XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理应
微乳剂：独特性质、药理应用和靶向药物输送
1981 年，Danielsson 和 Lindman 将微乳液定义为“水、油和两亲物的体系，是一种光学各向同性、热力学稳定的液体溶液”（Danielsson & Lindman，1981）。通常，微乳液可以描述为水、水不溶性有机化合物和表面活性剂/助表面活性剂混合物的伪均匀混合物（Paveglio 等人，2021 年）（图 1）。从图 1 可以清楚地看出，考虑到油/水或水/油微乳液的类型，可以通过以不同的混合比混合水、油、表面活性剂/助表面活性剂来制备微乳液。两亲物（表面活性剂/助表面活性剂混合物）通过界面吸附降低油水界面张力，从而最大限度地减少与表面形成相关的正自由能分散变化（Sharma 等人，2016 年）。微乳液只是一种类似的乳液，属于不同类别的胶体系统。我们可以观察到物质的所有三种可能状态的胶体系统——气体、液体和固体。
知识管理应用于网络保护...
人员、结构、工作和文化都相互契合。一致性模型的一个关键概念还确定了组件之间的相互关联关系，以了解一个领域的变化如何影响其他领域的绩效。但是，该模型在评估整体一致性时不将隐性知识作为核心因素。本研究中描述的研究使用了来自现实世界网络保护团队成员输入的数据点来构建范围完整的行为模型，以复制组织组件之间的病理。网络保护团队（网络任务部队内团队的一个子集）提供了分析团队如何在日常防御性网络空间行动中捕获、开发和维护知识的工具。我们研究的预期收益是将隐性知识作为一致性模型中的第五个贡献因素，以确定与现有组件积极互动以提高整体组织效率的知识管理实践处方。
开发知识管理应用本体以支持飞机装配系统设计 郑晓晨 1、陆金芝 1、Rebeca Arista 2、胡晓都 3,4、Joachim Lentes 3、Fernando Ubis 5、Jyri Sorvari 5 和 Dimitris Kiritsis 1
摘要 在飞机项目的早期阶段，工业架构师需要评估不同的工业场景并进行权衡，以根据不同的关键绩效指标优化未来的工业架构。以前项目中积累的专家知识为新项目提供了基础。以一致的方式捕获和重用专家知识是一项具有挑战性的任务。本文介绍了一个关于飞机装配过程形式化应用本体开发的案例研究。它旨在促进从现有程序中捕获专家知识并重用它以支持新的飞机装配系统设计。该应用本体继承了IOF-Core本体的结构和类作为基础，采用BFO作为顶级本体。历史装配过程规范和领域专家的反馈被用作本体的知识来源。提取装配过程的相关元素，包括所有操作、材料和制造资源，并将其作为个体集成到本体中。基于对这些个体的分析，可以在类似过程中重复使用的共同知识可以概括为本体的相互关联的类。使用工业试点介绍了应用本体的详细开发方法。开发的本体被集成为交易空间框架的核心功能块。它可以帮助跟踪利益相关者的需求并支持新装配过程的联合仿真。关键词 1 本体，IOF，BFO，飞机装配，知识管理，系统工程，基于本体的工程。
电子疫苗接种记录管理应用程序
如今，一切都应根据需要轻松获取和提供，但信德省农村地区的儿童疫苗接种系统仍面临问题，仍然没有完善的系统供父母查看在哪一天接种了多少疫苗。电子疫苗接种记录管理应用程序可让儿童随时随地轻松获取有关其孩子的信息。此应用程序基于 Android，可在 Android 手机上运行。为每个参与者提供疫苗接种记录以供将来使用。未来的工作可以继续进行，以改善结果。在这方面，可以增加接种疫苗的次数，减少儿童疾病，以增强儿童诊断数据库的强大功能。
生物医学数据科学年度回顾 人工智能在行动：利用自然语言处理应对新冠肺炎疫情
COVID-19（2019 冠状病毒病）疫情对社会产生了重大影响，这既是因为 COVID-19 对健康的严重影响，也是因为为减缓其传播而实施的公共卫生措施。其中许多困难从根本上来说都是信息需求；解决这些需求的尝试导致研究人员和公众都面临信息过载。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，可以解释人类语言，可用于解决 COVID-19 疫情带来的许多紧迫信息需求。本综述调查了大约 150 项 NLP 研究和 50 多个针对 COVID-19 疫情的系统和数据集。我们详细介绍了四个核心 NLP 任务的工作：信息检索、命名实体识别、基于文献的发现和问答。我们还描述了通过四个额外任务直接解决疫情各个方面的工作：主题建模、情绪和情感分析、案例量预测和错误信息检测。最后，我们讨论了可观察到的趋势和剩余的挑战。
液冷系统的建模和分析用于热管理应用电子设备
摘要。从电子组件中去除热量，越来越多地用高功率耗散每单位体积微型化，这是要解决的重要工业问题，以避免由于温度过高以及维持性能和操作条件而导致失败。本文介绍了一维热力学模型的开发，以模拟固定PV太阳阵列的逆变器的电子芯片的冷却；这些通常位于非常不同的环境中，包括沙漠或非常炎热的区域，因此其逆变器单元的运行生活受到外部环境条件变化的强烈影响。的结果表明，该模型允许在非常低的计算时间下，可以量化在设计和非设计条件下电子设备的冷却性能和热负载的影响：由于主热交换器的有效性随着对外部环境的影响而在散发器，在散点和环境空气温度的变化方面，对组件的工作温度进行了监控；在这种情况下，模拟了一个简单的控制系统，以限制芯片的最高温度和风扇的气流。已经比较了两种类型的基于乙二醇的制冷剂流体的热性能。
![ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
使用神经形态计算的浮点乘法
基于激光的质谱技术
3P0中X（4140）状态的规范解释...
