XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System易于
易于获取的金属微岛阵列可用于高...
最近，有报道称，通过采用新的器件架构，人们提出了几种提高MOTFT性能的策略，包括双栅极注入[28–30]、高k绝缘体[31–33]和半导体异质结构。[34–38]在这些策略中，不同MO的低维双层或多层异质结构提高了MOTFT中的载流子迁移率和驱动电流。[39,40]这些改进通常源于两个具有较大费米能差的半导体之间异质界面势阱内受限的自由电子。[41]然而，尽管这些方法值得关注，但可用组件材料和漏电流控制的局限性损害了该平台的保真度。[37,38]另一种提高性能的方法
易于难以容易的电子设备，用于幸存的月球之夜
•无法冷冻的液体细胞操作；在冷冻之前断开电池与公共汽车的连接阻止充电/放电电池•已经使用高能量的COTS细胞（LG INR18650-M36和Molicel Inrr18650-M35A）进行了测试•在50％，20％，20％，且多个lunar的较高效果下，在50 k下测试了单细胞，并在50 k下进行了多个型号。
rmonocypher：使用强现代密码学易于加密R对象
光生物包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 a.illuminant.spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 A2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>11吸光度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12吸收。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 add_attr2tb。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。18 AFR2T。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 21 Any2t。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23 as.calibration_mspct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。18 AFR2T。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 Any2t。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 as.calibration_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 as.calibration_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 as.chroma_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 as.chroma_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 as.cps_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 AS.CPS_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 as.filter_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 as.filter_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 as.generic_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 as.generic_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 as.matrix-mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 AS.Object_MSPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 as.Object_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 as.raw_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 AS.RAW_SPCT。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 as.reflector_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 as.reflector_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 as.Response_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 as.Response_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 as.solute_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 as.solute_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 as.source_mspct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 as.source_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 as_energy。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 as_quantum。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55 AS_QUANTUM_MOL。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55平均_spct。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5655 AS_QUANTUM_MOL。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55平均_spct。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56
改变了X染色体灭活的偏见易于自身免疫
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年3月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.04.20.537662 doi：Biorxiv Preprint
ESAT项目：使欧洲青年战略易于访问和参与年轻人
结果因国家而异。在斯洛伐克，研讨会导致年轻人与欧洲的联系显着增加。相比之下，匈牙利和罗马尼亚的青年在欧洲身份的意义上显示出最小的变化，而参加干预的保加利亚参与者报告说，与对照组的人相比，与欧洲公民身份相比，与欧洲公民的联系更少。尽管出乎意料，但这一发现表明，引入复杂的身份概念有时会导致青年重新评估其在欧盟框架中的地位。该研究还发现了特定性别的反应，斯洛伐克的年轻妇女和匈牙利对干预措施的反应更为积极。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
热解生物油易于微生物转化为添加值？ 1
酸伏烷温度PE1 1---- 1 1 Povolo等，2012 Acinetobacter sp。 div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等，2019c div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等，2019c div>
生成的AI用于设计和验证易于合成且结构新颖的抗生素
抗泛细菌的兴起正在迫切需要结构新颖的抗生素。人工智能方法可以发现新的抗生素，但是现有的方法具有明显的局限性。性能预测模型，该模型评估给定特性的分子一对一，尺度较大到大化的化学空间。直接设计分子的生成模型迅速探索了巨大的化学空间，但产生了构成挑战的分子。在这里，我们引入了Synthemol，这是一种设计新化合物的生成模型，从近300亿个分子的化学空间易于合成。我们将合成醇应用于设计分子，该分子抑制了鲍曼尼杆菌的生长，鲍曼尼（Baumannii）是一种繁重的革兰氏阴性细菌病原体。我们合成了58个产生的分子并实验验证它们，六个结构新颖的分子表明抗菌活性针对鲍曼尼a。这证明了生成人工智能设计的潜力，这些潜力是从广阔的化学空间中设计出结构新颖的，可综合和有效的小分子抗生素候选物，具有经验验证。
Julearn：一个易于使用的库，用于无泄漏评估和检查ML模型
防止域专家可用的常见错误。Julearn的创建是易于使用的，可用于具有不同背景的研究人员，并创造可重现的结果。此外，我们设计了Julearn，因此很容易扩展和维护，以便跟上神经科学和药物等不断发展的领域。Julearn的可访问性和可用性方面决定是核心，因为我们旨在帮助研究人员应用ML。我们通过仔细设计应用程序编程接口（API）来实现这一目标，仅包括一些简单的密钥功能和类来创建和评估复杂的ML管道。此外，我们添加了几个公用事业，使研究人员可以详细了解所得管道。为了使Julearn保持最新状态，我们在Scikit-Learn [3，4]的顶部构建了它，并遵循软件工程的共同最佳实践，例如单元测试和连续集成。
不仅仅是输入：利用注视心理学链接实现更易于访问的增强现实
Apple Vision Pro 和 Meta Quest Pro 等眼动追踪混合现实头戴设备已将眼动追踪推向主流。截至撰写本文时，消费级混合现实 (XR) 产品通常将眼动追踪用于两个主要目的。首先，Vision Pro 将目光注视和手指捏合 [ 11 , 12 ] 作为其主要输入模式。其次，VRChat 等社交 XR 应用可以使用目光注视数据在虚拟形象中实现准确的目光表现和目光接触 [ 1 ]。这些机制通常将瞳孔位置数据作为输入，并产生光线投射或虚拟形象运动作为输出。然而，目光注视和人类心理学之间的深厚联系可以使研究方向超越显式位置输入。传统上，HCI 专注于显式输入领域的眼动追踪——用于交互或运动追踪的位置数据。在系统综述中，Vasseur 等人 2019 年 9 月发表了一篇系统综述，介绍了一种用于追踪眼动追踪的眼动追踪方法。 [ 13 ] 发现大多数眼动追踪研究传统上都是使用桌面设置进行的，并建议将眼动追踪人机交互扩展到新的指标、分析和设备中。心理生理学领域率先使用可观察的物理数据来揭示人类的认知过程。眼球运动和特征以及心跳、脑电波和荷尔蒙变化等其他指标已被用来得出有关用户行为和认知状态的结论。可观察的认知行为可以包括有目的的（有意识的）状态和冲动的（无意识的）状态 [ 3 ]。此外，可测量的认知还可以包括一般的个人现象，如学习、反思、情感和记忆。凝视数据可以预测疲劳、注意力、分心和走神等认知状态 [ 9 ]。除了瞳孔扩张和眨眼率可以 61% 的准确率预测用户的困惑之外 [ 5 ]，瞳孔大小还与