XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System源自
源自内皮细胞的外泌体 mir-126-3p...
© 作者 2025。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可证授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可证中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
结合了细胞遗传学和分子方法，用于分类学验证和诸如源自不同起源
Cyril Falentin，A，†，Hadj-Arab，†，Feldia Aissiou B，Claudia Bartoli A，Giuseppe Bazan C，Carvalho的巴斯克国家，Laur'ene Gay，The Virgin Mary和iLardius的圣母玛利亚。 Barbara Pipan Sylvain是Mathieu Tiret A，Imen Tlili D，Marie-Haw Wagner。
源自riluzole的新型萘基取代的氨基硫唑防止颞叶癫痫大鼠模型中的急性神经兴奋性损伤
结果：当在KA之前进行施用时，SKA-378（30mg/kg）并不能阻止癫痫持续状态（SE），但在3D后仍能阻止海马和其他边缘区域的神经损伤。在KA诱导的SE后1小时给予SKA-379，SKA-378，SKA-377，SKA-41或RILUZOLE时，也会减弱易受伤害的海马兴奋性（CA3/CA1）的神经损伤和抑制（HIRAR）神经元的神经元。对SKA-378和Riluzoles在体外运输阻滞的动力学分析表明，抑制是通过非竞争性的间接机制发生的。While sodium channel NaV1.6 antagonism blocks activity-regulated MeAIB transport and SKA- 378 is the most potent inhibitor of NaV1.6 (IC50=20µM) compared to NaV1.2 (IC50=118µM) in vitro , pharmacokinetic analysis suggests sodium channel blockade may not be the predominant mechanism of neuroprotection by these compounds in vivo .
深度强化学习基于学习的资源自适应...
*信函作者，rexcarry036@gmail.com摘要：本文介绍了一种新的基于深度学习的资源调度算法，用于在线视频聊天。该框架解决了MCU环境中资源分配效率和服务效率的问题。设计了一个全面的系统体系结构，并结合了统一的资源池和智能调度机制。深度强化学习模型采用了一个参与者批判性的网络结构，具有定制设计的状态空间和针对视频会议工作负载优化的奖励功能。该框架使用自适应资源分配和负载平衡技术来确保异质系统中的稳定性。实验结果表明，与传统方法相比有了显着改善，响应时间减少了35.2％，资源利用率增加了28.7％，性能提高了23.5％。带宽。该系统在最多1000个用户的高负载下保持一致的性能，同时确保服务99.99％。该解决方案提供了一种灵活而有力的方法来控制云视频会议，以及在交付大规模业务方面的潜在应用。关键词：深度强化学习；云计算；视频会议；资源调度。1。简介1.1云视频会议的背景云视频会议已成为现代企业和组织的重要交流工具。云技术的快速发展将视频会议过程转变为更复杂和灵活的解决方案[1]。这些系统使用云技术在管理计算和网络使用的同时提供高质量的视频通信服务。从传统MCU（多点控制单元）系统到基于云的体系结构的演变已经引入了资源利用率和系统可扩展性的显着改善。现代云视频会议平台采用分布式资源库，将各种MCU集成到统一的逻辑系统中[2]。此体系结构通过自动备份机制实现动态资源分配和改善系统可靠性。云计算和虚拟化技术的最新进展已使专门为视频会议应用程序设计的私有云解决方案的开发。与公共云替代方案相比，这些解决方案提供了增强的安全性，更好的资源控制和改善的服务质量。云计算与视频会议的集成也有助于实施智能资源管理策略[3] [4] [5]。1.2云视频会议系统中资源管理资源管理中的挑战提出了一些关键挑战。网络条件和用户需求的动态性质需要复杂的调度算法才能保持最佳性能[6]。一个重大的挑战是在分布式池之间有效地分配了MCU资源，同时确保了最小的延迟和最大资源利用。视频会议工作的差异反映了调度的难度。传统调度系统经常不同的会议可以具有不同的视频质量，参与者的数量和网络活动。
与源自3-羟基苯甲福兰-2-克拉巴的Schiff碱基的杂环复合物的综合，光谱表征和抗菌活性
