XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System查明
通过图神经网络在表型预测中利用蛋白质 - 蛋白质相互作用通过大型语言模型指导的定向演化蛋白质设计
摘要 - 指导的进化，一种蛋白质工程的策略，通过严格且资源密集的筛查或在广泛的突变中进行筛选或选择的过程来优化蛋白质特性（即健身）。通过对序列属性进行计算机筛选，机器学习引导的定向进化（MLDE）可以加快优化过程并减轻实验工作量。在这项工作中，我们提出了一个通用的MLDE框架，在该框架中，我们应用了蛋白质表示学习和蛋白质属性预测中深度学习的最新进步，以加速搜索和优化过程。特别是我们引入了一条优化管道，该管道利用大型语言模型（LLMS）来查明序列中的突变热点，然后建议替换以提高整体适应性。与其他最先进的基线算法相比，我们提出的框架在条件蛋白质产生中的效率和功效提高了。我们希望这项工作将不仅对蛋白质工程，而且对使用数据驱动方法解决组合问题进行新的启示。我们的实施可在https://github.com/ hysonlab/directed Evolution上公开获取。
海军规划 NWP 5-01
2.4 过程 ................................................................................................................................................ 2-4 2.4.1 确定任务来源 .............................................................................................................................. 2-5 2.4.2 审查指挥官的初步规划指导 ...................................................................................................... 2-5 2.4.3 接收情报准备作战环境简报 ...................................................................................................... 2-5 2.4.4 确定指挥关系 ............................................................................................................................. 2-5 2.4.5 分析上级指挥官的任务和意图 ............................................................................................. 2-6 2.4.6 确定指定的、隐含的和必要的任务 ............................................................................................. 2-6 2.4.7 任务列表库对海军规划过程的影响 ............................................................................................. 2-8 2.4.8 陈述行动的目的 ............................................................................................................................. 2-9 2.4.9 识别外部施加的限制 ............................................................................................................. 2-9 2.4.10 查明事实，制定规划假设 ...................................................................................................... 2-10 2.4.11 分析可用兵力和资产 .............................................................................................................. 2-10 2.4.12 确定关键因素、友军重心和决定点 ........................................................................................ 