XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System核心模块
关于 Ayushman Bharat Digital Mission (ABDM) 及其各个组成部分的简要指南
A. 关于 ABDM 印度政府发起了阿育曼印度数字化使命 (ABDM)，旨在推动医疗保健数字化并为该国打造一个开放、可互操作的数字医疗生态系统。 该计划通过规定通用的健康数据标准、开发互操作性所需的核心模块（例如医疗机构和医疗专业人员注册表等）来实现这一目标；以便各种数字医疗系统能够相互作用，使使用不同数字医疗系统的各种医疗服务提供商之间能够无缝共享数据。 医疗机构流程的数字化将通过整合各种资源来实现。 因此，ABDM 寻求弥合医疗保健生态系统中多个利益相关者之间的差距。该试点项目于 2020 年 8 月 15 日在拉达克、昌迪加尔、达德拉和纳加尔哈维利、达曼和第乌、本地治里、拉克沙群岛和安达曼和尼科巴群岛六个联邦属地启动，名为国家数字健康任务 (NDHM)。2021 年 9 月 27 日，印度总理纳伦德拉·莫迪宣布在全国范围内推出该试点项目，名称为“Ayushman Bharat Digital Mission”（ABDM）。
数据分布蒸馏的生成模型，用于广义零拍识别
在零射门学习（ZSL）领域，我们在广义零局学习（GZSL）模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题，我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型，该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块：分配双空间蒸馏（ID 2 SD）和分布外批处理蒸馏（O 2 DBD）。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐，从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式，从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性，无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能，从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得：https：//github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
Chris Coleridge - 简历 (PDF) - 剑桥贾奇商学院
卢森堡科技大学工程学院（间接合同）客座副教授（2024 年 4 月至今）2024 年秋季，我将担任客座副教授，支持气候变化创新和创业方面的研究和教学。剑桥大学剑桥贾奇商学院 管理实践高级教师（2016 年 9 月至今） 剑桥贾奇启动平台主任（2016 年 9 月 - 2019 年 1 月） 在 2024-25 学年，我将教授以下课程：*战略（核心模块，MBA）*战略集中（MBA）*创业精神（准核心，高级工商管理硕士）*创业战略（选修课，MBA）*净零创新与创业精神（选修课，高级工商管理硕士和选修课，MBA）*战略管理（两个课程：管理学哲学硕士和技术政策哲学硕士） 从 2016 年 9 月到 2019 年 1 月，我指导了商学院的创业学位课程，统称为剑桥贾奇启动平台。我在 2017-18 年为 Launchpad 创建了一个全新的课程，为此我编写了约 14 万字的远程学习材料以及相关的教学设计。我为 CJBS 举办了一系列不定期讲座，并就各种主题举办了研讨会
护理学硕士（心脏护理） 护理学研究生证书（心脏护理） 护理学研究生文凭（心脏护理）
本心脏护理硕士课程面向具有毕业后经验的合格医疗保健专业人员，认识到越来越多的医疗保健专业人员已在本科阶段完成了他们的第一个学位。该课程将通过使您能够发展更高水平的理解和管理心脏病患者在不断发展和变化的医疗保健环境中的复杂护理需求的能力来实现这一目标。该课程采用灵活的模块选择和完成方式，允许学生根据工作和个人承诺量身定制学习，并增强和支持他们选择的职业道路。课程团队承认，在大多数情况下，从业者将兼职并从事全职工作。因此，课程结构使他们能够灵活地兼职学习，以便在最多 6 年内完成。核心模块确保学生对基本病理学、药理学和护理实践有透彻的了解，并培养促进和领导循证实践所需的研究技能。可选模块允许学生学习心脏护理的更专业方面，例如先天性心脏病，并提供培养领导能力等职业技能的机会。该课程旨在为从事更高级或更高级职位的工作提供垫脚石，让从业者充分发挥自己的潜力。课程中设置了多个结业点和奖励点。学生可以凭借研究生证书、研究生文凭结业，也可以完成整个课程以获得硕士学位。课程目标