使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度](/simg/8/8d3f6a18f314bd7d47bd9345678b0170855992e9.webp)
ARXIV：2001.07489V2 [QUANT-PH] 1 SEP 2020 一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算 使用神经形态计算的浮点乘法 基于激光的质谱技术 3P0中X（4140）状态的规范解释... 使用最大纠缠Qubits 增强量子加密的保真度
抽象资源理论在量子信息理论中起着重要的作用，因为它们确定了足智多谋的状态和渠道，这些国家和渠道可能对否则无法到达的任务有可能有用。基于自由状态和自由操作的定义的这种理论的基本结构，可以成功地适应不同的非经典方面，例如量子相干性和纠缠，但仍不清楚是否可以扩展此类形式上的框架以及多远。在这项工作中，通过将信息作为最原始的量子资源和定义的销售资源摧毁的操作，我们开发了一种统一的方法，证明能够涵盖几个非经典方面，包括新开发的量子不真实和基于现实主义的非局限性的概念。
一种自适应方法，用于管理应用程序和利用可再生能源用于可持续云计算
神经形态计算最近已成为传统冯·诺伊曼（Von Neumann）架构（Zargham，1996）的可能替代品的突出替代品。使用基于经典CMOS的von Neumann机器时通常面临的一些问题是其能量官方的限制，也是由于物理限制而对速度和扩展的绝对限制（Mead，1990; Koch and Segev，2003年）。尽管摩尔的定律长期持续了，并在硬件性能方面取得了迅速而持续的进展（Moore，1965），但现在很明显，这不会持续。因此，需要寻找替代的计算体系结构，包括神经形态计算（Aand Youjie li等，2017； Kim等，2015； Esser等，2016）。冯·诺伊曼（Von Neumann）建筑也有一个固有的问题，通常称为“ von neumann瓶脖子”，因为CPU和Main Div>之间的带宽有限
回到基础：将生物伦理学原理应用于可遗传的基因组干预
摘要在宣布中国基因编辑双胞胎的诞生之前，博士他的江户及其同事发表了一系列道德原则，以讨论可遗传基因组干预的法律，社会和道德方面。在这一文档中，他和同事明确表示，他们的目标是“为公众阐明早期生命遗传手术的临床未来”或传统的基因组编辑。鉴于他广泛批评的基因编辑实验，将这些原则放在围绕基因组编辑的更大道德辩论中引起了人们的兴趣。在这里，我们通过Beauchamp和Childress的生物医学伦理原则来研究He及其同事提出的原则。我们还分析了陈述的目标，即HE及其同事的提议原则阐明了可遗传基因组编辑的“临床未来”。最后，我们高度亮起了如何有助于防止单个演员在对遗传基因组编辑方面的广泛社会共识之前的前进。
人工智能治理应集中化吗？历史的设计教训
有效的人工智能国际治理能否保持碎片化，还是需要一个集中化的人工智能国际组织？我们借鉴了其他国际制度的历史，以确定集中化人工智能治理的优缺点。效率和政治权力等一些考虑因素有利于集中化。相反，建立一个缓慢而脆弱的机构的风险以及在制定严格规则的同时确保参与的难度不利于集中化。其他考虑因素取决于集中化机构的具体设计。一个设计良好的机构可能能够阻止择地审判并确保政策协调。然而，择地审判可能是有益的，而分散的机构格局可以自我组织。集中化需要权衡，细节很重要。我们最后提出了两个核心建议。首先，结果将取决于中央机构的具体设计。一个设计良好的、涵盖一系列连贯问题的集中化制度可能是有益的。但锁定一个不充分的结构可能会带来比碎片化更糟糕的命运。其次，目前碎片化可能会持续存在。应该对此进行密切监控，以了解它是否是自我组织的，还是仅仅不够充分。