XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System时间线
摘要 - ISMMS Med Ed App
方法：分析了 2017 年 3 月至 2023 年 4 月期间在一家大型城市医院接受微创内镜清除术的 ICH 患者的前瞻性登记。收集的数据包括人口统计学、合并症、临床/放射学特征、转移数据、程序指标和临床结果。COVID-19 时间线分为三个阶段：大流行前（20 年 2 月 29 日之前）[第 1 阶段]、第一波 COVID-19 疫情（20 年 3 月 1 日至 20 年 12 月 31 日）[第 2 阶段] 和第二波 COVID-19 疫情（20 年 1 月 1 日之后）[第 3 阶段]。该队列分为两组：直接入院急诊科 (ED) 和 IHT。单变量分析中显著的变量（p<0.05）被推进到二元逻辑回归模型，分析四个主要结果：有症状的术后再出血、不理想的出院安排（非回家出院）、30 天死亡率和不良功能结果（6 个月改良 Rankin 量表评分 4-6）。
CDK4/6抑制剂药物性肺毒性一例
一名 80 岁女性，既往有高血压、焦虑、抑郁和转移性乳腺癌病史，正在接受 CDK4/6 抑制剂和内分泌治疗，因运动时呼吸困难到急诊室就诊。图 1 显示了从诊断出乳腺癌到出现运动时呼吸困难的时间线。近期病史表明，她在与肿瘤科医生约诊时出现左下肢水肿。两天后，她在紧急护理中心被诊断出患有深静脉血栓形成 (DVT)，并被转至急诊室，在那里开始使用利伐沙班。当时的胸部 X 光片显示肺炎征兆，因此患者也开始使用抗生素。五天后她出院。最近一次出院六天后，患者出现运动时呼吸困难，再次到急诊室就诊。就诊时，她的血压为 189/79，并且缺氧，SpO 2 为 80%，需要通过鼻导管补充 2 升氧气。实验室检查显示 D-二聚体升高令人担忧，为 1668。
发现意想不到的事物
理解复杂、冲突和动态信息的需求推动了新工具和技术的出现，这些工具和技术将可视化的优势与强大的底层算法和创新的交互技术相结合；这些工具构成了新兴的可视化分析领域。2 可视化分析是抽象的视觉隐喻与人类信息话语（通常是某种形式的交互）的结合，能够在大量动态变化的信息空间中检测预期并发现意外。它是科学和信息可视化领域的产物，但包括许多其他领域的技术，包括知识管理、统计分析、认知科学、决策科学等。计算、视觉表示和交互式思维的结合支持深入分析。其目标不仅是允许用户检测预期事件（例如模型可能预测的事件），而且还帮助用户发现意外事件——令人惊讶的异常、变化、模式和关系，然后对其进行检查和评估以产生新的见解。 “可视化时间线”侧栏简要总结了与
新奥尔良大学
新奥尔良时间线，2005 年 8 月 26 日，星期五，下午 4:30。联合国大学教职员俱乐部正在为教职员举办每月一次的欢乐时光活动。我们电气工程 (EE) 的几位教授和职员漫步而来。饮料很顺畅，开胃菜也很丰富，但没有人提到刚刚缓慢进入墨西哥湾的“小”飓风。我们最后听到的是，一级风暴正在转向佛罗里达西海岸，并向东返回大西洋。下午 6:30，我们一行人回家。我们若无其事地寻找天气信息。风暴并没有转向佛罗里达半岛，而是正朝佛罗里达狭长地带前进。我们怀疑地听着一些模型预测路易斯安那州的情况。刚到的博士生段占生对此并不知情，他在校外公寓里学习，距离现在著名的伦敦运河只有两个街区。他一直没有听到报告，直到联合国国际学生学者联合会主任打电话给他：“你应该考虑撤离。”打了几个电话后，他感觉不到什么担忧，于是决定留下来。
人工智能的频谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统可以大大提高人类的输出或在定义的任务上胜过人类，因此存在狭义人工智能。该图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能如何存在于人类知识和发展的时间线中。
我们现在在哪里？实时审查爱尔兰经济发展 2020 年 4 月
t 数据集 7 图 3 变量对第一个因子的贡献 8 图 4 随时间分解第一个因子 9 图 5 GDP 与关键基础指标 10 图 6 对修正国内需求（MDD）同比增长的贡献 12 图 7 模型拟合度 13 表格 表 1 数据集 4 表 2 数据周期内的相对 MSFE 15 附件 附件 1 17 表 1a 基于 MDD 模型的预测评估统计数据 19 表 1b 基于 UDD 模型的预测评估统计数据 20 表 1c 基于就业模型的预测评估统计数据 20 表 1d 基于国内增加值的模型的预测评估统计数据 21 表 1e 基于 PCE 模型的预测评估统计数据 22 附件 2 23 图 2a 数据时间线 23 图 2b Nowcast 模型拟合 MDD 和 UDD 24 图 2c Nowcast 模型拟合就业、国内增加值和 PCE 25 表 2a 列表月度指标 26
谷歌火星
建议年级 4 年级 -12 年级 学科领域 地球科学、空间科学、语言艺术 时间线 45 分钟 标准 • 4-ESS1-1. 从岩层模式和岩层化石中识别证据，以支持对地貌随时间变化的解释。 • 4-ESS2-2. 分析和解释地图数据以描述地球特征的模式。 • MS-ESS1-3. 分析和解释数据以确定太阳系中物体的比例属性。 背景 人类想要了解我们的自然环境。熟悉我们的世界很重要。随着时间的推移，地图绘制技术不断发展。我们有键、比例、符号、经纬度坐标来精确定位地球上的确切位置，以及颜色/线条来显示海拔。凭借我们目前对地图技术的了解和阅读地球地图的能力，我们现在能够将其与火星联系起来。从纯粹的观察开始，然后轨道器收集火星图像。现在我们甚至在火星上有了探测器和着陆器。这种侦察与技术相结合，使我们能够突破探索的极限。地图是其中的重要组成部分。它们让我们熟悉陌生的事物，准确地侦察出潜在的着陆点，并让我们能够“先知后知”。
2040 年全球趋势 - 胡佛研究所
