XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System潜在地
营养蠕虫感染和糖尿病的年度审查：占风险改善的机制
2型糖尿病（T2D）的全球患病率正在迅速增加，到2035年，预计有6亿例。虽然由于卫生和医疗保健的改善，诸如蠕虫感染之类的感染性疾病已经减少，但最近的研究表明，蠕虫感染与T2D之间存在联系，与蠕虫症之间的联系与血管瘤，nippostrogstrogstrogstrognos，nippostrogstrogstrongylus，nippostrongylus，strong yserlloidies，strong ligsomoides和heligmosomoides and Heligmosomides and Heligmosomides潜在地降低或降低了人类和动物的模型。蠕虫感染通过促进先天和适应性免疫系统之间的相互作用来增强宿主免疫力。在T2D中，1型免疫反应被抑制并增加2型反应，扩大调节性T细胞和先天免疫细胞，特别是2型2型免疫细胞和巨噬细胞。本文回顾了最近的研究阐明了有关蠕虫感染对T2D的有利影响。所确定的潜在防御机制包括增强的IN-素敏感性和降低的炎症。研究的研究结果研究了调查寄生虫蠕虫及其衍生物的研究结果，强调了有望防御T2D的途径。
申请人指南市场准备就绪加速器DMS ...
- 查找和放心您的产品市场合适； - 个性化的商业教练和培训，最多需要几个小时； - 由行业专家和经验丰富的创始人指导； - 产品和技术验证，潜在地访问了生活实验室网络； - 通过推动增长和国际化来准备业务规模阶段； - 投资者推销教练以及与投资者和风险投资基金的潜在联系； - 在Impact Ventures投资组合网页上促进您的初创企业，并通过EIT城市流动性通信渠道； - 6个月的付费增长Lab Premium订阅。GrowthLab是最大的移动企业家社区，包括搜寻初创企业的机会（资金，飞行员，计划和咨询服务）和高级会员的独家特权。- 2.500欧元捐款（符合条件的成本类别是“旅行，住宿和生存费用”）； - 明天的两张门票。2024，由Fira de Barcelona组织，由EIT Urban Mobility共同组织。是欧洲最有影响力的初创企业之一，特别关注城市中流动性的未来； - 影响评估； - 有机会让您推荐投资以投资于EIT城市流动性 - Impact Wenutres部门；
国家、国际、人类和生态视角
科学家和决策者认为人工智能 (AI) 是解决可持续性问题的潜在工具。但是，AI 解决方案可以通过不同的方式用于不同的目的。本文假设这一过程取决于总体环境安全论述。它回顾了文献中提出的 AI 的使用如何融入国家、国际、人类和生态安全视角 [1]。国家气候安全论述可以强调 AI 的军事用途及其在宣传和错误信息中的作用。国际安全论述表明，国际组织可以利用 AI 来执行其任务。但是，跨国公司也可以从 AI 中受益，这可能会对消费和资源开采产生负面影响。军事 AI 的公私合作为跨国公司和国家提供了阻碍环境运动的工具。人类安全话语强调人工智能在实现可持续发展目标中的作用，但应考虑潜在的权力不平衡，以防止不平等。最后，对气候安全的生态理解强调算法在塑造我们对环境的看法中的作用，以及它如何潜在地使我们与其他宇宙学和人工智能的环境影响疏远。这种反思开辟了探索人工智能、地缘政治和环境保护之间相互作用的途径。
达勒姆研究在线
摘要：本研究提出了快速、高分辨率冰川地貌测绘的操作框架，使用廉价无人机和运动结构法。拟议的工作流程包括七个阶段：（1）准备和选择合适的平台；（2）运输；（3）初步现场活动（包括可选的地面控制点收集）；（4）飞行前设置和检查；（5）执行任务；（6）数据处理；（7）测绘和变化检测。挪威斯瓦尔巴群岛 Hørbyebreen 冰川前陆的测绘案例研究说明了拟议框架的应用。使用消费级四轴飞行器（DJI Phantom）收集数据，同时使用运动结构法处理图像。由此产生的正射影像（1.9 厘米地面采样距离 - GSD）和数字高程模型（7.9 厘米 GSD）用于详细绘制与冰川相关的地貌。它证明了所提出的框架的适用性，可以使用低成本方法绘制并潜在地监测快速演变的冰川前环境中的详细变化。它涵盖了多个方面，确保了所提出的框架具有通用性，并且可以应用于更广泛的环境。
使用低成本无人机和运动结构方法快速、高分辨率绘制冰川地貌图的操作框架
摘要：本研究提出了使用廉价无人机和运动结构法快速、高分辨率绘制冰川地貌的操作框架。拟议的工作流程包括七个阶段：（1）准备和选择合适的平台；（2）运输；（3）初步现场活动（包括可选的地面控制点收集）；（4）飞行前设置和检查；（5）执行任务；（6）数据处理；（7）测绘和变化检测。挪威斯瓦尔巴群岛 Hørbyebreen 冰川前陆的测绘案例研究说明了拟议框架的应用。使用消费级四轴飞行器（DJI Phantom）收集数据，并使用运动结构法处理图像。由此产生的正射影像（1.9 厘米地面采样距离 - GSD）和数字高程模型（7.9 厘米 GSD）用于详细绘制与冰川相关的地貌。它证明了所提出的框架的适用性，可以使用低成本方法绘制并潜在地监测快速演变的冰川前环境中的详细变化。其涵盖多个方面，确保所提出的框架具有通用性，并可应用于更广泛的环境。
