XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未知
探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
未知马请求的DNA套件
存在美国摩根马协会（AMHA），以保存，促进和永久保留摩根马。“美国摩根马协会（American Morgan Horse Association）推荐并期望所有人在任何时候都以诚实，直率，道德和运动员的方式进行诚实，直率，道德和运动的方式，他们的关系在任何时候都涉及与摩根马有关的事务。”在提出此申请时，我特此对宪法的所有规定，美国摩根马协会，Inc。的章程，规则和规定，因为它们现在存在或可能不时修订，我现在已经或将立即获得了知识。
基于ROS2的AMR系统用于在未知室内环境中映射和导航
自主系统和自动化技术的快速发展继续彻底改变工业流程，与行业4.0的目标保持一致。本文提出了一个增强的自主移动机器人（AMR）系统，该系统旨在用于高级室内导航和勘探，这是基于CIM4.0 FixIT项目建立的基础工作的基础。这项研究的主要目的是利用ROS2的最新功能（机器人操作系统2）开发和实施强大的SLAM（同时本地化和映射）算法。这项研究的重点是使用ROS2框架中NAV2库的不同SLAM方法的全面比较。此分析涵盖了NAV2中可用的各种算法，包括基于网格的和拓扑映射方法，以及不同的定位技术，例如AMCL（自适应蒙特卡洛本地化）和EKF（扩展的Kalman滤波器）。比较根据映射准确性，计算效率和对动态环境的适应性评估这些方法。基于此分析，开发了先进的SLAM方法，从而整合了比较方法中最有效的元素。此自定义解决方案利用NAV2的模块化体系结构和ROS2改进的分布式计算功能，从而可以有效地进行路径计划和映射优化。使用ROS2实现整个系统，利用其增强的工具进行仿真，可视化和现实部署。严格的测试是在各种模拟环境中使用RVIZ和GAZEBO的更新版本进行的，这些版本现在与中间件更加紧密地集成在一起。这些模拟证明了机器人在主动探索，避免障碍和有效映射方面的提高功能，展示了这种方法的好处。最后，在CIM 4.0的经过精心控制的实验室环境中，进行了实际实验以评估创建的AMR系统的鲁棒性和性能。结果表明，AMR可以独立于各种情况，包括未知区域和动态障碍。
阿德里安·奥尔：引导货币政策走出未知
偷渔民鱼线中的鱼饵。另有记载称，库佩出发探索新大陆，也许是因为他观察到了 Pīpīwharauroa（每年飞入海平面的候鸟）或向南迁徙然后返回的鲸鱼。我们还知道，波利尼西亚航海家有办法在广阔的海洋中定位自己。没有 GPS，他们利用星星，寻找某些鱼类和鸟类的存在，观察海浪中的图案和云层的倒影。但是，远离地标和珊瑚礁，没有一种方法可以告诉他们确切的位置。Crowe（2018）讨论了毛利人和他们的波利尼西亚祖先的航海成就。
基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状
摘要：氧气进化反应（OER）为许多电催化功率对X过程提供了质子，例如从水或CO 2中产生绿色氢或甲醇。含氧氧化物（IOHS）是该反应的出色催化剂，因为它们在酸性电解质中的活性和稳定性之间取得了独特的平衡。在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。 虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。 相反，它们的结晶对应物是正确的。 这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。 但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。 在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。 我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。 我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。 其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。 反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。 我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。 ■简介在IOHS中，此平衡随原子结构而变化。虽然无定形IOH的表现最佳，但它们是最不稳定的。相反，它们的结晶对应物是正确的。这些规则用于减少稀缺的IOH催化剂的负载并保留性能。但是，尚不完全了解活动和稳定性在原子水平上如何相关，从而阻碍了理性设计。在此，我们提供了简单的设计规则（图12），这些规则源自本研究中的文献和各种IOH。我们选择了晶体IROOH纳米片作为我们的铅材料，因为它们提供了出色的催化剂利用和可预测的结构。我们发现，iRooh在超过无定形IOH的活性的同时表示晶体IOH的化学稳定性。其致密的锥体三价氧（μ3Δ-O）的密集键合网络提供了结构完整性，同时允许可逆还原到电子间隙状态，从而减少了还原电位的破坏性效果。反应性起源于具有自由基特征的协调不饱和边缘位点，即μ1-o oxyls。我们希望这些规则将激发未来催化剂的原子设计策略。■简介通过与其他IOH和文献进行比较，我们概括了我们的发现并综合了一组简单的规则，这些规则可以预测原子模型中IOH的稳定性和反应性。
