XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数万
旨在利用AI（人工智能）技术改善河流监测......
但一直没有人回应，黑色和绿色的垃圾袋也无人回应。为此，我们决定进行一项研究，以提高夜间的检测准确率。 为了提高检测准确性，我们决定让被检测物体的图像更清晰。为了改善图像质量，可能采取的措施包括安装图像锐化装置或引入可进行夜间监控的红外摄像机，或者改进或更换设备本身。但缺点是每台设备的初期投资可能需要几十万日元至数百万日元。针对此问题，目前已有利用图像处理技术来锐化闭路电视摄像机等拍摄的图像的方法。该方法仅需几万至几十万日元的成本就能构建一个模型，并且由于期望在使用 CNN 模型进行检测工作之前将其纳入，从而提高图像锐化和检测精度，因此我们构建了夜间摄像机图像锐化模型。 伽马（γ）校正是用于提高夜间摄像机图像清晰度的图像处理技术之一。该技术利用伽马值（表示图像层次响应特性的数值）将图像的亮度和层次调整到最符合人眼感知的状态，同时也用于在液晶电视上再现自然的明暗。我们构建了实现该技术的图像锐化模型，对CCTV摄像机图像进行锐化并用CNN模型检测的结果如图4-8所示。
多变量 BWAS 可以用中等大小的样本进行复制
全脑关联研究 (BWAS) 将个体的表型特征差异与大脑结构和功能的测量结果关联起来，在过去 30 年中已成为连接心智和大脑的主要方法。单变量 BWAS 通常分别测试数万到数十万个大脑体素，而多变量 BWAS 则将跨大脑区域的信号整合到预测模型中。单变量 BWAS 存在许多问题，包括缺乏能力和可靠性，以及无法解释分布式神经回路中嵌入的模式级信息 1–4 。多变量预测模型解决了许多这些问题，并为提供基于大脑的行为和临床状态及特征测量提供了巨大希望 2,3 。在他们最近的论文 4 中，Marek 等人在三个大型神经影像数据集中评估了样本量对单变量和多变量 BWAS 的影响，并得出“BWAS 的可重复性需要数千个个体的样本”的总体结论。我们赞赏他们的全面分析，并且我们同意：(1) 进行单变量 BWAS 时需要大量样本，(2) 多变量 BWAS 会显示出更大的效应，因此更有说服力。Marek 等人 4 发现，多变量 BWAS 提供的样本内关联被夸大了，除非纳入数千名参与者，否则通常无法复制（即没有说服力）。这意味着发现样本的效应大小估计必然被夸大了。然而，我们区分了效应大小估计方法（样本内与交叉验证）和样本（发现与复制），并表明，通过适当的交叉验证，Marek 等人 4 在发现样本中报告的样本内膨胀可以完全消除。通过额外的分析，我们证明，在某些情况下，高质量数据集中的多变量 BWAS 效应可以用小得多的样本量复制。具体而言，将标准多元预测算法应用于人类连接组计划中的功能连接，在 6 种表型中的 5 种测试样本量为 75-500 的情况下产生了可复制的效果（图 1）。这些分析仅限于相对高质量数据集中选定的表型数量（使用单个扫描仪在年轻成年人群中测量），不应过度概括。然而，他们强调，样本量要求的关键决定因素是大脑-表型关系的真实效应大小，并且通过适当的内部验证，可以对中等规模的研究进行适当的效应大小估计和足够大的效应。Marek 等人 4 通过在“发现样本”中训练各种多元模型来评估多元 BWAS 中的样本内效应大小膨胀
人工智能与空间安全：碰撞风险评估
