XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本体
gpt，本体论和CAABAC：三方个性化访问控制模型，该模型由合规性，上下文和属性
3D器官建模的新兴领域遇到了几个成像问题，尤其与染色过程中抗原检索和样品丢失有关。由于其紧凑的形状，几种抗体无法穿透完整的类器官或球体。可以通过石蜡包含在5μm处进行Orga-NOID的组织学来接近生物疾病。然而，为了充分理解器官行为，包括细胞组织，细胞外基质结构及其对处理的反应，3D成像是必不可少的。在这里，我们提出了一个简单的工作流程，允许（1）通过较高的步骤进行免疫染色，（2）预先确定器官的完整形状，（（3）样品固定在焦平面中，可用于高分辨率/短工作距离镜头，以及（4）最小化珍贵材料损失的风险。
策略本体的必要性和要求
战略一词源于希腊语 stratēgia (στρατηγία)，其含义集中在军事概念“军队领袖的艺术；将军、指挥、将领的职责”[19]。“战略”一词于公元 6 世纪（伊斯兰回历 -50 年）在东罗马地区开始使用。它于 18 世纪首次进入西方世界。当时直到 20 世纪，“战略”一词相反地被称为“一种试图追求政治目的的综合方法，包括威胁或实际使用武力，在意志的辩证法中”[4]。然而，这更多地与双方互动的战斗斗争有关 [4]。如今，在国防工业中，它指的是在与敌人交战之前规划方向性组件并调动资源。一旦敌人交战，战略执行就会发挥作用，将注意力转移到战术上。然而，为了确保战略的不断改进，需要在运营层面开展活动。了解战略的百年军事起源，让我们能够将当今一些常见的商业术语联系起来，例如：
自动蛋白注释与基因本体相互关系的整合 i3c控制器设计RISC-V处理器 PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述，该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策，确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用，并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求：1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术，特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法，以自动预测蛋白质功能，并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试（BLAST + KNN，PRIORS）或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较，使用传统的评估分类器质量的度量（精度，回忆，F1）。
儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。
在研究中导航本体论，认识论和公理学
摘要摘要对研究范式的合理理解对于发展一致和哲学上的研究设计至关重要，尤其是在人文和社会科学方面。本文提供了最常见的研究范式的概述：实证主义，实证主义，建构主义，社会建构主义，解释性，实用主义和批判现实主义。这些范式在本体论的方法（现实的本质），认识论（知识的本质）和人工学（价值观在研究中的作用）有所不同。本文还讨论了这些范式的方法论和伦理意义。反思性和道德责任，研究人员必须考虑自己的偏见和价值观如何影响他们的工作。通过探索这些范式及其哲学基础，本文旨在帮助研究人员确定最能与他们对世界的看法保持一致的范式，最终使他们能够相干地设计在理性上是合理的，道德上知情的和实际上相关的。本文通过提供清晰，实用的研究范式指南，从而更深入地了解跨学科研究实践的哲学基础，从而有助于学术话语。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
${\rm UTe}_2$ 中不存在向密度波相的本体热力学相变
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室，纽约州伊萨卡 14853，美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室，F-91128 Palaiseau，法国 4 安第斯大学物理系，波哥大 111711，哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心，马里兰州帕克分校，20742，美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心，100 Bureau Drive，盖瑟斯堡，马里兰州 20899，美国 8加拿大高级研究院，加拿大安大略省多伦多，M5G 1M1
认知本体论在认知同源性方面：大脑的作用，
图3示意图（改编自Difrisco，Love and Wagner，2020）的“配对gnathostome附属物”。脊椎动物胚胎中肢体芽的发育先于配对附属物的发展（例如鳍和四肢）。双向箭头示意性地描述了组织类型之间的局部激素驱动的相互作用；肢体发育由四个肢体芽中的四个信号中心精心策划。此处包括两个最著名的信号中心，作为带有信号梯度的箭头。ZPA建立了肢体的前后组织组织，AER建立了近端组织。这些信号传导中心形成了一个复杂的，有因果关系的，共同决定肢体身份的必要机制。他们的活动是相互依存的，相互加强（Difrisco，Love and Wagner，2020）。CHIM的上游（其因果“输入”）是相对未分化的，宽松的中胚层胚胎组织； CHIM的下游（其因果“输出”）是具有可识别的组织类型和肢体组织的结构。然后通过进一步的过程来修改这种基本的肢体结构，以确定可能的肢体表型，例如上面讨论的五达乙酰基前肢表型。
探索本体学学习的大型语言模型
本体学习旨在在大数据的背景下基于机器学习技术来促进自动或半自动性开发。最新的技术发展引入了生成人工智能（AI），能够创建新数据，从现有数据中提取见解，并从各种输入中生成连贯的文本。此能力支持文本数据的分析，提供减少人类努力的见解和注释。本研究探讨了生成AI的新兴领域，特别是用于本体学习的大型语言模型。我们对当前的生成AI研究状态进行了调查，重点介绍了本体开发任务的适用性和功效，并评估评估技术。我们讨论了与生成AI的解释性和解释性有关的挑战，并概述了未来研究的方向。关键字：大语言模型，LLM，生成AI，本体学习，深度学习
本体感受性神经肌肉促进的有效性
背景：糖尿病周围神经病是2型糖尿病患者最常见的并发症之一。该研究的目的是发现糖尿病周围神经病患者的本体感受性神经肌肉促进，感觉运动训练，常规运动和全身振动器的比较影响。方法：这是对60名受试者的比较类型的实验研究。该研究是在理疗系M.G.R.博士的。教育与研究所在该机构审查委员会批准后八周。在过去的七年中，选择了临床诊断为45至60岁的糖尿病患者。使用随机抽样方法将选定的参与者分为三组。密歇根州神经病筛查工具，Berg平衡量表以及时间和测试用于评估干预之前和之后。结果：在这项研究中，全身振动器对PNF训练的比较效应，带有感觉运动训练的全身振动器以及对MNSI，BBS和TUG4的常规训练显示MNSI和TUG的后测试后有显着差异，但A组，B组，B组和C之间的BBS差异无差异。分别为0.0697和0.0014。A组更有效，与B组和C组相比，MNSI，BB和TUG的平均差异为3.625、4.80和3.150：关于使用MNSI，BBS和TUG收集的数据的统计分析。可以得出结论，与WBV和常规训练相比，PNF与全身振动器一起是一种更有效的干预措施。关键字：糖尿病周围神经病，PNF，感觉运动训练，常规运动，全身振动器，平衡。