计算化学（必须选择与神经科学相关的独立项目） Neur/Psyc 299 神经科学/心理学主题 Neur 451/452 神经科学独立研究（共需 4 个学分） Phil 219 人工智能基础 Phil 312 认知科学哲学 Neur 318 临床神经科学（先决条件：Neur 270 或 Psyc 200） Psyc 317 精神病理学与大脑（先决条件：Psyc 200） Psyc 216 感知 Psyc 327 认知过程（先决条件：Psyc 150 和 Psyc 200 或 211）
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
单层MOS2在图案化石墨烯上的大规模直接生长范德华超快光活性电路
摘要：二维（2D）范德华异质结合了单个2D材料的独特特性，导致超材料，非常适合新兴的电子，光电，光电和自旋形成现象。在利用这些特性用于未来的混合电路方面的一个重大挑战是它们的大规模实现并集成到石墨烯互连中。在这项工作中，我们证明了二硫化钼（MOS 2）晶体在图案化石墨烯通道上的直接生长。通过通过限制的空间化学蒸气沉积生长技术增强对蒸气转运的控制，我们实现了单层MOS 2晶体在单层石墨烯上的优先沉积。原子分辨率扫描透射电子显微镜揭示了杂结构的高结构完整性。通过深入的光谱表征，我们在石墨烯/MOS 2中揭示了电荷转移，MOS 2将p-型掺杂到石墨烯中，如我们的电气测量所证实。光电导率表征表明，可以在MOS 2层覆盖的石墨烯通道中局部创建光活性区域。时间分辨超快的超快瞬态吸收（TA）光谱揭示了在石墨烯/MOS 2异质结构中加速的电荷衰减动力学，对于以下带隙激发条件的上转换。我们的概念验证结果为范德华异质结构电路的直接增长铺平了道路，对超快光活性纳米电子和播客应用具有重要意义。关键字：石墨烯，TMD，现场效应晶体管，范德华异质结构，超快，光活动电路■简介
自然技术纽带：连接生物多样性和商业
气候变化和生物多样性丧失的影响在低收入和中等收入国家最为明显，这些国家居住着世界上最贫穷的人口。这些社区在满足基本生存需求方面面临挑战，而且往往缺乏适应这些危机影响的资源和能力。中低收入国家还拥有世界上大部分完整的生物多样性，其经济严重依赖自然资本。因此，它们面临着生物多样性危机的不成比例的威胁，并且特别容易受到气候变化的影响。例如，生态系统服务的退化和丧失对中低收入国家构成重大风险——到 2030 年，授粉系统、渔业和原生森林的崩溃可能导致 GDP 每年下降高达 10%。10
与认知的共同模型桥接生成网络
引言智能系统通过拥有良好的老式人工智能（即Gofai或“象征性”）推理和连接主义统计学学习（例如Hitzler等。2022）;但是，如何整合两者尚无共识。较少的方法之一是将生成的AI模型和认知体系结构整合到单个混合系统中。对人类认知结构进行建模的主要候选者是认知的常见模型，以前是心灵的标准模型（Laird，Lebiere和Rosen-Bloom 2017），但是目前它缺乏使低级连接因素在认知水平上可以解释的方法。认知的通用模型（CMC）概述了人类认知如何在计算机上运作的说明，并通过大规模的神经科学数据进行了验证（Stocco等人。2021）。相比之下，大多数生成神经网络不受与生物学的对应关系的约束，而是采用务实的方法来产生不知知的输出。认知建模和人工智能具有不明显的目标，即一方面解释和预测人类和动物的行为，并解决问题并执行任务而没有人类指导。然而，认知模型可以从当前深度学习方法的整体中受益，因为生成网络解决的许多任务都是认知建模缺乏详细过程模型的任务，例如受到启示，想象力和自然语言处理。为
连接生命实施计划2023-2024
于2020年6月启动，“分享愿景 - 每个人的心理健康政策”是“变革愿景”的继任者。分享愿景的重点是为整个人群制定基于广泛的整体心理健康政策。该政策的愿景是创建一个精神卫生系统，通过关注个人要求来满足人口的需求。这种心理健康系统应提供一系列综合活动，以促进社区的积极心理健康；出现问题时应该尽早干预；它应该加强遇到心理健康困难的人的纳入和恢复。服务提供商应与服务用户及其家人合作，通过提供可访问，全面和社区的心理健康服务来促进康复和重返社会。
消费者准备好迎接生成式人工智能了吗？
YouGov 在美国、英国、澳大利亚、法国、丹麦、德国和泰国对 10,957 名消费者进行了调查。该研究于 2023 年 9 月进行，旨在帮助企业根据全球消费者最感兴趣的领域了解他们应该在何处以及如何投资生成式人工智能领域。这些数据旨在帮助品牌通过新技术发展业务运营并建立持久的客户关系。