如今，太空环境正在经历一场彻底的变革，影响到技术、太空使用、任务概念和操作。电力推进一旦被证明其可靠性和能力，在过去十年中已开始用于商业和科学卫星，无论是低地球轨道 (LEO) 还是地球静止轨道 (GEO)，而且其使用量预计还会增长。20 世纪 90 年代末的技术改进导致空间部件小型化，最终使卫星尺寸得以缩小。自 2003 年第一颗立方体卫星发射以来，大学或商业用途对此类小型卫星的使用不断增加，对未来太空环境演变的分析表明，这种增长将在未来十年保持下去。随着小型卫星数量的增加，预计每年的发射率也会更高，新的国家和私人参与者也会加入进来。在这些新参与者中，由于其对轨道环境的影响，可能最相关的将是集群和星座任务。巨型卫星群与小型卫星群一起，将代表未来十年低地球轨道系统最深刻的变化。多个巨型卫星群已在规划中，每个卫星群由数千颗卫星组成，其中一些已开始部署阶段。预计未来几年，在轨卫星数量将增加数倍。考虑到目前的数量略低于 2,000 颗，这一数字将同时增加到数万颗在轨运行的卫星（Hugh 等人，2017 年）。除此之外，地球轨道上最常见的元素是空间碎片物体。空间碎片是指除运行卫星之外的所有人造太空物体以及被地球引力捕获的微流星体。它包括上级火箭体、仍在轨道上的非运行卫星、任务遗留物体以及因碎裂或碰撞而产生的旧卫星碎片。自 1958 年航天时代开始以来，空间垃圾物体的数量不断增长，目前轨道上大于 10 厘米的物体有 34,000 多个，1 厘米至 10 厘米之间的物体有 900,000 多个，更小的物体有数百万个（ESA 报告 2019）。预计这些数字在未来几年还会增加，这不仅与太空交通的增加有关，也与当前跟踪技术的改进有关。新的基础设施预计将在未来十年开始运行，以探测迄今为止无法跟踪的较小物体。虽然编目物体的增加并不意味着实际物体数量的增加，因为它们已经在轨道上，但这将增加卫星运营商遇到的会合警报数量（Haimerl 和 Fonder 2015）。
自动挖掘人类和小鼠基因集的
*应与之相对应：电子邮件：avi.maayan@mssm.edu摘要摘要Gene表达式Omnibus（GEO）是转录组学和其他OMICS数据集的主要开放生物医学研究存储库。目前，它包含来自世界各地许多生物医学研究实验室收集的数万研究中的数百万个基因表达样品。虽然地理存储库的用户可以搜索描述用于查找相关数据集的研究的元数据，但当前没有任何方法或资源可以促进在数据级别上对GEO进行全局搜索。为了解决这一缺点，我们开发了Rummageo，这是一种WebServer应用程序，可实现基因表达签名搜索沉积在GEO中的大量人和小鼠RNA-Seq研究。为了开发搜索引擎，我们从ArchS4可获得的均匀对齐的GEO研究中对样本条件进行了离线自动识别。然后，我们计算出差异表达特征，以从这些研究中提取基因集。总共rummageo目前包含135,264个人和158,062个小鼠基因集，这些基因集从23,395个地理研究中提取。接下来，我们分析了Rummageo数据库的内容，以识别统计模式并执行各种全局分析。Rummageo数据库的内容作为签名搜索，PubMed搜索和元数据搜索功能提供了网络服务器搜索引擎。总的来说，Rummageo为生物医学研究社区提供了前所未有的资源，为许多未来的研究提供了假设的产生。Rummageo搜索引擎可从以下网站获得：https：//rummageo.com/。引言基因表达综合（GEO）包含数以万计的转录组学研究，以及由RNA-Seq 1收集的超过200万个全基因组基因表达样品。这种大规模的转录组学谱分析涵盖了许多生物，疾病，药物治疗，遗传扰动，例如敲除，敲低和跨组织，细胞类型和细胞系的基因过表达。在GEO中的此转录组学数据可能很难搜索和重复使用，因为它主要是以RAW FASTQ文件格式提供的，并且有关每项研究条件的元数据，并且每项研究中的样本在格式中不一致，并遵循不同的命名约定2。通过标准化和重组地理元数据，已经进行了多次尝试，以使地理研究更好地搜索。例如，QeometAdb提供了一个R软件包和随附的SQLite数据库以在本地查询GEO数据集，从而提高了查询速度和Geo Metadata 3的可访问性。同样，Regeo使用自然语言处理（NLP）技术来提取时间点和疾病
