XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System映射
ABBA 是一种用于全脑映射的新工具，它揭示了学习后大脑范围内早期基因诱导的差异
对整个大脑细胞结构的无偏表征是理解大脑功能的宝贵工具。为此，将组织学标记从二维切片精确映射到三维大脑图谱上至关重要。在这里，我们介绍了两种促进这一过程的新型软件工具：对齐大脑和图谱 (ABBA)，旨在简化二维切片与三维参考图谱的精确高效配准；以及 BraiAn，一套用于多标记自动分割、全脑统计分析和数据可视化的集成套件。结合这些工具，我们对三种最广泛使用的立即早期基因 (IEG) 的全脑表达进行了全面的比较研究。由于其神经活动依赖性表达，IEG 几十年来一直被用作神经活动的代理，以生成行为后活动的无偏映射，但它们对整个大脑神经元激活的各自诱导仍不清楚。为了解决这个问题，我们系统地比较了三种广泛使用的 IEG（cFos、Arc 和 NPAS4）在三种与记忆相关的不同行为条件下的全脑表达。我们的研究结果突出了它们在分布和诱导模式方面的主要差异，表明它们并不代表大脑区域或活动状态下的等效标记，而是可以提供互补信息。简介
大型语言模型的技术映射
在当今快速发展的业务格局中，深入了解组织使用的技术堆栈对于建立合作伙伴关系，发现市场开放并为战略选择提供信息至关重要。但是，常规的技术映射通常会取决于关键字搜索，与纯粹的规模和可用数据的多种数据进行斗争，通常无法捕获新生的技术。为了克服这些障碍，我们提出了恒星（语义技术和检索系统），这是一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）和句子 - 句子来确定在非结构化内容，构建全面的公司概况中，并根据其运营的重要性对相关的技术进行列表。通过将实体提取与经过思考链提示和采用语义排名相结合，Stars提供了一种映射公司技术组合的精确方法。实验结果表明，恒星显着提高了检索准确性，为跨行业技术映射提供了多功能且高性能的解决方案。
在映射城市环境中的街道视图图像的覆盖范围和偏见
街道视图图像（SVI）已成为城市研究中有价值的数据形式，从而为绘制和感知城市环境提供了新的方法。然而，关于SVI的代表性，质量和可靠性的基本问题仍然没有被解散，例如该数据在多大程度上可以捕获城市并进行数据差距导致偏见。这项研究位于空间数据质量和城市分析的交集中，通过提出一种新颖和e ff的方法来解决这些问题，以估计SVI在城市环境中的元素级别覆盖率。该方法整合了SVI与目标要素之间的位置关系，以及身体障碍的影响。将数据质量的域扩展到SVI，我们引入了一个指标系统，该系统评估了覆盖范围，重点是完整性和频率维度。作为一个案例研究，进行了三个实验，以确定SVI覆盖和代表城市环境因素的能力的潜在偏见，并以建筑物外墙为例。发现，尽管在城市道路网络沿线可用性很高，但Google Street View在案例研究区中仅覆盖62.4％的建筑物。每栋建筑物的平均立面覆盖率为12.4％。svi倾向于过分陈述非住宅建筑物，因此可能导致有偏见的分析，并且其对环境因素的覆盖范围依赖于位置。这项研究还强调了在不同数据采集实践下的SVI覆盖范围的可变性，并提出了SVI收集的最佳采样间隔范围为50-60 m。调查结果表明，虽然有价值的见解，但它不是灵丹妙药 - 它在城市研究中的应用需要仔细考虑
水下无人机是一种低成本但功能强大的水下考古映射工具：地中海的案例研究
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆（ROV）（通常称为水下无人机）的变革性影响。随着无人管理的水下车辆（UUV）技术的进步导致功能增加和成本降低，这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用，从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势，包括其可移植性，可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力，从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二，它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究，证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中，对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力，类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。
对映射气候变化对茶耕作的影响的全面审查：趋势，影响，适应策略和未来方向的书目和内容分析