本简报探讨了到 2040 年将对大国竞争和美国在国际体系中的影响力产生巨大影响的两种全球趋势。本分析评估的第一部分探讨了全球低出生率、全球平均年龄上升以及城镇化对发展的作用所引发的人口下降和人力资本问题。中国在 2028 年达到人口峰值后，将经历人口停滞和随后的下降。这种人口逆转可能会产生经济影响，影响大国冲突和美国的影响力。从经济上讲，中国的人口下降可能导致中国作为世界领先经济体的地位终结，因为到 2050 年，中国的劳动力将下降 23%，而美国的劳动力将在同一时期增加 30%。在我们所述的 2040 年时间线内，可以推断出中国城市就业机会的减少和现状下农村大面积欠发达。第一部分还将探讨美国和中国相对于经合组织国家的当前和未来出生率、移民在人口激增中的作用，以及技术创新在未来二十年内减轻全球人口急剧下降的部分影响的潜力。
啮齿动物海马体内部产生的时间被对数压缩
摘要 韦伯-费希纳定律认为，我们感知到的感觉输入会随着物理输入以对数方式增加。海马“时间细胞”在触发刺激后的一段有限时间内依次放电，记录最近的经验。不同的细胞在不同的延迟下具有“时间场”，延迟时间至少可达数十秒。过去的研究表明，时间细胞代表了一条压缩的时间线，因为延迟后期放电的时间细胞较少，时间场较宽。本文探讨时间细胞的压缩是否遵循韦伯-费希纳定律。使用分层贝叶斯模型研究了时间细胞，该模型同时考虑了试验水平、细胞水平和群体水平的放电模式。该程序允许分别估计试验内感受野宽度和试验间变异性。分离试验间变异性后，时间场宽度随延迟线性增加。此外，时间细胞群体沿对数时间轴均匀分布。这些发现提供了强有力的定量证据，表明啮齿动物海马中的神经时间表征具有对数压缩性，并且遵循神经韦伯-费希纳定律。
量子计算与信息安全
表格和图表列表表 1：传统计算和量子计算...................................................................................................................... 15 表 2：Qbits 的潜力................................................................................................................................................ 16 表 3：组织控制措施（Praat，2018）辅以 DNB 良好实践（DNB，2019-2020）的绘图............................................................................................................................................. 27 表 4：针对使用传统计算机的攻击者和使用量子计算机的攻击者的算法（Muller & Van Heesch，2020）。 ........................................................................................................................... 37 表 5：数字安全系统：非对称密钥算法 .......................................................................................... 58 图 1：案例研究（Yin，2009） ........................................................................................................................ 8 图 2：传感器 1 的图形表示 ...................................................................................................................... 13 图 3：50 量子比特量子计算机 IBM ............................................................................................................. 14 图 4：转载自 Eimers，PWA，（2008）的《动态世界中会计师的意义》，第 7 页。自由大学。 ........................................................................................................................... 30 图 5：组织在量子计算方面的（风险）成熟度的图形表示。 ........................................................................................................................................................... 42 图 6：图形表示当前情况下组织迁移到量子安全组织时面临的挑战。 ........................................................................................................................... 46 图 7：转载自 Mosca, M. 和 Piani, M. (2020) 所著的《量子威胁时间线报告 2020》，第 7 页。全球风险研究所。 ................................................................................................................................... 59 图 8：易受攻击的密码术的快速扫描使用情况 (Muller, F., & Van Heesch, 2020) .............................................................. 60