XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System本体
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
电子游戏的本体论
电子游戏的本体论是一个相对较新但迅速增长的研究领域，探讨了与电子游戏的性质和身份有关的问题。考虑Elden Ring，这是由软件发行的最新广受好评的视频游戏，这是标志性的Dark Souls系列背后的工作室。该视频游戏具有许多值得注意的特征：一个美丽而巨大的开放世界，一个令人困扰的配乐，探索和发现的叙述等等。电子游戏本体论的核心任务之一是确定这些方面如何促进Elden Ring作为视频游戏的身份。换句话说：是什么让埃尔登（Elden）将视频游戏响起？在哪些理由下，我们将其与其他视频游戏（例如Super Mario World或Dark Souls）区分开来？是什么解释了埃尔登戒指的特定演奏，即使它们示例了显着的差异，仍然被认为是同一电子游戏的播放？如果在街机机上播放了Elden Ring的身份，如果它的游戏引擎或原声带已完全重写，或者将新的可玩内容添加到游戏中，是否会受到影响？
论消耗战：战争本体论
威廉·林德 (William Lind) 等作家认为，消耗战是一种战争形式。3 根据林德的说法，消耗战以牺牲机动性为代价，使用火力来减少敌方战斗人员的数量。林德和他的同事们进一步指出，其他类型的战争利用火力和机动性为对手创造意想不到的危险局面。4 爱德华·鲁特瓦克 (Edward Luttwak) 持几乎相同的观点，他写道，“消耗战”以牺牲更多以机动为中心的战争方式为代价，创造了对火力的过度依赖。5 在经常被引用但有缺陷的《奔向迅捷：对二十一世纪战争的思考》一书中，理查德·辛普金 (Richard Simpkin) 将机动和消耗战置于对比的悬置位置——将每种理论视为另一种理论的对立面，并断言前者远远优于后者。6
与环境信息的本体论整合的混合问题回答模型
摘要本文提出了一种新的方法，用于构建一个问题回答模型，以分析环境部门内的全国确定贡献（NDC）报告。该方法基于配备了检索增强发电（RAG）并通过本体集成增强的大型语言模型（LLM）。承认直接应用抹布所固有的挑战，我们的方法始于开发用于NDC报告的专业本体论框架。该框架支持知识图的构建，该图形为问题回答（QA）模型提供了必要的，可验证的信息。在下一步中，该模型将抹布的嵌入与基于本体的查询相结合，旨在提高各种NDC报告中答案的可靠性。我们通过在不同LLM的一组问题和人/AI评估中测试混合模型的性能。虽然结果表明与气候变化相关的QA模型的效率提高，但它们也强调了在该域中获得显着增强的复杂性。我们的发现有助于对将本体论方法与LLM相结合以进行环境信息检索的潜在和局限性的持续讨论。
用于应用数学和相关学科的模型和算法的本体论
将以下情况作为指导示例：我们想检查某些多孔介质的样本，例如开放式沥青混凝土，并使用微型X射线计算机断层扫描（X-RCT）扫描来检测材料中的微断裂[18]。测量过程可以通过以下意义通过ra trans形对数学建模：当X射线在线上通过对象行进时，该线路上的材料将使它减弱。这种衰减取决于我们要重建材料的密度。在数学上，在检测器中测得的信号现在可以表示为ra换变换，即所谓的X射线函数的X射线变换。因此，要重建断裂图像，必须将用于X射线变换反转的算法应用于观察到的数据。除其他外，算法的选择取决于所测量的数据和模型的属性，例如所使用的坐标系。这些元数据通常不会系统地存储，从而违反了公平原则[28]，因为无法保证可重复使用性。因此，有兴趣应用X-RCT（可能在考古学或生物医学等其他研究领域）的研究人员不能简单地重复使用，但可能必须重新验证文献搜索算法，软件实现和参数。由于其来自工程的起源，来自不同领域的数据与基本的一般数学概念没有链接。因此，尽管基本的数学模型可能完全相同，但应用程序之间的协同作用并未利用。1应该被捡起。创建知识图（kg），包括模型，算法，相关文献和进一步的元数据，这是本文的范围。通常，在典型的建模仿真 - 优化（MSO）工作流程中产生的问题如图所示。这些包括模型的实验，解决方案算法的可用性，输入或观察数据或模型有效性。通常，回答这些问题需要大量的努力，如果所需的信息可访问并删除 -