气候变化对茶培养产生了深远的影响，对压力源（例如干旱，温度爆发和co升高）引起的屈服，质量和可持续性提出了重大挑战。本研究旨在通过识别和综合关键主题，影响力的贡献以及有效的适应策略来解决这些挑战，以减轻气候变化对茶叶生产的影响。按照Prisma方法论，对328个同行评审的文档（2004 - 2023）进行了系统的文献分析和内容分析。使用BiblioMetrix的绩效分析检查了出版物输出，领先的贡献者和地理分布的趋势，而与Vosviewer的科学映射揭示了协作网络和主题群集。对高度引用的研究的详细回顾强调了影响茶耕种和识别创新适应策略的主要气候变量以及关键的知识差距。结果表明，在理解茶厂对气候诱导的应激源的生理，生化和分子反应方面，包括抗氧化剂机制，二级代谢物调节和基因组适应的进展显着进展。尽管有这些进步，但仍然存在挑战，特别是关于多种压力源，长期适应策略的综合影响以及气候变化的社会经济影响。发现的需求强调了将分子，生态和社会经济研究整合以解决这些问题的跨学科方法。本研究为指导未来的研究，培养创新的适应策略以及为政策干预提供了稳固的基础，以确保在不断变化的气候下可持续的茶生产。
使用机器学习聚类分析对射血分数保留的心力衰竭进行表型映射：预后和治疗意义
Elena Galli、Corentin Bourg、Wojciech Kosmala、Emmanuel Oger、Erwan Donal。使用机器学习聚类分析对射血分数保留的心力衰竭进行表型映射：预后和治疗意义。心力衰竭诊所，2021 年，17 (3)，第 499-518 页。�10.1016/j.hfc.2021.02.010�。�hal-03246464�
linkAgeMapView：图链接组映射与定量性状基因座
lmv.linkage.plot（mapthis，outfile，mapthese = null，at.axis = null，autoconnadj = true，cex.axis = par（“ cex.axis”），cex.lgtitle = par = par（“ cex.main” col.lgtitle = par（“ col.main”），col.main = par（“ col.main”），conndf = null，denmap = false，dupnbr = false，font.axis = par（“ font.axis”），font.lgtitle = par（“ 0.3，labels.axis = true，lcex = par（“ cex”），lcol = par（“ col”），lfont = par（“ font”），lgperrow = null，lgtitles = null，lgw = 0.25，lgw = 0.25，lg.col = null = null，lg.lwd = par（ lwd.ticks.axis = lwd.axis, main = NULL, markerformatlist = NULL, maxnbrcolsfordups = 3, pdf.bg = "transparent", pdf.family = "Helvetica", pdf.fg = "black", pdf.width = NULL, pdf.height = NULL, pdf.pointsize = 12, pdf.title = "LinkageMapView R output", posonleft = NULL, prtlgtitles = TRUE, qtldf = NULL, revthese = NULL, rcex = par("cex"), rcol = par("col"), rfont = par("font"), roundpos = 1, rsegcol = TRUE, ruler = FALSE, sectcoldf = NULL, segcol = null，qtlscanone = null，showonly = null，unt =“ cm”，ylab = units）
•一般资格要求和申请流程•课程映射和经济援助•签证申请，旅行咨询和学生ins
•NASA增强助力（仅是新加坡公民）•倡议指导委员会资助（仅新加坡公民和PRS）•海外学生计划贷款（仅新加坡公民）•PSEA基金撤回（仅新加坡公民仅新加坡公民）（仅新加坡公民）计划详细信息，涵盖了178个世界班级的Electroniss of Electroniss of Electronic and Electroniss ofertonic Electroniss，涵盖了28个领域，涵盖了28个领域，该项目涵盖了28个领域，该项目包括28工程，农业和药房等。实习持续六周。学生可以有机会参加纸质写作过程，并在一个出版物中担任合着者。夏季研究实习将帮助您为职业奠定基础。参与者将通过参加主题的讲座来发展他们的研究技能，例如“如何撰写研究论文”和“如何在项目上合作”。参与者还将了解中文和文化，这将增强他们的跨文化意识和交流。学术信息