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
摘要 人工智能与制药领域的交叉代表着一场根本性的变革，通过提高治疗方式的精确度，为加速药物设计和开发时间表提供了新的可能性。我们专注于这两个领域的融合，从战略角度出发，通过克服传统配方方法引发的挑战，挖掘出有潜力的精准候选药物。我们的目标是彻底分析人工智能的各种应用，从其对目标识别的重大贡献到其对临床试验优化的影响的认证。作为一本智力指南，本系统评价引导读者探索人工智能与制药科学合作的未知领域。通过从各种研究和方法中获取所需的信息，我们的系统评价不仅致力于对人工智能的影响进行回顾性分析，而且还致力于提供关于其变革可能性的前瞻性视角。 关键词：人工智能、药物发现、机器学习。国际药品质量保证杂志 (2024)； DOI：10.25258/ijpqa.15.3.08 如何引用本文：Sahoo DK、Sarangi RR、Nayak SK、Rajeshwar V、Sayeed M。发现新视野：人工智能在药物发现和开发中的应用系统评价。国际药品质量保证杂志。2024；15（3）：1151-1157。支持来源：无。利益冲突：无
为具有未知动态的系统提供安全保证
摘要 - 随着自主系统在我们的社会中变得越来越综合和积分，需要准确建模并安全地控制这些系统的需求已大大增加。在过去的十年中，使用深度学习技术来建模和控制系统很难使用第一原理建模。但是，为此类系统提供安全保证仍然很困难，部分原因是学习模型的不确定性。在这项工作中，我们旨在为不容易从第一原则衍生而来的系统提供安全保证，因此，使用深度学习技巧更加有助于学习。鉴于感兴趣的系统和安全限制系统，我们从数据中学习了系统动态的集合模型。利用集合不确定性作为学习动力学模型中不确定性的量度，我们计算了最大的鲁棒控制不变式集合，从该集合开始，该系统从该集合开始，从而确保系统满足实现模型不确定性的条件下的安全性约束，这些模型不确定性包含在预定的可允许模型集合中。我们证明了使用倒置的模拟案例研究的方法的有效性，并与Turtlebot进行了硬件实验。实验表明，我们的方法可鲁棒化系统对模型不确定性的控制作用，并在不过分限制的情况下产生安全行为。可以在项目网站1上找到代码和随附的视频。
计算方法的基准，用于纠正CRISPR-CAS9筛选数据中已建立和未知来源的偏差
抽象背景：CRISPR-CAS9辍学屏幕是用于研究以前所未有的精度和规模研究生物学的强大工具。但是，数据的偏见会导致对解释和损害总体质量的潜在混杂影响。CAS9的活性受到目标位点的结构特征的影响，包括拷贝数放大（CN偏置）。更令人担忧的是，近端靶向基因座倾向于产生与CRISPR-CAS9靶向（接近度偏差）的基因无关的反应，这可能是由于CAS9引起的整个染色体臂截断或其他基因组结构特征和不同的染色质访问性水平。结果：我们对八种计算方法进行了基准测试，严格评估了它们在迄今为止两个最大的公开可用的CRISPR-CAS9屏幕中减少CN和接近性偏置的能力。我们还通过评估处理后的数据允许准确检测真正的阳性基本基因的程度，确定的肿瘤遗传成瘾以及已知的癌症依赖性生物标志物，来评估每种方法保持数据质量和异质性的能力。我们的分析阐明了每种方法在不同情况下纠正偏见的能力。当共同处理具有可用CN信息的模型的多个模型屏幕时，AC-CHRONOS的校正CN和CORXIM偏差的其他方法都超过了其他方法，而CRISPRCHEANR是单个屏幕的最佳性能方法，或者是CN信息的最佳性能。此外，计时和AC-CHRONOS产生的最终数据集能够更好地概括已知的必需基因和非必需基因。结论：总的来说，我们的调查根据其优势，劣势和实验环境，为选择最合适的偏见方法的选择提供了指导。
提供针对已知和未知的保护（Zeroday ...
没有金融组织没有漏洞，这些漏洞使肇事者能够发起勒索软件攻击，安装病毒，恶意软件或特洛伊木马，可以渗透自我服务环境。这些类型的高级持续攻击的频率正在上升。攻击者不只是尝试本地攻击方法；他们现在试图通过渗透金融机构的后台系统来远程远程访问未经授权的访问。这种集中攻击不能使用传统的白名单，反病毒或启发式安全解决方案停止。Vynamic Security Intrusion Protection遵循现代安全方法，实施最少的特权限制程序，而不仅仅是白名单。与严格的，现成的模块化政策一起，入侵保护可以有效地阻止这些现代而不断发展的威胁，并提供强大的安全障碍。