使用 GEOTEM® 调查在艾伯塔省卡尔加里北部进行航空电磁和磁性地球物理数据收集的概述
不可避免地，ECC 未来的地下水使用将对现有的含水层系统造成额外压力。因此，重新评估以前绘制的含水层、潜在地定位未绘制的含水层并实施管理策略以确保地下水资源可供未来使用至关重要。由于管理策略和决策工具需要更准确的地质和水文地质模型，因此需要创新的数据收集方法。在复杂的地质地形中，例如 ECC，人们对冰川沉积物内以及冰川沉积物与下层基岩之间的水力通道了解甚少，因此需要对冰川沉积物和基岩进行连续高分辨率地质测绘，以更好地理解和说明地质地层的结构。更好地了解 ECC 内的地质结构将有助于改进地质建模，从而有助于建立更好的 ECC 水文地质模型。预计该模型将成为众多应用的基石，例如地下水勘探计划、含水层保护研究和重要补给区识别。更重要的是，该模型将形成地下水流建模练习和未来水预算计算的框架，从而改善水管理决策。
抑郁心理建模：用机器学习方法解读贝克认知三角
摘要。心理和认知健康对人类至关重要。因此，及早发现可能导致抑郁症等疾病的问题对于避免个人出现不良后果至关重要。抑郁症是一种普遍存在的心理健康障碍，会严重影响个人的生活质量。及时识别和干预对于防止其发展至关重要。我们的研究深入研究了机器学习 (ML) 技术的应用，以潜在地促进抑郁倾向的早期识别。通过利用认知三角理论（该理论涵盖了消极的自我认知、对世界的悲观看法和对未来的悲观看法），我们旨在开发有助于识别处于危险中的个体的预测模型。在这方面，我们选择了认知三角数据集，它考虑了六个不同的类别，涵盖了对三个不同背景的消极和积极态度：自我背景、未来背景和世界背景。我们的提案依靠严格的预处理分析取得了出色的性能，这使得模型在对方面上下文进行分类时获得了 0.96 的准确度值；而在方面情感范式下获得了 0.83 的准确度值。
气体辅助飞秒脉冲激光加工
横截面是一种关键的样品制备技术，被广泛用于各种应用，它能够研究埋层和地下特征或缺陷。最先进的横截面方法各有优缺点，但通常都需要在吞吐量和准确性之间进行权衡。机械方法速度快但准确性低。另一方面，基于离子的方法，如聚焦离子束 (FIB)，分辨率高但速度慢。激光器可以潜在地改善这种权衡，但它也面临多重挑战，包括产生热影响区 (HAZ)、过大的光斑尺寸以及材料再沉积。在这项工作中，我们首次利用飞秒脉冲激光器，这种激光器已被证明可产生极小甚至零的 HAZ，用于快速创建质量可与 FIB 横截面相媲美的大横截面。该激光器集成了靶向 CO 2 气体输送系统，用于再沉积控制和光束尾部削减，以及硬掩模，用于顶面保护和进一步缩小有效光斑尺寸。通过现实世界的例子展示了所提出的系统的性能，这些例子比较了激光和 FIB 横截面技术产生的吞吐量和质量。
在COVID-19感染的背景下研究甲状腺功能障碍
covid-19是由严重急性呼吸综合症2（SARS-COV-2）引起的一种传染性病毒感染。COVID-19感染的关键特征之一是炎症。越来越多的证据表明细胞因子风暴与自身免疫之间存在关联。与Covid-19有关的一种自身免疫性疾病是甲状腺功能亢进。Covid-19已显示可降低TSH水平并诱导甲状腺毒性，破坏性甲状腺炎和从头坟墓的疾病。还有人提出，疫苗接种后针对SARS-COV-2抗原的免疫反应可以通过一种称为Molecular Mimicry的机制进行反应，该机制可能引起自身免疫性反应性，潜在地导致疫苗后潜在的甲状腺疾病。但是，如果Covid-19疫苗与减少的COVID-19相关严重疾病有关，则可能有可能对Covid-19后-19后甲状腺功能亢进症（从头疾病和恶化）发挥保护作用。进一步研究了Covid-19或Covid-19疫苗和甲状腺功能障碍之间的复杂相互作用可以帮助提供大量证据和潜在的治疗靶标，这些靶标可以改变预后并改善患有或没有甲状腺疾病的患者的共同结果。
有条件的探测器响应建模的生成机器学习
摘要：在本文中，我们探讨了生成机器学习模型作为计算昂贵的Monte Carlo（MC）模拟的替代品的潜力，该模拟（MC）模拟了大型强子撞机（LHC）实验通常使用的。我们的目标是开发一个能够有效地模拟特定粒子可观察物的检测器响应的生成模型，重点关注同一事件中不同颗粒的检测器响应之间的相关性并适应不对称的检测器响应。我们基于掩盖自回归流链的条件归一化流量模型（CNF），有效地结合了条件变量和高维密度分布。我们使用在LHC上对偶发事件的Higgs玻色子腐烂样品进行了模拟样本评估CNF模型的性能。我们使用涂抹技术创建重建级别的可观察力。我们表明，有条件地归一化的流可以准确地对复杂的检测器响应及其相关性进行建模。此方法可以潜在地减少与生成大量模拟事件相关的计算负担，同时确保生成的事件满足数据分析的要求。我们在https://github.com/allixu/normalizing_flow_flow_for_detector_response