XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System揭开
揭开人工智能对价值影响的神秘面纱...
lint.com/smart-home/news/amazon/138846-what-is-alexa-how-does-it-work-and-what-can-amazons- alexa-do（最后更新于 2023 年 8 月 22 日，最后访问于 2024 年 2 月 16 日）。14 Danielle Campbell，“Amazon Echo：Alexa 的大脑内部”，网址：https://medium.com/@danicamp/cracking-open-amazon-echo-inside-alexas-brain-6d38552b91f0（最后访问于 2024 年 2 月 16 日）。15 316 U.S. 203 (1942)。
揭开基因组的奥秘：生命蓝图之旅。
基因组通常被描述为生命的蓝图，它蕴含着定义地球上每个生物体的复杂代码。这个由 DNA（脱氧核糖核酸）组成的分子奇迹是一本全面的说明书，规定了每个生物体的发育、功能和独特性。基因组研究彻底改变了生物学、医学和我们对进化的理解，为生命形式的统一性和多样性提供了深刻的见解。基因组的核心是由一系列核苷酸碱基组成——腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)——以双螺旋结构排列。这种结构由詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克于 1953 年阐明，不仅阐明了遗传的物理基础，还强调了其相对简单的结构中编码的惊人复杂性。人类基因组计划 (HGP) 是一项具有里程碑意义的国际努力，于 2003 年完成，标志着基因组研究的一个分水岭。通过绘制和测序整个人类基因组，科学家们解锁了大量的信息宝库。[1,2]
揭开平台网络弹性的神秘面纱
提高平台网络弹性。这些模型平衡了对攻击媒介的了解和 Resilience-in-Depth™ 控制。平台网络攻击模型 (PCAM) 提供了一种多尺度构造，用于识别、描述和理解与其操作环境中的平台系统相关的网络攻击。相应的平台网络防御模型 (PCDM) 确定了响应和恢复高可能性、高严重性网络攻击所需的弹性控制。这些分析模型为 RMF 的构建提供了基础，并指导了平台系统相关网络弹性功能的实施。我们在本文中总结了开发 PCAM 和 PCDM 模型的简化流程，并提出了实施平台网络弹性的后续步骤的建议。
癌症中的蛋白质磷酸化：揭开信号通路
发现蛋白激酶在癌症形成和进展中发挥关键作用的发现引发了人们的极大兴趣，并激发了人们对开发有针对性治疗的信号通路的强烈研究，并鉴定了预后和预测性生物标志物。尽管大多数努力都集中在酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）和酪氨酸激酶受体（RTK）的靶向抗体，但也针对丝氨酸/苏氨酸激酶和蛋白质磷酸酶。不幸的是，抑制剂通常缺乏特定的牙齿，并影响各种激酶。此外，经过治疗的肿瘤获得耐药性和复发性，需要二线治疗。随着精确医学的出现，很明显，网络比单个蛋白质和基因更强大。药物开发正在转向动态信号网络靶向。在后基因组时代，翻译后的修饰，例如蛋白质磷酸化及其如何影响活动或网络结构的理解仍然很差。本期专门针对癌症中蛋白质磷酸化途径的揭示的特刊，其中包括来自全球七个以上国家的80多名科学家的七篇评论文章和六篇原始研究论文。两个审查手稿提供了丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶PKD和PKCθ的概述。Zhang等。 [1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。 Nicolle等。Zhang等。[1]讨论在二酰基甘油第二信号信号网络中运行的蛋白激酶D 1、2和3（PKD）家族成员，影响了不同生物系统和疾病模型中多种基本细胞功能。Nicolle等。在许多人类疾病中发现了PKD同工型表达和活性的失调。本综述着重于与癌症相关的生物学过程（细胞增殖，生存，凋亡，粘附，EMT，迁移和入侵），对此，理解对于开发更安全，更有效的PKD靶向疗法至关重要。蛋白激酶C theta（PKCθ）属于一种新型的PKC亚家族，在免疫系统和各种疾病的病理中起作用。[2]将其审查集中在其在癌症中的新兴功能上。其表达增加会导致细胞增殖，迁移和侵袭，从而导致癌症的启动和恶性进展。在自身免疫性疾病的背景下，PKCθ抑制剂的最新发展可能会使PKCθ与PKCθ有关的癌症的出现有益。pKC被质膜中的脂质激活，并与聚集在表皮生长因子受体（EGFR）上的支架结合。Heckman等人在论文中使用不同的表位识别抗体。[3]证明了PKCε是在两个构象中发现的，其中活性形式定位在内体中，将囊泡运送到内吞回收室中，而灭活则抵消了此功能。另一种形式是可溶的，存在于富含肌动蛋白的结构上，并与囊泡松散结合。因此，活化的PKC持续使用EGFR，更有可能进入内吞回收室。pumilus（Binase）的细菌RNase对具有某些癌基因的肿瘤细胞具有细胞毒性作用。核糖核酸（RNase）的动物，真菌和细菌起源已被证明是开发新型抗癌药物的有前途的工具。在实验贡献中，Ulyanova等人。[4]旨在识别结构
在作物期间揭开番茄果实的遗传学...
