XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System效果
网格存储模式对LifePo 4电池模块衰老的效果的实验研究
在减轻碳排放的全球举措的背景下，功率电网经历了一个变革性的时期，其标志是可再生能源的整合不断升级（Ijeoma等，2024; Uddin et al。，2018; Christodoulides; Christodoulides et al。，2024）。这种范式转移，同时推动清洁能源的普遍采用，同时向电力系统注入了更大的不确定性（Choi等，2021）。此外，热功率单元的逐渐退役使该系统的灵活性资源紧张（Lin等，2024； Chen，2023）。这在峰值剃须区域（PS）和频率调节（FR）的区域尤为明显，该系统面临前所未有的压力（Rosewater和Ferreira，2016年）。为了有效应对这一挑战，大规模的电池储能系统（BESS）已成为突出的重要技术，是一种枢纽技术，用于强化不断发展的电力基础设施的可靠性和安全性（Parag and Sovacool，2016; Liu等，2019）。在不同的成熟度水平之间，锂离子电池占主导地位，占全球部署的70％以上。LifePo4电池，特别是由于其高能量密度，稳定性和安全特征，在储能电站中广泛使用（Kim等，2015； Orikasa等，2013）。行业基准要求，对于220AH储能电池，在标准PS和FR操作期间，目前的速率不得超过0.5°C，以维护运营完整性（Panda等，2022）。尽管如此，关于此操作方案的缺乏特定分析。必须深入研究系统的实验研究，以剖析
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
RNA：Okazaki片段的DNA杂交造成了ku介导的障碍物的复制效果
非同源最终连接（NHEJ）因素在复制叉保护，重新启动和维修中。在这里，我们确定了一种与RNA相关的机制：在裂变酵母中建立NHEJ因子KU介导的障碍物的DNA杂种。rNase H活性促进新生的链降解和复制重新开始，RNase H2在处理RNA中的重要作用：DNA杂种以克服新生链降解的KU级杂种。rNase H2与MRN-CTP1轴合作，以KU的方式维持对复制应激的抗性。从机械上讲，新生链降解中RNAseH2的需求需要培养基活性，该活动允许建立KU级驻射击器exo1，而损害Okazaki碎片的成熟会加强KU驻式甲壳。最后，复制应力以原始酶依赖性方式诱导KU灶，并有利于KU结合与RNA：DNA杂交。我们提出了RNA的功能：DNA杂交源自冈崎片段的DNA杂交，以控制KU驻式核能指定核酸酶的要求，以使分叉切除。
环境效果的陈述
在Renmark Road Wentworth 11号陆地上的居住和飞机机库寻求开发同意，这被称为Lot 11 DP1302054。这片土地紧接在温特沃斯机场附近，一个住宅在与主题地点西部相似的土地上存在。土地是从机场细分的11个分配之一。东部的土地也已被细分为8种类似尺寸的分配。有6个住宅和8个机库存在。最远的土地用于与温特沃斯机场相关的目的，包括商业航班，维护，维修，为公众提供服务。在机场的土地和毗邻的土地是RU1划分的主要生产，并受洪水规划区的影响。该主题分配是通过Renmark Road的道路访问的，并通过飞机通过通道地役权的“出租车”在该物业北部的访问地役权，直接直接进入Wentworth Aerodrome Tarmac。鉴于Wentworth LEP 2011，Wentworth DCP 2011，州环境规划政策和环境规划与评估法1979年的内容。因此，应支持开发应用程序。
perumal_research效果final_0_0.pdf
数值模拟是现代计算的一个分支，在工程和生命科学中广泛应用。它有助于设计和优化建筑物，汽车和飞机等系统。通过预测各种条件下的系统行为，模拟模型允许研究人员测试理论并探索新的想法，而无需昂贵且耗时的实验。此外，它们使他们能够研究这些系统，这些系统原本很难或不可能进行实验检查。建模也可以通过那些不了解所涉及的复杂模拟的人进行。数值模拟具有预测现实现象的令人印象深刻的能力，使其在现代生活中必不可少。我们的研究小组在微流体，相变材料，多孔介质，金属泡沫，电池热管理，纳米流体，生物医学工程，芯片冷却，滚动涂料和复杂的建筑设计方面做出了重大贡献。我们的重点扩展到解决可持续发展目标，例如健康和福祉（目标3），负担得起和清洁能源（目标7），行业创新和基础设施（目标9），负责任的消费和生产（目标12），气候行动（目标13）以及目标17（目标17）。此外，机器学习和人工智能正在更有效，准确地为数值模拟打开新的机会。从远古时代到现在，数值模拟已被证明对人类有价值，并将继续推动未来的进步。
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸的封装效果
Jamal Chenouf，Mourad Boutahir，B。Fakrach，A。Rahmani，H。Chadli等人。π-偶联的Quaterthiyophene对径向呼吸和分支模式的半导体和金属单核碳纳米管的封装效果。计算化学杂志，2020，41（28），pp.2420-2428。10.1002/jcc.26408。hal-03017613
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
使用个性化的治疗效果来评估...
∗高级方法论和数据科学，诺华诺华Pharma ag，巴塞尔，瑞士†中国诺华生物医学研究所，上海，上海，中国上海‡高级方法论与数据科学，诺华药物科学，新泽西州东汉诺威，美国新泽西州东汉诺威，美国统计局
