XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提示
将机械提示与工程平台整合，以探索心肺发展和疾病
机械力在健康和异常器官发育以及成人疾病过程中为细胞提供关键的生物学信号。在心肺系统中，机械力（例如剪切，压缩力和拉伸力）在各个长度尺度上起作用，而失调的力通常是疾病起步和进展的主要原因，例如在支气管肺发育不良和心肌病中。在体外模型中进行了设计，支持了许多组织和疾病特异性环境中的机械力的研究，从而为心肺发育和疾病提供了新的机械见解。该评论首先提供了基本的示例，其中机械力以多个长度尺度运行以确保精确的肺和心脏功能。接下来，我们调查了最新的工程平台和工具，这些平台和工具提供了新的手段来探测和调节体外和体内环境的机械力。最后，讨论了跨学科合作的潜力，以为多种心肺疾病提供新颖的治疗方法。简介
使用侧信道提示解决 AES-SAT
摘要 — 旁道攻击利用非主要通道泄露的信息（例如功耗、电磁辐射或时间）从加密设备中提取敏感数据。在过去的三十年中，旁道分析已经发展成为一个成熟的研究领域，拥有成熟的方法来分析高级加密标准 (AES) 等标准加密算法。然而，旁道分析与形式化方法的结合仍然相对未被探索。在本文中，我们提出了一种将旁道分析与 SAT 相结合的 AES 混合攻击。我们将 AES 建模为 SAT 问题，并利用通过基于深度学习的功率分析提取的 S 盒输入和输出值的提示来解决它。在 ATXmega128D4 MCU 实现的 AES-128 上的实验结果表明，SAT 辅助方法可以在一小时内从与用于分析的设备不同的设备捕获的单个跟踪中一致地恢复完整的加密密钥。相比之下，如果没有 SAT 的协助，经过 26 小时的关键普查后，成功率仍然低于 80％。
通过制造开发编程的细胞外矩阵提示2。研究项目/研究grou div div div div div
该研究项目的目的是通过提供适当的细胞外基质（ECM）提示来完善诱导的多能干细胞（IPSC）神经元模型。IPSC技术提供了前所未有的对人类中枢神经系统的访问，并使模型的构建能够研究神经发育和神经系统疾病机制。但是，IPSC衍生的神经元的培养物具有局限性，例如形态成熟，突触连通性和电生理活性。的确，转录分析表明它们类似于晚期胚胎的神经元与早期产后阶段，这阻碍了成人发作神经退行性疾病的研究。我们假设缺乏适当的时空ECM信号是这些局限性的主要因素。ECM是一种复杂组织的分泌蛋白质和复杂糖的细胞间支架，可在整个中枢神经系统中配置时空微环境。它为神经元提供了关键的结构支持，可作为可溶性因子的储层，并介导调节神经元发育，成熟和衰老的细胞信号传导。然而，中枢神经系统中源自定义为ECM和ECM相关蛋白的合奏的时间多样性和功能效应的特征很差。因此，不可能培养IPSC衍生的神经元的体外平台设计，这些神经元真正概括了生理ECM。在这里，我们将首先使用生化纯化和定量质谱法（MS）的蛋白质组学来定义体内人CNS基质组重塑的组成和性质。然后，我们将利用IPSC技术和生物材料的联合专业知识来建立ECM模拟矩阵，这些矩阵可以概括生理基质组的结构和调节活性，以促进2D和3D干细胞衍生细胞衍生的神经模型的成熟和衰老。
alis：不安全输入提示的LLM指令安全策略
在大型语言模型中，现有的指令调整方法可能无法在及时注入和越狱等用户输入的攻击方面保持稳健性。受到计算机硬件和操作系统的启发，我们提出了一种指令调用范式的指令，称为木质lm lm I n构造策略（ALIS），以通过将用户输入分解为不可减少的原子指令，并将它们组织到指导流中，从而增强模型性能，以指导它们将响应生成模型响应。alis是一个层次结构，在该结构中，用户输入和系统提示分别被视为用户和内核模式指令。基于ALIS，该模型可以通过忽略或拒绝输入指令来维护安全限制，当时用户模式指令尝试与内核模式指令发生冲突。为了构建Alis，我们还开发了一种自动指令生成方法，用于培训ALIS，并提供一个指令分解任务和相应的数据集。值得注意的是，具有小型模型的ALIS框架仍然可以提高LLM对攻击的弹性的弹性，而不会损失一般的攻击性。我们的代码和数据可在https://github.com/xinhaos0101/alis上获得。
MSE 理学硕士课程清单（2024/2025 学年入学学生）第 1、2 和 3 页：课程清单和其他重要提示第 4 页：毕业