农业法案给国会2024年最大的环境机会
农场法案是国会最重要的环境法案今年将解决的问题。通常，除大型农民和牧场主，农业化学公司和食品制造商及其律师之外，通常都在很大程度上忽略了这一点。这实际上对我们所有人都产生了深远的影响。该法案每年提供每年约800亿美元的营养援助和200亿美元的农场补贴，每五年都必须重新授权。去年打了一点点，并以持续的决议扩展了它，国会今年将其列为餐桌。今天的美国农业是空气和水污染，物种损失，气候变化和公共卫生危害的最大来源之一。然而，农民和牧场主以及消费者可以做很多事情来减少这些影响并为气候变化增强韧性。加速采用这些做法的主要机会是农场法案，以及《减少通货膨胀法》或IRA的相关规定的实施。尽管我们的食品系统每年每年以非常低的自付费用为消费者生产数十亿磅的食品和纤维，即使最近的价格上涨，许多研究发现，当包括对环境，健康和食品和农场的不利影响时，食品的真实成本是我们在杂货店看到的价格的三倍。尽管大多数美国人可能认为他们的食物来自小型综合家庭农场，但现实却大不相同。，而一次，大多数美国人在农场工作，现在不到2％的美国人农场或牧场。合并变得如此极端，以至于只有6％的运营生产了90％的肉类，乳制品和家禽。今天，大多数农田是一个仅有一个或两种工业规模的化学密集型商品作物的巨大单一文化，而大约99％的养殖动物在集中的动物喂养行动中饲养，这些动物将数万甚至数百万只动物挤进了限制性的摊位或支柱。农业占美国连续的60％以上，主要用于放牧牛和种植动物饲料和生物燃料作物，因此是生物多样性损失的最大驱动力，也是水和空气污染的最大来源之一。我们的食品系统还驱动了气候变化的大约三分之一。这种影响是如此之大，以至于国家和世界无法实现我们的集体气候目标，而没有重大变化我们种植食物。，尽管其他部门正在减少其排放，但农业的排放量正在上升。农业产生的两种主要温室气体排放是甲烷和一氧化二氮。牛和绵羊会产生甲烷，甲烷的功能是碳的85倍
通用人工智能对国家和国家的影响
Yoshua Bengio 正如《国际先进人工智能安全科学报告》所强调的那样，通用人工智能系统的能力在过去十年中一直在稳步提升，并在过去几年中显著加速。1 如果这些趋势持续下去，并且按照领先人工智能公司宣称的目标，我们很可能在广泛的认知技能领域实现人类水平的能力，即通常所说的通用人工智能 (AGI)。值得注意的是，我们已经在自然语言方面实现了人类水平的能力，即可以阅读和理解文本并流利地响应或生成新的文本、视觉、音频或视频内容的系统。虽然科学进步无法准确预测，但许多领先的研究人员现在估计 AGI 的时间可能短至几年或十年。这与过去十年的稳步发展相一致，这些发展是由算法进步和计算资源使用量的扩大以及全球人工智能研发投资呈指数级增长（高达数万亿美元）所推动的。2 虽然缺乏内部审议能力（即思考能力）一直被认为是当前人工智能的主要弱点之一，但最近基于一种具有内部审议能力的新型人工智能的进展表明，我们可能即将缩小与人类水平推理能力的差距。3、4 此外，前沿人工智能公司正在寻求开发具有特定技能的人工智能，这种技能很可能解锁所有其他技能并加速进步：具有推动人工智能研究能力的人工智能。一个人工智能系统如果在人工智能研究方面的能力与人工智能实验室中最顶尖的少数研究人员一样强，那么高级研究人员的数量将成倍增加。