抽象关键信息使用祖先服装开发的多个双亲种群在番茄中鉴定出六个新型的水果重量QTL。在这些基因座的有益等位基因出现在半动脉的亚群中，并可能被抛在后面。这项研究为这些等位基因进入育种计划铺平了道路。摘要在农作物驯化过程中强烈选择了可食用器官的大小和重量。同时，人类还专注于水果和蔬菜的营养和文化特征，有时会反对对有益尺寸和重量等位基因的选择性压力。因此，器官重量的新型改进等位基因可能仍在祖先种质中分离。迄今为止，已经确定了影响番茄果实体重的五个驯化和多元化基因，但是体重增加的遗传基础尚未完全解释。 我们发现，在驯化和多样化期间，果实的体重逐渐增加，半动脉的亚群具有高表型和核苷酸多样性。 小肠和隔层水果组织成比例地增加，表明靶向选择。 我们开发了21个f 2种群，父母定为已知的果实体重基因，对应于从野外到完全驯化的西红柿进行的关键过渡。 这些父母还显示出果实体重属性的差异以及大小增加的发育时机。 对QTL-Seq的一个子集的一部分是针对QTL-Seq的，从而鉴定出六个未密封的果实重量QTL。迄今为止，已经确定了影响番茄果实体重的五个驯化和多元化基因，但是体重增加的遗传基础尚未完全解释。我们发现，在驯化和多样化期间，果实的体重逐渐增加，半动脉的亚群具有高表型和核苷酸多样性。小肠和隔层水果组织成比例地增加，表明靶向选择。我们开发了21个f 2种群，父母定为已知的果实体重基因，对应于从野外到完全驯化的西红柿进行的关键过渡。这些父母还显示出果实体重属性的差异以及大小增加的发育时机。对QTL-Seq的一个子集的一部分是针对QTL-Seq的，从而鉴定出六个未密封的果实重量QTL。随后通过后代测试对位于染色体1、2和3的三个QTL进行了验证。通过探索已知的果实体重基因和已确定的QTL的隔离，我们估计，新近鉴定的基因座中最有益的等位基因是从南美的半动脉亚群中引起的，并且不太可能传播到完全驯化的土地。因此，这些等位基因可以使用本研究中确定的种质和遗传资源纳入育种计划。
揭开数据科学的神秘面纱白皮书
商业智能和分析。当团队能够可靠地探索和清理数据时，组织就可以开始构建传统意义上的商业智能或分析，包括定义要跟踪的关键指标、确定季节性如何影响产品销售和运营、根据人口统计因素细分用户等。然而，由于目标是构建人工智能解决方案，因此重要的是开始考虑机器学习模型中要包含的功能或属性、机器需要学习哪些训练数据、预测和自动化什么以及如何创建机器学习的标签。标签创建可以自动完成，例如当机器发生故障时，它会自动在后端系统中注册事件。或者，也可以通过引入人工来完成。例如，当机器零件在例行检查期间似乎出现故障时，工程师会报告问题，并将结果手动添加到数据中。
揭开对青年心理健康的令人不安的影响
在我们时代，社交媒体无处不在，迫切需要解决对我们孩子和青少年的心理健康造成的令人担忧的损失。由于这些脆弱的年龄段应对青春期的压力，社交媒体的负面影响已成为不可否认的现实。最近发表的一项荟萃分析和文献评论揭示了该公司Facebook，市场负责人，也是四家公司Facebook，WhatsApp，Facebook-Messenger和Instagram的所有者，于2021年报告了超过35.8亿的用户（1）。基于上述社交网站的广泛使用，很明显可以期望其系统使用带来的潜在风险。永久且轻松访问智能手机，使年轻的利用者可以连接到社交媒体和社交网络。