2-11 2.4.13 进行初步风险评估 ............................................................................................................. 2-11 2.4.14 制定拟议任务说明 ............................................................................................................. 2-11 2.4.15 制定指挥官意图的拟议更新 ............................................................................................. 2-12 2.4.16 制定指挥官的关键信息需求 ............................................................................................. 2-13 2.4.17 进行任务分析简报 ............................................................................................................. 2-14 2.4.18 制定指挥官的规划指导 ............................................................................................................. 2-16 2.4.19 制定评估指导 ...................................................................................................................... 2-17 2.4.20 制定警告命令 ...................................................................................................................... 2-18
基于人工智能的犯罪现场调查技术
犯罪现场重建 (CSR) 是刑事调查的重要组成部分，需要仔细检查可用数据以查明导致犯罪的事件链。自人工智能 (AI) 出现以来，对使用基于 AI 的技术进行犯罪现场重建的需求不断增加。我们比较了基于 AI 的犯罪现场重建系统的发展、缺点和潜在应用。我们发现机器学习模型、计算机视觉模型、自然语言处理模型、深度学习模型和图形分析模型在犯罪现场重建方面都取得了显著进展。然而，使用基于 AI 的技术也存在局限性，包括需要大量高质量数据、数据或算法中可能存在偏差以及结果的可解释性。为了克服这些限制，未来的研究应该侧重于开发更强大、更透明的基于 AI 的模型，这些模型集成了多种技术并对结果提供清晰的解释。在过去的几十年里，3D 建模一直是广泛研究的主题。总体而言，基于人工智能的技术有可能彻底改变犯罪现场重建，但需要进一步研究以优化其在刑事调查中的应用。这篇比较评论探讨了人工智能现在和未来在法医科学中的应用。
auto.spot II
您的美能自动点II或自动点II数字是一种高性能的专业摄影仪，用于专家或专业用途。lts聚焦单镜 - 反射取景器给出了清晰，明亮，放大的圆形视图覆盖G的g“具有清晰标记的1o中心位。简单地拉动测量扳机，只能立即测量当地的光，而周围区域没有影响。使用自动点II模型，围绕ViewField移动的电动尺度连续给出或查明孔径/ - 时间/CINE和EV值。自动点II数字模型通过F inder和设备侧面的孔径的直接LED数字读数直接对电动汽车数量的数字读数。高度敏感的硅照片二极管和晶体管电路在宽范围内产生了高精度。两种模型上的所有指示都阐明了在黑暗条件下易于阅读的所有迹象。首次使用仪表之前，请在安装电池时仔细阅读本手册，并处理并熟悉美元自动点II秤或数字型号的零件和功能。以这种方式，您可以从一开始就开始实现其潜力。
起飞期间飞机事故分析
4-5-2020 进一步提升通用航空飞行安全：飞机起飞事故分析 黄晨宇 内布拉斯加大学奥马哈分校 美国国家运输安全委员会（NTSB）的数据显示，2014 年至 2019 年，通用航空（GA）占美国航空运输相关事故和事故征候总数的 76%。查明原因是飞机事故调查中最重要的任务之一，也是主动预防飞机事故的关键策略。由于飞机配置、飞行运行环境和机组人员工作量的变化，飞机和机组人员在飞行的每个阶段的表现不同，因此飞机事故的原因可能因飞行阶段而异。大多数事故发生在最后进近和着陆阶段，许多研究人员从不同角度对其进行了研究。然而，关于起飞阶段的飞行安全研究却很少，而起飞阶段是通用航空飞机事故和事故征候数量第二多的阶段。充分了解通用航空飞机起飞事故的原因对于制定更有效的飞机起飞风险缓解和事故预防对策至关重要。本研究的目的是通过分析美国国家运输安全委员会发布的飞机事故调查报告来了解通用航空飞机起飞事故的原因。为了更好地了解通用航空飞机起飞事故的原因，以下研究旨在