尽管训练人工智能需要数万个 GPU，但一旦训练完成，就可以在推理时并行部署，产生相当于数十万个自动化人工智能工作者。这样的扩展可以大大加速超人人工智能系统的发展。这一场景的实现可能导致从 AGI 到人工智能超级智能 (ASI) 的快速转变，据一些专家称，转变时间从几个月到几年不等。5 想象这样的可能性可能具有挑战性，我们无法保证它们会实现，因为未来人工智能发展的速度和方向在很大程度上取决于未来数月和数年的政治决策和科学进步。如果 ASI 出现，会有什么后果？6然而，考虑到专家们列出的某些情景的后果，我们现在需要认真考虑如何减轻这些后果。显然，潜在的好处是巨大的，可以通过医学、教育、农业、应对气候变化等方面的进步，实现显著的经济增长和社会福祉的极大改善。然而，这种高级智能也可能在全球范围内提供无与伦比的战略优势，并使平衡偏向少数人（公司、国家或个人），同时对许多其他人造成巨大伤害。在当前的地缘政治和企业背景下尤其如此，因为对这些技术的控制极其集中。
A3A 靶向转移治疗计算结果
A3A 靶向转移治疗 A POBEC 3A (A3A) 是人类最重要的脱氨酶之一，可使单链 DNA (ssDNA) 发生超突变。超突变与多种肿瘤-癌症转移进展有关 1-4 5-7 。已报道 APOBEC 依赖性癌症类型，如肺癌 8、9-11 、前列腺癌 12 、尿路上皮癌 13 、膀胱肿瘤 14 、卵巢鳞状癌 15、16 、乳腺癌 17 、子宫内膜异位症/宫颈癌 18、19 和头部 20 ，超突变酶也与某些自身免疫有关 21 。为了使 ssDNA 超突变，A3 酶诱导脱氧胞嘧啶随机脱氨为脱氧尿嘧啶 (dC-to-dU)，这已通过人工模拟得到证实 22 。人类 A3A 抑制已被提议作为一种干扰转移产生的可能治疗方法 23 。然而，A3A 抑制受到其他七种结构相关的人类 A3 酶 (A、B、C 24 、D、F、G 25 、H 和 AID 26 ) 存在的限制，这些酶具有生理/防御功能和可控诱变，例如抗体多样化 27 28 、肠细胞更新 29 30 、衰老 31 或抗病毒活性 32、33 34 。经晶体学和低温电子显微镜测定，大多数人类 A3 酶表现出具有相似 3D 结构的不对称同型二聚体（异型二聚体）结构（A 35 、B 36 、C 24 、F 37 、G 25 、H 38 、AID 26 ，表 S2 和图形摘要）。每个 A3 单体包含 ssDNA 结合所需的结构域和锌依赖性 dC 到 dU 脱氨的独立结构域。由于 A3A ssDNA 结合和二聚体界面的可能抑制剂探索很少 25 ，因此本文使用共同进化对接通过计算探索了这些可能的靶点。最终目标是探索任何与肿瘤转移有关的超突变的计算机干扰。这里采用了基于 Java 的 Data Warrior B uild E volutionary Library (DWBEL) 2-5 协同进化算法，作为筛选超大型类药库 39, 40 或从蛋白质序列 41-43 中预测机器学习对接模型的一种替代方法。具体而言，DWBEL 协同进化标准经过调整，可随机生成数万个原始子代，以选择数百个具有低纳摩尔亲和力的最佳无毒适配子代。类似的协同进化对接预测，当靶向其他蛋白质-配体对时，亲和力会更高。例如，针对耐药葡萄球菌的新型抗生素 44 、针对不动杆菌的 Abaucin 衍生物 45 、非人类抗凝血灭鼠剂 46 、猴痘 Tecovirimat 抗性突变体 47 、内腔 SARS omicron 48 、炎性冠状病毒 ORF8 蛋白 49 、人类 K + 通道的原核模型 50 、VHSV 弹状病毒的内腔 51 、疟疾环子孢子蛋白 47 、RSV 抗性突变体 52 和抗 HIV-Vif A3G 53 。