通过本体统一越野数据集的应用
抽象的机器学习（需要大型培训数据集）被用于启用感知：自动驾驶操作环境的分割和分类。由于条件和复杂结构的多样性，大型培训数据集很难为越野环境创建。因此，研究人员研究了统一现有数据集的方法，以开发更健壮和通用的机器学习算法。在我们的工作中，我们通过利用以前提出的基于本体的数据集统一技术来证明这种方法的优势。我们演示了建议的框架如何融合现有数据集以创建一个大型跨集成数据集，这不仅是基于预先存在的类，而且基于材料或结构层次结构。通过统一四个最突出的越野数据集DeepScene的Freiburg Forrest，Rellis-3D，RUGD和YCOR数据集来显示这一点。此外，我们演示了在这样的统一数据集上训练的机器学习模型比仅在较小数据集上创建的模型更准确，更健壮。最后，我们演示了如何利用基于猫头鹰的框架找到在机器学习模型的标签和培训期间发生的不一致之处。这项工作可在https://github.com/ tamu-edu/orator-atlas
人工智能和深度本体论-UCL Discovery
摘要：尽管对在监视，隐私，公共卫生，气候变化，全球移民和战争中使用AI的担忧越来越担心，但其在跨文化传播领域的使用的含义仍未清楚地定义。本文批判性地研究了AI的当代出现，即通过关键的现实主义深度本体论的角度，以争辩说，AI具有无休止的标志和符号相互作用，是最终的模拟。因此，AI撤离了判断合理性的规范地形，有利于无尽的模拟物和后现代主义的恋物癖表现。为了说明这一点，有人认为，基于判断力理性（或道德1）的审判的无能为力，揭示了干预世界上改善实际不公正的可能性。因此，如果跨文化伦理仍然在判断相对论（或伦理2）的范围内，它将放弃对物质世界产生影响的可能性。
协同本体和表面工程实现快速耐用的可逆质子陶瓷电化学电池空气电极
可逆质子陶瓷电化学电池（R-PCEC）具有在中温下高效发电和绿色制氢的潜力。然而，传统空气电极在低温下工作的氧还原反应（ORR）和氧析出反应（OER）动力学缓慢，阻碍了 R-PCEC 的商业化应用。为了应对这一挑战，这项工作介绍了一种新方法，该方法基于同时优化体相金属-氧键和原位形成金属氧化物纳米催化剂表面改性。该策略旨在加速表现出三重（O 2 − 、H + 、e − ）电导率的空气电极的 ORR/OER 电催化活性。具体来说，这种工程空气电极纳米复合材料-Ba(Co 0.4 Fe 0.4 Zr 0.1 Y 0.1 ) 0.95 Ni 0.05 F 0.1 O 2.9- 𝜹 在 R-PCEC 中表现出显著的 ORR/OER 催化活性和出色的耐久性。峰值功率密度从 626 提高到 996 mW cm − 2 ，并且在 100 小时循环期内具有高度稳定的可逆性，证明了这一点。这项研究提供了一种合理的设计策略，以实现具有出色运行活性和稳定性的高性能 R-PCEC 空气电极，从而实现高效和可持续的能源转换和存储。
本体感受性神经肌肉促进技术对中风患者平衡的影响：叙事评论
抽象中风或脑血管事故（CVA）是通过破坏血管或用血凝块阻塞血动动脉的疾病，导致患者的功能严重恶化并恶化其生活质量（QOL）。中风患者易于跌倒，中风后与跌倒相关的并发症，这与平衡障碍有关，导致活动限制，依赖性增加，影响社会和社区的参与，QOL，QOL，更长的治疗时间和缓慢的预后。平衡疾病和中风后陷入困境的疾病，使中风康复康复，因此必须提高平衡以获得中风康复的更好结果。在过去的十年中，本体感受性神经肌肉促进（PNF）技术显示出了改善中风患者平衡的潜力。进行了系统的文献搜索，并对发现进行了严格审查并主题分析。