协调化学的演变受到Schiff碱基的极大影响，Schiff碱是一个很容易与大多数过渡金属形成稳定复合物的家族。众所周知，随着金属络合物的增加，某些药物的消耗会提高其功效1。有趣的是，研究表明某些金属螯合物可能会预防肿瘤发育2。除了它们在有机合成和催化中的重要功能外，据报道，Schiff碱配体的金属络合物具有广泛的工业，生物学，治疗性，分析性和其他用途3-7。Schiff倒数金属络合物由3-羟基苯甲酰呋喃-2-甲醛制成，具有特定方式破坏DNA的能力。Furan衍生物的有效抗菌特性是众所周知的。此外，含有杂环分子的Schiff碱金属络合物具有药物承诺为10,11。因此，一个共同的问题是新的Schiff基础和相关复合物的合成12。制备化学也依赖于知道物质的质子化常数13。此外，新合成化合物的质子化也可以提供有关其结构14的支持性信息。如果理论上计算的质子化常数符合实验值，则建议的结构可能是正确的15-17。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
风险源自现代AI系统的代理概况
基于深度学习过程的现代人工智能（AI）系统大量数据并学习支持适应性，目标指导行为的复杂表示（Lecun等，2015； Rahwan等，2019）。这些系统凭借这些属性而明显比传统工具更明显（Russell＆Norvig，2020）。同时，现代的AI系统缺乏生物机构的核心方面，例如体现和自主权，将它们与生物体有很大的区别（Meincke，2018; Moreno＆Etxeberria，2005年）。这种情况促使人们对代理机构对AI系统的适用性进行了重新讨论（例如，Nyholm，2018； Swanepoel，2021）。我在本文中没有诉讼适用性问题，而是说，现代AI系统所拥有的代理机构与代理机构相关的特性的独特组合，我将其描述为一种构成概况，在对人类用户造成伤害的潜力中扮演着重要且低估的作用。尤其是，我观察到现代AI系统具有定性新颖的代理概况，将代理商的表面特征与复杂的目标指导信息处理能力相结合。这样的个人资料，我声称，阻止推论推理
通过TP53中的CMYC蛋白过量生产和RB1耗尽源自人类胚胎干细胞
crispr screens in IPSC-Derived neurons reveal principles of tau protests avi J. Samelson 1 , Nabela Ariqat 1 , Justin McCetney 2,3,4 J. Travaglini 6 , Victor L. lam 7 , Darn Goodness 1 , Gay Dixon 1 , Emily Marzette 1 , Julianne Jin 1 , Ruilin Tiian 1 , Eric tse 1,8 , Rome Abskharon 9，Henry Pan Lawrence 3,10，Jason E. Geswicki 1,7，David Eisenberg 9,11，Nicholas M.因此12，Daniel R. Southworth 1,8，John D. Gross 7，Li Gan 5<美国加利福尼亚州旧金山大学神经退行性疾病DIV加利福尼亚大学旧金山分校，定量生物科学研究所（QBI），美国加利福尼亚州旧金山，美国3。加利福尼亚大学SAN
![b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“](/simg/f/f1d7ad45cd712c592430685056caab80f66abd68.webp)
b”。[6] [6]这些mxenes源自平面内有序的Quaternary 211最大相位，其公式为（m'1.33 m \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9c 0.66）Alc。 m \ xe2 \ x80 \ x9d被蚀刻了，现在将2D纸带到平面内有序的分区。在三种电极构型中（例如，在21 m kch 3 COO中至1.6 V与AgCl [8]），更多的工作集中在基于MXENE的自由膜上，以实现高体积电容（C V），因为它们的高度密度和固定材料的速度，Ontivive of Bindistive of Bindistive oterive otericive oteric oder coldice oteric，选择的电解质。细胞通常达到C S> 300 F G 1或> 1500 F CM 3的高值。 [5d，10]然而，与中性水晶相比，H 2 SO 4既安全也不是绿色。进一步的问题是，i）风险“
本期刊文章的自构建后版本可在Linköping大学机构存储库（DIVA）上获得：https：//urn.kb.se/resolve？urn = urn= urn= urnt：se：se：se：se：liu：diva-206387 N.B. N.B.：引用这项工作时，请引用原始出版物。Padinhare Cholakkal，H.，Tu，D.，Fabiano，S。（2024），神经形态感知的有机电化学神经元，自然电子，7（7），525-536。 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01200-5