soscheduler -fan dang
摘要-Multi-UAV系统在处理大规模，动态和冷启动（即有限的先验知识）场景（例如野火抑制）中的复杂任务方面已经显示出巨大的潜力。由于动态和随机的环境条件，应同时执行感应任务（即火灾监控）和操作任务（即抑制火灾）的时间表，以实现实时信息收集和及时干预环境。但是，感应和操作任务的计划包含通常是不一致的，并且随着时间的流逝而发展，这使确定每个无人机的最佳策略的任务变得复杂。为了解决这个问题，本文提出了Soscheduler，这是一个合作的多UAV调度框架，用于在大规模和Dynamic Wildfire环境中进行集成感应和操作。我们引入了一个时空的置信度感知评估模型，直接和直接查明位置，这些位置可以最佳地增强对环境动力学和操作有效性的理解，以及优先的图形结构可扩展调度程序，以高效的方式协调多-UAV。对实际多uav测试床和大规模物理特征模拟的实验表明，与最新的（SOTA）解决方案相比，我们的Soscheduler将火灾膨胀率降低了59％，并将火灾覆盖率提高了190％。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病
摘要：国家内部地区战略（SNAI）是一项公共政策，旨在应对内部地区的扩大，根据提供基本服务的中心的距离定义。这样的政策的成功对于解决了Covid-19大流行的新计划挑战至关重要。从这个意义上讲，有必要通过提供方便的决策支持工具，了解市政当局之间的权力平衡以及定义适当的干预措施来充分支持其实施。SNAI已用于项目选择的指标网格可以满足此需求。但是，网格在市政级别支持公共政策的申请需要审查其某些功能，例如指标的大量数量以及在市政量表上定义其中的一些功能。基于这些前提，本文旨在通过对当前的SNAI电网进行批判性分析来支持内部领域的政策，旨在提高其有效性。它依赖于合并定性数据解释和统计分析的混合方法。借助这种方法，可以通过将其复杂性和信息级别不受影响，从而定义一个简约的网格。SO固定的指标集可以代表一个有价值的参考工具，以从SNAI的角度查明行动的优先级或选择进一步的领土范围，即使它仍然带来了一些要面对的关键问题。
输血医学和分子生物学的未来
为了应对这些挑战，分子测试已成为血液分类和患者兼容性兼容性测试的高度准确替代方案。分子生物学的应用彻底改变了血液的键入，筛查和管理方式。分子基因分型利用DNA的分析来查明遗传变异，并在更颗粒状的水平上确定血液组抗原。3当常规的血清学检测产生不确定的结果时，尤其是对于ABO和RH血型的结果，分子基因分型步骤是一种可靠的解决方案，以建立精确的血液组键入。分子基因分型对于检测血型等位基因的变异表达尤其有利，而这些变异表达可能是通过出血性而明显的。4，例如，如果错误分类为RH（D）阳性或负数，则具有弱或部分D抗原表达的个体可能会面临同种异体免疫的风险。RHD基因中的5点突变可以导致表型，例如弱d（非类型1、2或3）或部分d，传统方法不能始终分化。6对RHD基因的分子分析允许准确分类，以确保正确鉴定需要需要RH免疫球蛋白预防的RH（d）阴性个体可以预防胎儿和新生儿的溶血性疾病。
21世纪微生物学专业和非洲国家的专业人士挑战
尊敬的编辑，微生物学，《微观生物的研究》已成为21世纪科学探究的关键领域（1）。这个科学的分支在各个部门都起着必不可少的作用，包括医疗保健，农业，环境科学和生物技术（1）。在非洲国家中，微生物学面临着独特的挑战，可以阻碍其进步和对社会的潜在贡献（2，3）。本文探讨了微生物学在21世纪的作用，并阐明了非洲国家微生物学专业人士面临的挑战。微生物学涵盖了细菌，病毒，真菌和寄生虫等微生物的全面研究（4）。这些生物对人类健康，粮食生产，环境可持续性和生物技术进步产生重大影响（5-8）。微生物学专业人员站在理解，打击和利用微生物的力量的最前沿。在医疗保健中，微生物学家在识别和管理传染病方面发挥了关键作用。他们与医疗保健提供者密切合作，以查明致病性微生物，设计诊断测试并制定有效的治疗策略（9，10）。微生物学家为疫苗，抗生素和抗病毒药物的发展做出了贡献（11）。微生物学也在农业中占据中心地位（12）。微生物学家研究了微生物，植物，动物和环境之间的复杂关系。他们探索了增加农作物产量的方法论，先锋可持续农业
皮带洒水检测方法在复杂工作下...
摘要 - 皮带输送机被广泛用于跨冶金，采矿和其他行业的材料运输。他们的长时间操作不可避免地会导致皮带偏差和溢出等问题。目前，皮带偏差主要是由于矿石的分布不均匀，这也导致溢出。如果这些问题未迅速解决，它们可能会破坏生产并构成许多安全风险。矿石运输过程通常以浓烟和复杂的环境为特征，使手动检查时间耗时，劳动力密集并且可能存在危险。本文介绍了一种基于机器视觉的皮带洒水检测方法，以实现复杂的工作条件。它增强并处理由摄像机收集的皮带的灰度图像，以消除烟雾干扰并突出皮带和矿石的特征。边缘检测和霍夫变换用于查明皮带的边缘，确定皮带和矿石内部的分布。GWO-SVM（灰狼优化器支持矢量机）模型，以实时预测皮带的运行状态，以确定任何异常以确保安全生产。实验比较表明，GWO-SVM模型动态选择“ C”和“ G”的最佳参数，从而得出准确的分类和检测结果。它的特征是高精度，强大的实时性能和出色的稳定性，有效地节省了成本和保护生产安全。