XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System改进的
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。
使用改进的Prime编辑系统
CRISPR/CAS介导的基因组编辑技术已被广泛应用于通过在各种植物物种中产生短插入或缺失（Indel）来创建基因的基因淘汰等位基因。由于同源指导修复（HDR）的低效率和HDR DNA模板的差异，精确的基因组编辑在植物中仍然具有挑战性（Mao等，2019）。最近开发了一种串联重复HDR方法，用于替换水稻的序列，这对单子叶植物最有用（Lu等，2020）。基础编辑器从Cas9 nickase融合与胞嘧啶和腺嘌呤脱氨酶相关的基础编辑器实现了目标的C-T或A-TO-G替换，但仅限于特定类型的碱基替代品和目标位点选择（Mao等人，2019年）。在哺乳动物细胞中开发了一种“搜索和替换”方法，也称为Prime编辑，该方法可以在目标位点上的用户定义的序列变化而无需DSB或DNA修复模板提供（Anzalone等，2019）。几个研究小组已经采用了这种方法用于单子叶植物，包括大米和小麦（Butt等，2020; Hua等，2020; Li等，2020; Lin等，2020; Tang等，2020; 2020; Xu等，2020）。由于尚不清楚的原因，尽管基础编辑在诸如大米之类的单子叶植物中非常有效，但其dicot中的效率在dicots中非常低（Kang等，2018; Mao等，2019）。尚不清楚是否可以将主要编辑用于番茄植物（例如番茄）。在这里，我们报告了通过密码子和发起人优化在番茄中成功采用的主要编辑者。
增材制造的改进的失真补偿方法
本文研究了一种智能系统方法的开发，以解决某些疾病（例如肌萎缩性侧面硬化症（ALS））作为最主要类型的运动神经元疾病（MND）引起的完全锁定综合征（CLI）。在ALS的最后阶段，尽管身体运动受到限制，但患者将具有功能齐全的大脑和认知能力，能够感到疼痛但无法交流。本文旨在通过利用人脑在考虑特定的感觉或想象力作为交流方式时会产生的EEG来解决CLIS问题。目的是开发一种低成本且负担得起的系统，供患者与护理人员和家人进行交流。在本文中，提出了ASP（自动化传感器和信号处理选择）的新型EEG提取方法的方法，以选择最合适的感觉特征（SCF）来检测人类的思想和想象力。人工神经网络（ANN）用于验证结果。发现表明，脑电图信号能够捕获可以用作通信手段的想象信息； ASPS方法允许选择可靠交流的最重要功能。本文解释了定制安排中ASPS方法的实施和验证。因此，未来的工作将呈现出相对较高的志愿者，传感器和信号处理方法的结果。
糖尿病预测的改进的增强算法
摘要 - 由于无法有效使用人体的胰岛素，糖尿病正在逐渐增加，这威胁了公共卫生。患有糖尿病患者在早期阶段未被诊断或患有糖尿病患者患心脏病，肾脏疾病，眼睛问题，中风和神经损伤的风险很高，糖尿病诊断对预防至关重要。我们的先进的机器学习算法是通向检测人体是否患有糖尿病的革命性可能性的门户。使用机器学习开发了这种方法，它使用了一十万个数据，也是创建一个新的新型糖尿病预测模型，称为调节的ADA-BOOST（AB），该模型可以准确诊断糖尿病。About 10 different classification methods are applied in this research such as Random forest classifier (RF), logistic regression (LR), decision tree classifier (DT), support vector machine (SVM), Bayesian Classifier (BC) or Naive Bayes Classifier (NB), Bagging Classifier (BG), Stacking Classifier (ST), Moderated Ada-Boost(AB) Classifier, K Neigh- BORS分类器（KN）和人工神经网络（ANN）。至关重要的贡献是使用高参数调整过程为不同模型找出适当的值。我们提出了一个名为主持Ada-Boost（AB）的新的增强模型，该模型是超参数调谐的随机森林模型和ADA-BOOST模型的组合。不同的评估指标，例如准确性，精度，召回，F1分数和其他评估指标，用于评估模型的性能。与其他训练精度为99.95％且测试准确性为98.14％的模型相比，我们提出的新的增强算法（AB）提供了更好的准确性（AB）。
改进的低地球轨道遥测数据处理方法...
Ashley Carlton、Rachel Morgan、Whitney Lohmeyer 和 Kerri Cahoy，“遥测故障检测算法：航天器监测和空间环境传感的应用”，《航空信息系统杂志》第 15 卷，第 5 期，2018 年 5 月，第239-252 页。
具有改进的耦合效率的工程Luminopsins
在行为实验动物中对神经元活性的操纵对于阐明脑功能的神经元网络至关重要。光遗传学1和化学遗传学2方法对于确定遗传定义的神经元种群对电路和行为输出的贡献仍然非常有价值。两种方法都具有明显的优势，并在精确的时间尺度上对神经元亚群的活性进行了光遗传控制，并且对整个神经元群体活性的化学遗传控制较慢。以前的工作已经开发了一种工具集，该工具集通过将光发射荧光素酶融合到光遗传学的光响应元件中，从而积分光学和化学遗传学方法，从而产生发光的Opsin或Luminopsin（LMO）（LMO）3 - 5 [图。1（a）]。通过荧光素酶氧化可扩散的荧光素底物产生的生物发光会激活附近的蛋白蛋白。取决于OPSIN的生物物质特性，荧光素酶产生的光可以激发或抑制表达LMO的靶神经元。将光学和化学方法的这种整合允许在同一实验动物中同一神经元的一系列空间和时间尺度上操纵神经活动。例如，可以将整个神经元群体激活的行为成分的贡献与同一神经元子集的群体进行比较，从而通过生物发光或光遗传纤维通过光纤维在化学上激活OPSIN化学。6
语言模型可以通过改进的tau重建
流星体的影响会产生地震波，从而使火星比以前想象的更强烈，更深刻地摇动。这是通过伯尔尼大学领导的国际研究团队进行的人工智能调查所表明的。在NASA的MARS Lander Insight记录的许多Meteoroid对火星表面的影响与火星表面的影响之间存在相似之处。这些发现为红色星球的影响率和地震动力学开辟了新的观点。
分析改进的数字经济转型...
摘要。本研究的目的是分析数字经济转型，以增加家庭企业家的收入（案例研究：Pantai Cermin区Kota Pari村）。这项研究的具体目标是分析数字经济转型，以增加Panai Cermin区Kota Pari Village的家庭业务参与者的收入）。这项研究中的假设同时且部分影响了Pantai Cermin区Kota Pari Village的家庭商业参与者的收入。在本研究中将使用的方法是：定量，本研究中的定量方法与描述数字经济估计的数据有关，用于增加Pantai Cermin区Kota Pari村的家庭行业企业家的收入）。使用的数据分析是：由多个线性回归组成的定量分析。该研究的结果表明，电子商务对收入产生了重大影响，而电子货币和电子货币并未显着影响Kota Pari村的商人收入。关键字：电子商务，电子货币，电子钱包（电子钱包），收入