社交媒体与疫苗犹豫
尽管由于强有力的疫苗研发、严格的审查和批准、严谨的指导方针和政策、监测和监控以及成功的分发和疫苗接种平台，美国儿童在传染病的预防方面获得了相当程度的安全，但疫苗接种方面仍然存在 4 个问题。疫苗接种不足可以用 5 个因素来解释：可及性、可负担性、认知、接受和激活。5 虽然可及性和可负担性仍然是一个问题，特别是对于历史上被边缘化的社区，但最后 3 个因素——认知、接受和激活——也是主要障碍。全球已在疫苗研发上花费了数十亿美元，6 但在更好地理解和解决疫苗接受度不足（即疫苗犹豫）方面的投资却少得多。7 这尤其令人担忧，因为我们正处于反疫苗错误和虚假信息的黄金时代，1,8 在社交媒体的推动下，这类内容迅速传播。 9 即使人类能明辨是非，改变行为仍十分困难 10 ；当看护者由于社交媒体上不断接触反疫苗内容而不敢给孩子接种疫苗时，改变行为的难度会成倍增加。有必要澄清一些术语：反疫苗者指完全反对一种或多种疫苗的人；对疫苗犹豫者指对疫苗持怀疑或担忧并真诚提出疑问的一类人。由于接触了如此多的疫苗错误信息和虚假信息，许多看护者会对疫苗产生担忧，这是可以理解的。反疫苗策略非常复杂且细致入微，社交媒体允许狭隘地定位信息，旨在根据个人的信仰、价值观和处境制造恐惧。 11 2020 年的一项研究使用社交网络分析来研究近 1 亿在 Facebook 上表达疫苗观点的人如何相互交流，结果发现，那些支持反疫苗观点的人与那些表达疫苗犹豫的人有很好的联系，而那些支持疫苗观点的人大多只与那些表达疫苗犹豫的人有联系。换句话说，在 Facebook 上发布疫苗支持内容的人大多与志同道合的人互动，而发布反疫苗内容的人往往会接触那些表达犹豫的人。他们实现这一点的部分方法是，通过与安全、阴谋和替代医学相关的叙述，针对特定受众定制信息。12 这项研究还发现，相比之下，疫苗支持叙述相对统一，不能很好地针对不同的疫苗相关问题进行调整。12 这些发现解释了反疫苗错误信息和虚假信息如何能够在社交媒体上如此迅速地传播，并对疫苗犹豫者产生如此强大的影响。重要的是要让那些对疫苗犹豫不决的人保持尊重和关注，积极倾听、同理心和基于证据的答案。虽然与犹豫不决的护理人员面对面交流很重要，但与他们进行虚拟交流也是必不可少的。社交媒体平台价格低廉、易于掌握，并且每天能够接触到数万（或数十万）人，比在办公室里看到的人数还要多。
食品保鲜中的微生物发酵
如今，发酵已成为一个价值 10 亿美元的全球性产业（Scott 和 Sullivan，2008 年；Konings 等人，2000 年）。尽管发酵对人类极为有益，但几个世纪以来，人们对此过程仍知之甚少。老一辈人不了解完整、理想发酵背后的微生物学，因此他们使用具有理想特性的发酵产物中的优质覆盖盐水或酵母糊来引发新的发酵，这种技术被称为回流发酵。1680 年，安东·范·列文虎克 (Anton van Leeuwenhoek) 使用早期显微镜对活细胞进行了观察，1839 年，卡尼亚尔-拉图尔 (Cagnard-Latour) 也对发酵做出了贡献，人们将发酵理解为一个微生物诱导的过程，在此过程中，酵母从糖中产生乙醇和二氧化碳（Nanninga，2010 年）。法国里尔的一位工业家与路易斯·巴斯德 (Louis Pasteur) 合作，发现了乳酸菌在发酵中的作用。在乙醇生产中，存在酒精浓度降低和酸味的问题。尽管如此，这一发现永远地改变了发酵领域。巴斯德在 1857 年至 1860 年间发表了多篇论文，记录了在发酵样品中用能产生乳酸的微生物取代生产乙醇的酵母群。