PLANAGENT：闭环车辆运动计划的多模式大语言代理
摘要 - 车辆运动计划是自动驾驶技术的重要组成部分。当前基于规则的车辆运动计划方法在常见的情况下令人满意地表现出色，但努力将其推广到长尾情况。同时，基于学习的方法尚未在大规模闭环场景中实现优于基于规则的方法的优越性能。为了解决这些问题，我们提出了基于多模式大语言模型（MLLM）的第一个中高中计划系统。mllm被用作认知剂，将类似人类的知识，解释性和常识推理引入闭环计划中。具体来说，Plana-Gent通过三个核心模块利用了MLLM的力量。首先，环境变换模块构建了鸟类视图（BEV）地图和从环境中作为输入的基于车道的文本描述。第二，推理引擎模块从场景理解到侧面和纵向运动指令中引入了一个分层的思想，最终导致计划器代码生成。最后，集成了一个反射模块，以模拟和评估生成的计划者，以降低MLLM的不确定性。Planagent具有MLLM的常识推理和概括能力，这使其有效地应对常见和复杂的长尾方案。我们提出的Planagent对大规模和具有挑战性的NUPLAN基准进行了评估。全面的实验集令人信服地表明，Planigent在闭环运动计划任务中的表现优于现有的最新面积。代码将很快发布。
基于扩散模型的协作过滤
最近的一项研究表明，扩散模型非常适合建模推荐系统中用户 - 项目相互作用的生成过程。但是，基于扩散模型的建议系统不会明确利用包含关键协作信号的高阶连接性，以获得准确的建议。解决这一差距，我们提出了一种新的基于扩散模型的协作过滤（CF）方法CF-DIFF，该方法能够与多跳邻居一起充分利用协作信号。具体而言，向前扩散过程为用户 - 项目交互增加了随机噪声，而反向降级过程可容纳我们自己的学习模型，称为跨注意指导的多跳自动化自动编码器（CAM-AE），以逐渐恢复原始的用户 - 项目相互作用。cam-ae由两个核心模块组成：1）注意力辅助的AE模块，负责精确学习用户 - 项目交互的潜在表示，同时保留模型在可管理的级别上的复杂性，2）多跳交叉意见模块，明智地利用高级连接信息来捕获高级连接信息，以捕获增强的协作。通过三个现实世界数据集的全面实验，我们证明了cf-diff是（a）优越：优于基准建议方法，获得了高达7.29％的优势，与最佳竞争者相比，（b）从理论上降低计算的同时确保我们的模型交叉的交流，使我们的模型交叉构成，并将其交叉交叉 - 可扩展：证明与用户或项目数量线性扩展的计算效率。
设计双频控制 DC-DC 降压转换器...
现代 4G 智能手机内置高速多核处理器、千兆字节闪存、高分辨率彩色显示屏、3G/4G 和蓝牙无线通信设备 [1]。因此，智能手机的静态功耗与笔记本电脑或手持平板电脑相当。此外，实时视频流等新的现代应用需要不断使用 LED 背光显示屏或云计算服务，这无疑将大幅增加总功耗 [2]。4G 智能手机的上述所有增强功能将增加电池寿命的压力，并加剧了对更高效电源管理系统的紧迫性 [3]。然而，广泛用于提供电源的镍镉/镍氢电池和锂离子电池在满足智能手机中各种应用的能量和功率需求方面非常有限。最近的一项研究支持了这一观点，该研究表明，在过去十年中，其能量密度仅翻了一番，从 300 Whr/升增加到 600 Whr/升 [ 4 ]。因此，可行的解决方案是通过提高智能手机中电源管理单元 (PMU) 的电源效率来降低整体电池功耗。过去几年中，有许多有趣的研究工作 [ 5 , 6 ]，它们提出了 3G/4G 智能手机的各种功耗使用模型。智能手机中的现代电源管理系统 [ 7 ] 用于从具有宽输入范围变化的电池源产生恒定或可变的输出电压电源，例如 NiCd/NiMH，1.1-2 V，或 Li-Ion，2.5-4.2 V [ 8 , 9 ]。电源转换器（降压/升压）是智能手机电源管理单元 (PMU) 中不可或缺的组成部分，如图 1 所示。其目的是为智能手机中的不同组核心模块 [ 1 ] 提供良好调节的电源电压。智能手机 PMU 的完整图示可在此处找到 [ 10 ]。
理学硕士项目：先进材料科学