MLE5003 材料科学与工程项目（8 个单元）MLE5208 光伏材料 MLE5210 材料建模与仿真 MLE5213 磁性材料 MLE5217 材料科学机器学习基础 MLE5218 人工智能材料发现 MLE5219 材料信息学：大数据的作用 MLE5220 材料有限元方法：基本概念和问题解决 MLE5221 可再生燃料和清洁水材料设计 MLE5222 用于能源应用的纳米和二维材料 MLE5223 可持续的合理材料设计 MLE5224 材料降解 MLE5225 可持续的电活性材料 MLE5226 未来可持续发展挑战的问题解决 MLE5228 超导和超导器件 MLE5229 微电子先进材料 MLE5230 微电子材料特性MLE5231 有机和纳米晶体光电子学 MLE5232 电介质材料及应用 MLE5233 未来的功能电子设备 MLE5234 光学材料：从量子光到纳米设备 MLE5235 二维材料 MLE5236 新型量子材料中的电子传输 MLE5238 生物电子学 MLE5239 生物界面材料 MLE5240 可持续性集光材料 MLE5241 机器人材料 MLE5243 材料人工智能最新主题 MLE5244 量子光子学材料与设备
与父母谈论HPV疫苗的提示
记住：父母的问题并不意味着他们拒绝或延迟。他们只希望您作为孩子的学校护士的额外保证。仔细听，并澄清父母的担忧，并在需要时重新安排。这种方法是有效的，可让您提供集中，有效的响应，并避免提出一些问题，直到您提到它。
2024 年 12 月 9 日活动：人工智能设计和实施中的有意公众参与和社区参与# 问题提问者姓名答案 1 **此会议可以成为我们自己的 ai.gov 知识库的一部分（在我们的白宫实体社区中很少提到）。#提示
Alexander Howard Ana Chammas：制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德，我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前，创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策，而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健，并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
Al TVAL ZGGGEMTS钥匙和提示/ding/gvide？
2024年11月13日，杰出卓越中心荣幸地接待了欧洲研究委员会（ERC），玛丽亚·莱特蛋白教授的主席，并讨论了ERC为塞浦路斯及其他地区带来的巨大价值。她访问库式是她正式访问塞浦路斯的框架，作为塞浦路斯科学，文书和艺术学院的客人，包括一系列会议和与塞浦路斯的研究社区的访问。
spt：交互式图像分割的序列提示变压器
摘要 - Interactive分割旨在根据用户提供的点击从图像中提取感兴趣的对象。在现实世界应用中，通常需要分割一系列具有相同目标对象的图像。但是，现有方法通常一次处理一个图像，未能考虑图像的顺序性质。为了克服这一限制，我们提出了一种称为序列提示变压器（SPT）的新方法，该方法是第一个利用顺序图像信息进行交互式分割的方法。我们的模型包括两个关键组成部分：（1）序列提示变压器（SPT），用于从图像，点击和掩码序列中获取信息以提高准确的信息。（2）TOP-K提示选择（TPS）选择SPT的精确提示，以进一步增强分割效果。此外，我们创建ADE20K-SEQ基准测试，以更好地评估模型性能。我们在多个基准数据集上评估了我们的方法，并表明我们的模型超过了所有数据集的最新方法。索引项 - 计算机视觉，交互式图像分割
如何编写有效的生成AI提示
•询问谁，什么，何时，何时何地以及为什么要提问。•始终验证Genai响应中与库数据库或其他学术资源中提供的源或链接。学生对提交的工作的准确性完全负责。•如果涉及计算，请始终检查执行的计算。下面提供了示例提示。学生可以将完整提示复制并粘贴到其首选的Genai工具中，以查看样本响应。请记住，没有两个响应将完全相同。示例1：写“我是美国文学课的大学生。我们正在阅读伟大的盖茨比，我需要写一篇论文陈述，重点是绿灯的象征。我知道绿灯是指金钱，代表了黛西在半岛的一面，我相信它与美国梦相关。仅使用项目符号，就本文的听起来提供反馈。‘伟大的盖茨比（Great Gatsby）中的绿灯象征着盖茨比（Gatsby）想要的钱，他无法达到的爱以及他为美国梦而战。''