这些记录首次证明了发酵的细菌性质，在 19 世纪 30 年代之前，发酵被理解为糖的化学降解（Nanninga 2010）。1873 年，Joseph Lister 通过稀释发酵乳制备了第一个纯发酵剂。15 年后，Vilhelm Storch 意识到了纯培养物在发酵中的潜在影响，制备了用于使巴氏杀菌奶油变酸的纯培养物（Knudsen 1931）。发酵剂在乳制品发酵中的应用始于 19 世纪 90 年代左右的哥本哈根（Stiles and Holzapfel 1997）。 1934 年，新西兰开始商业化引入定义明确的发酵培养物（Cogan 和 Hill 1993），从此开启了“受控”发酵时代。如今，发酵剂被定义为一种由至少一种微生物的大量细胞组成的微生物制剂，添加到原料中以加速和控制食品发酵的进程（Leroy 和 De Vuyst 2004；Ayhan 等人 2005）。因此，现代人对发酵食品的理解是微生物代谢过程，将糖转化为酸、气体或酒精，以实现长期保存，同时产生理想的感官特性。据估计，目前每年售出的面包酵母达 60 万吨（Pretorius 等人 2015）。用于大规模发酵的发酵剂的商业化总产量估计每年超过 40,000 升，用于接种数万吨原料（Hansen 等人，2015 年）。
铁路停运的经济影响
美国的货运铁路服务于我们经济的几乎所有农业、工业、批发、零售和资源型部门。它们在 49 个州的近 140,000 英里的网络上运营，为客户提供了进入全球市场的竞争机会，并大大提高了我们的生活水平。货运铁路对我们的经济不可或缺。这就是为什么货运铁路停运将导致每天超过 7,000 列长途一级列车（以及短线、客运和通勤列车）停运，这将是毁灭性的。今天，从庞大的汽车厂到夫妻店零售商，数以万计的铁路客户都依赖铁路运送原材料和成品。如果这些和其他铁路运输停止，经济产出的损失可能至少为每天 20 亿美元。在 2022 年上半年，每天有超过 75,000 辆货车、联运集装箱和卡车拖车开始铁路之旅。对于大多数铁路客户来说，短期内改用卡车或驳船来取代铁路服务将代价高昂且混乱不堪。每天需要大约 467,000 辆额外的长途卡车来处理货物。目前，既没有满足这一需求所需的卡车，也没有卡车司机。除了对货运产生影响外，货运铁路停运还会使大多数客运和通勤铁路服务停止。• 39,000 个集装箱和卡车拖车：一节车厢上的一个集装箱或拖车可以装载 2,000 个 UPS 包裹、数万根香蕉或数百台平板电视。铁路停运会减缓或停止这些货物的运输。• 5,300 车皮的塑料原料、肥料和其他化学品：一车皮的塑料颗粒可以制造大约两百万个两升的汽水瓶，而一车皮的肥料足以处理大约 4,500 英亩的农田。化学品对公众健康、清洁水源、国内粮食供应稳定和可靠发电至关重要。铁路停运将迅速而直接地影响我们的日常生活。• 6,300 节食品和农产品车厢：一节满载的车厢装载的小麦足以制作 260,000 条面包。铁路还运输美国三分之一的谷物出口，考虑到乌克兰战争导致的全球谷物供应中断，这一点在今天尤为重要。• 2,000 多节车厢载有 75% 的新制造汽车：每天，数以万计的机动车开始前往汽车经销店的铁路之旅。由于汽车制造商通常使用即时生产技术并且库存很少，因此铁路服务中断将很快扰乱汽车生产。• 客运和通勤铁路服务主要在货运铁路轨道上运行：货运铁路拥有并维护着 Amtrak 近 22,000 英里系统中近 97% 的轨道。就在客流量刚刚开始回升之际，货运铁路的关闭将会对美铁的运营造成严重破坏。由于一半的通勤铁路系统至少部分在货运铁路拥有的轨道或通行权上运行，因此关闭铁路还将扰乱全国数十万通勤者的每日铁路旅行。