核心必修模块（所有核心模块均由伦敦大学学院布卢姆斯伯里校区的材料发现研究所教授） NSCI0009：先进材料的微观结构控制（15 个学分） 本课程旨在让来自不同科学背景（材料、化学、物理、工程、化学工程和其他相关科学和工程学科）的学生发现他们先前的知识可以应用于材料科学，从而产生良好的效果，并使该学科及其行业受益。为了实现这一目标，本课程强调控制性能的微观结构因素，并展示开发此类微观结构的策略。本课程还旨在为希望探索如何将他们的学科特定技能应用于更广泛的材料科学背景的科学和工程学科学生提供学术拓展。该模块还旨在通过材料表面处理、增材制造和严重塑性变形方面的最新技术进步案例研究来巩固对微观结构控制策略的理解和知识，并让学生掌握可转移技能，以推进材料加工和制造技术，开发新一代先进材料。评估：第一学期，40％ 课程作业（问题表和短文）和 60％ 笔试 NSCI0012：材料设计、选择和发现（15 学分） 本模块旨在让学生掌握应用和市场驱动场景中材料选择的原则和过程的一般知识。特别是，将详细讨论 MF Ashby 开发的材料选择规则和相应概念（例如，材料指数和材料性能图表以及 Ashby 图）。通过小组辅导中的案例研究讨论，将理论付诸实践，巩固对这些阈值概念和技能的理解。它还旨在为具有广泛科学/工程背景的学生提供材料选择和产品设计背景下的材料科学基础知识。特别是，将讨论工程材料的结构-性能关系（包括相图和转变）。该模块重点介绍材料选择和产品设计中的变化力量（例如新兴的能源和环境限制），以及新材料和相关技术如何为开发创新解决方案以满足全球需求提供机会。评估：第一学期，小组设计项目形式，两次演示（创意推介和最终设计演示）以及最终报告（每名学生 2,000 分）。
理学硕士课程：先进材料科学
核心必修模块（所有核心模块均由伦敦大学学院布卢姆斯伯里校区的材料发现研究所教授） NSCI0009：先进材料的微观结构控制（15 个学分） 本课程旨在让来自不同科学背景（材料、化学、物理、工程、化学工程和其他相关科学和工程学科）的学生发现他们先前的知识可以应用于材料科学，从而产生良好的效果，并使该学科及其行业受益。为了实现这一目标，本课程强调控制性能的微观结构因素，并展示开发此类微观结构的策略。本课程还旨在为希望探索如何将他们的学科特定技能应用于更广泛的材料科学背景的科学和工程学科学生提供学术拓展。该模块还旨在通过材料表面处理、增材制造和严重塑性变形方面的最新技术进步案例研究来巩固对微观结构控制策略的理解和知识，并让学生掌握可转移技能，以推进材料加工和制造技术，开发新一代先进材料。评估：第一学期，40％ 课程作业（问题表和短文）和 60％ 笔试 NSCI0012：材料设计、选择和发现（15 学分） 本模块旨在让学生掌握应用和市场驱动场景中材料选择的原则和过程的一般知识。特别是，将详细讨论 MF Ashby 开发的材料选择规则和相应概念（例如，材料指数和材料性能图表以及 Ashby 图）。通过小组辅导中的案例研究讨论，将理论付诸实践，巩固对这些阈值概念和技能的理解。它还旨在为具有广泛科学/工程背景的学生提供材料选择和产品设计背景下的材料科学基础知识。特别是，将讨论工程材料的结构-性能关系（包括相图和转变）。该模块重点介绍材料选择和产品设计中的变化力量（例如新兴的能源和环境限制），以及新材料和相关技术如何为开发创新解决方案以满足全球需求提供机会。评估：第一学期，小组设计项目形式，两次演示（创意推介和最终设计演示）以及最终报告（每名学生 2,000 分）。
X射线诱导的旁观者效应在于以钙依赖性的方式形成DNA破裂：实验过程的影响和个体因子
背景。作为先天免疫系统效应，天然杀伤细胞（NK细胞）在肿瘤免疫疗法反应和临床结果中起着重要作用。方法。在调查中，我们收集了TCGA和GEO队列的卵巢癌样品，总共包括1793个样品。此外，还包括四个高级浆液卵巢癌SCRNA-SEQ数据以筛选NK细胞标记基因。加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别与NK细胞相关的核心模块和中心基因。进行了“计时器”，“ Cibersort”，“ McPcounter”，“ Xcell”和“ Epic”算法，以预测每个样品中不同免疫细胞类型的效率特征。使用套索量算法来建立风险模型来预测预后。最后，进行了药物敏感性筛查。结果。我们首先在每个样品的填充中对NK细胞进行了评分，并发现NK细胞水平的水平影响了卵巢癌患者的临床结果。因此，我们分析了四个高级浆液卵巢癌SCRNA-SEQ数据，在单细胞水平上筛选NK细胞标记基因。WGCNA算法筛选基于大量RNA转录组模式的NK细胞标记基因。最后，我们的研究中总共包括42个NK细胞标记基因。随后，使用14个NK细胞标记基因为Meta-GPL570队列开发14基因预后模型，将患者分为高风险和低风险亚组。结论。该模型的预测性能在不同的外部人群中得到了很好的验证。肿瘤免疫微环境分析表明，预后模型的高风险评分与M2巨噬细胞，癌症相关的纤维细胞，造血干细胞，基质评分以及NK细胞，NK细胞，细胞毒性评分，B细胞分数，B细胞和T细胞CD CD4+TH1正相关。此外，我们发现博来霉素，顺铂，多西他赛，阿霉素，吉西他蛋白和依托泊苷在高风险组中更有效，而紫杉醇对低风险组患者的治疗性更好。通过利用NK细胞标记基因在我们的研究中，我们开发了一种新功能，能够预测患者的临床结果和治疗策略。