不幸的是，对于用户中最脆弱的情况，这种简单的联系可能会导致过度使用，从而对心理健康，尤其是社交焦虑和抑郁症造成负面影响。系统地使用社交网站可能会影响睡眠质量和数量，并改变情绪交流模式（1）。作为负责任的成年人，临床医生和教育工作者，我们有责任深入研究这个问题，并启动基本的改变以维护我们年轻人的福祉。先前的报道阐明了年轻人口中过度的社交媒体使用与心理健康问题之间令人震惊的联系（2-6），并进行了系统的审查和荟萃分析揭示了显着的相关性
揭开确保智能合约的不变有效性
与安全攻击相关的智能合约交易通常与攻击事件前的历史良性交易相比，通常会表现出不同的行为模式。已经提出了许多运行时监测和守卫机制来验证不变性并停止异常交易，但使用不变的经验有效性仍然在很大程度上没有探索。在本文中，我们研究了23个流行的8个类别的普遍不变式，它们要么以引人注目的协议部署，要么由领先的审计公司和安全专家认可。使用这些完善的不变性作为模板，我们开发了一个工具Trace2Inv，该工具根据其历史交易数据动态生成针对给定合同定制的新不变性。我们评估了42份智能合约的Trace2Inv，这是以太坊区块链上27个不同漏洞的受害者。我们的发现表明，仅凭最有效的不变后卫就可以成功地阻止27个确定的漏气量，而气体开销最少。我们的分析还表明，即使经验丰富的攻击者试图绕开它们，大多数不变性也仍然有效。此外，我们研究了组合多个不变后卫的可能性，从而阻止了27个基准漏洞中的23个，并达到了低至0的假阳性率。28％。Trace2Inv显着胜过最先进的智能合同不变式采矿和交易攻击检测。trace2inv还出人意料地发现了两项先前未报告的利用交易。
揭开光子雪崩纳米颗粒的神话和奥秘
光子雪崩（PA）纳米材料表现出任何材料报告的最非线性光学现象，从而使它们可以推动从超分辨率成像和超敏感的感官到光学计算的应用的边界。，但PA仍然笼罩在神秘之中，其基本的物理和局限性被误解了。光子雪崩实际上并不是雪崩光子的，至少不是像雪球在实际雪崩中更多地滚雪球一样。在这篇重点文章中，我们在基于灯笼的纳米颗粒中消除了PA围绕PA的这些和其他常见的神话，并揭示了这种独特的非线性光学效应的奥秘。我们希望消除雪崩纳米颗粒的误解将激发新的兴趣和应用，以利用PA在广泛的科学领域的巨大非线性。
人工智能视野：揭开生成智能的未来
摘要：生成式人工智能基本上是人工智能的一个子领域。它主要侧重于开发能够生成图像、音乐、文本等创意输出的系统。通过深度学习技术，生成模型能够独立生成看起来像人类创作的内容。生成式人工智能的关键特征是它能够从庞大的数据集中学习、捕捉模式并生成具有相似特征的新内容。近年来，生成式人工智能模型如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。GAN 由两部分组成：生成器网络和鉴别器网络，它们参与生成和评估内容的竞争过程。VAE 采用编码器-解码器架构来学习和生成新样本。本文讨论了生成式人工智能未来有望做出重大贡献的关键领域。这些领域包括：医疗保健、艺术和娱乐、道德和社会考虑、自主系统、内容创作等。关键词：生成式人工智能、物联网 (IoT)、生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE)、深度学习