XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System朝向
图形符合LLM：朝向大图模型
大型模型已成为人工智能，尤其是机器学习的最新开创性成就。但是，在图形方面，大型模型没有取得与其他领域相同的成功水平，例如自然语言处理和计算机视觉。为了促进将大型模型推向向前的大型模型，我们提出了一份透视论文，以讨论与开发大图模型1相关的挑战和机会。首先，我们讨论大图模型的所需特征。然后，我们从三个关键角度提出了详细的讨论：表示基础，图形数据和图形模型。在每个类别中，我们提供了最新进步的简要概述，并强调了剩余的挑战以及我们的愿景。最后，我们讨论了大图模型的宝贵应用。我们认为，这种观点可以鼓励对大型图模型进行进一步的调查，最终使我们更靠近人工通用情报（AGI）。据我们所知，我们是第一个全面研究大型图模型的人。
朝向视觉和语言模型辅助对象导航
图3.2布局映射中边界计算过程的可视化。红色圆圈表示代理的位置，而虚线则在探索环境时构成了代理路径的轨迹。蓝色阴影区域代表了从不同位置覆盖的三角形区域。'Frontier X'标记了一个脱落的边界群集的一个示例，展示了观察如何在空间上相关并与地图中的潜在探索目标相关联。。。。。。。。。。9
一个脚手架朝向有效和选择性NUAK1抑制剂
摘要：蛋白激酶NUAK1与各种生物学功能有关，包括细胞粘附，迁移和增殖。遗传降低NUAK1表达已显着显示在Tauopathy小鼠模型中降低了人TAU的总水平，从而将这种激酶确定为神经退行性疾病的潜在治疗靶点。在本文中，我们描述了脑渗透剂的NUAK1效力，激酶 - 选择性和药代动力学的适当性，但在123300上不可选择性CDK4/CDK4/CDK6/NUAK1抑制剂。通过脚手架优化方法，我们已经确定了不同的化学型，与123300相比，对CDK激酶的效力和选择性提高了NUAK1抑制作用。我们为这些化合物提供了ADME分析和体内药代动力学数据。关键字：nuak1，激酶选择性，adme属性，体内概要文件
Atom互动：朝向集成的量子惯性导航系统
原子干涉法是一种高度精确的惯性传感技术（Kasevich等，1991）。可以通过一系列激光脉冲询问免费的原子波包，可以提取有关加速度和转弯速率的信息，从而计算完整的导航解决方案（位置，速度和态度）。Applications of this technique for accelerometers (Barrett et al., 2014 ), gyroscopes (Gauguet et al., 2009 ; Schubert et al., 2021 ), and complete inertial measurement units (IMUs) (Gebbe et al., 2021 ; Gersemann et al., 2020 ) based on Bose–Einstein condensates are currently under research.惯性导航1小时后的潜在位置精度达到5 m（Jekeli，2005年），这使原子干涉法成为全球导航卫星系统（GNSS）遭受重复环境的高度有希望的技术。
沿线微气候舒适度的建筑朝向模式...
内部空间分区、室外用途的位置以及建筑的舒适朝向。斜坡和斜坡剖面方向对改变自然遮阳和风向的影响使得在建筑沿着 Okigwe 区的斜坡剖面和起伏地形选址之前必须进行适当的朝向分析。建筑工地包含多种微气候，每个微气候都各不相同。任何场地的微气候都可能影响许多设计元素，在决定将不同功能和室外用途放置在何处时应考虑这些元素。根据 John 等人 (2016) 的说法，需要阳光照射的功能应位于场地阳光最充足的地方，而需要最少空气流动的用途应位于避风的地方。人们经常使用的区域应仔细放置微气候，以便它们
有关计算机愿景朝向数据的文献调查...
摘要：计算机视觉是人工智能领域下的学科，它教会了机器。从生物科学的角度来看，其目的是提出人类视觉系统的计算模型。从工程的角度来看，计算机视觉旨在构建可以执行人类视觉系统可以执行的某些任务的自主系统（甚至在许多情况下都超越）。我们看到了机器如何“看到”以及如何使用计算机视觉来为消费者和企业构建产品的主要兴趣。此类应用程序的示例很少 - 亚马逊GO，Google镜头，自动驾驶汽车和面部识别。计算机视觉的目标是了解数字图像的内容。通常，这涉及开发试图重现人类视力能力的方法。[1]本文使用数据科学介绍计算机视觉背后的技术的目的。[2]
INP DHBT分析建模：朝向THZ晶体管
摘要 - INP双极双极晶体管（INP DHBTS）是考虑到Tera-Hertz（THZ）应用的关键技术之一。提高其频率性能是具有挑战性的，并且很大程度上取决于各种参数（制造过程，几何和外延结构）。在本文中，开发了一种新颖的方法来考虑这些参数并预测技术的频率性能。这种方法包括重建小信号模型的S参数矩阵。小型信号模型的元素被识别，并详细描述了它们的评估。 一旦用当前的最新设备功能进行校准，该模型与测量值显示了很好的一致性。 基于此结果，对发射极和基础技术特征进行分析以及垂直结构的优化。 最后，详细介绍了开发THZ晶体管的必要优化。 这项工作为技术改进提供了指南，并为设计以高于THZ的频率运行的晶体管开辟了道路。小型信号模型的元素被识别，并详细描述了它们的评估。一旦用当前的最新设备功能进行校准，该模型与测量值显示了很好的一致性。基于此结果，对发射极和基础技术特征进行分析以及垂直结构的优化。最后，详细介绍了开发THZ晶体管的必要优化。这项工作为技术改进提供了指南，并为设计以高于THZ的频率运行的晶体管开辟了道路。
光子集成电路：朝向新的光谱范围和新的应用字段
A. Bieniek-kaczorek，A。Paśnikowska，P.Wiśniewski，M.Słowikowski，M。Juchniewicz，J。Jureńczyk，M。Liebert，K.Pierściński，D.Pierściński，D。Pierścińska
屏幕打印的复合LifePo4 -llzo阴极朝向固态锂离子电池
基于聚合物的SES具有足够高的离子电导率和出色的热稳定性，高环境稳定性，出色的柔韧性和可扩展的处理，其成本低。[19]基于聚乙烯（PEO）的聚乙烯。但是，它们有一些缺点：室温下的离子电导率低和氧化分解电位（低于4 V）。[20,21,22]在各种聚合物中，基于PEO的电解质是对SSB的最广泛研究的，其优势具有良好的电化学稳定性，具有LI阳极，处理性和兼容性。CE-RAMIC的固态电解质（SES）可以提供改善的电导率和电化学窗户。[23]目前，最常见的SES类是聚合物和陶瓷，例如氧化物（例如LLZO），磷酸盐（E.gnasicon），硫化物（例如Li 10 Gep 2 S 12，Li 6 Ps 5 X）和卤化物（例如Li 3含6，li 3 incl 6，li 3 ybr 6）。[2,18]在复合固体电解质（CSE）或杂交电解质的开发中，将少量（高达40 wt％）的无机活性填充剂（Perovskite，Garnet，Lisicon，Lisicon等）掺入已经广泛报道。[22,23]无机活性填充物可以在CSE的大部分区域形成连续的离子通道，并促进快速离子运输以提供更高的离子电导率，而不会构成基质的灵活性。[24]仍然有足够的空间来发展更好的CSE，以达到更高的离子连接性，而不会降低其机械性能。[25]
为相应的AI系统设计组织控制机制：朝向位置方法
摘要人工智能（AI）既有潜在的收益，又具有重大风险，包括偏见，歧视，不透明度和减少人类责任制。技术系统（包括AI）必须受到调节，以保护利益相关者的利益并随着时间的推移保持适当的运作。但是，针对特定的AI系统和组织设计实用控制的问题在很大程度上尚未解决。为了解决这一差距，我们提出了一种初始方法，重点是识别和将利益相关者在本地环境中的价值观进行上下文化。我们通过日本人寿保险行业的案例研究来验证我们的方法，旨在评估其可重复性和潜在的改善。我们的设计方法包括10个步骤，AI系统开发人员可以使用这些步骤将高级机构在本地上下文中以控制其AI系统。验证工作强调了为AI系统设计控件的上下文性质，强调需要各种控制机制符合利益相关者的价值观。