XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用高
使用高数据效率深度学习的光子结构优化：应用于纳米蛋白和环形河流相位掩码
metasurfaces为在薄膜光学元件的领域中操纵光特性提供了一个灵活的框架。特别是，可以通过使用薄相板有效地控制光的极化。本研究旨在为这些设备引入替代优化框架。该框架用于开发针对天文学高对比度成像应用的两种涡旋相口罩（VPM）。计算智能技术被利用以优化这些设备的几何特征。较大的设计空间和计算限制需要使用替代模型，例如部分最小二乘Kriging，径向基函数或神经网络。但是，我们证明了这些方法在建模VPM的性能时的不足。为了解决这些方法的缺点，提出了使用深神经网络作为高度准确且有效的替代模型的数据效率进化优化设置。本研究中的优化过程采用了强大的粒子群进化优化方案，该方案在光子设备的显式几何参数上运行。通过这种方法，为两个候选人开发了最佳设计。在最复杂的情况下，进化优化可以优化设计原本不切实际的设计（需要太多的模拟）。在这两种情况下，替代模型都提高了程序的可靠性和效率，与常规优化技术相比，所需的模拟数量最多可将所需数量的仿真数量减少高达75％。
西半球最大的核电站，以及一条连接新墨西哥州和亚利桑那州 550 英里（885 公里）的专用高压输电线。
Mauro Micillo：“利用我们在项目融资方面的丰富国际经验以及我们在绿色贷款融资中的重大参与（Intesa Sanpaolo 与其他领先金融机构一起为 SunZia 构建了该融资），这笔交易凸显了我们对美国乃至全球可再生能源行业的支持。” 米兰，2024 年 1 月 22 日——Intesa Sanpaolo 的 IMI 企业与投资银行部门 (IMI CIB) 已构建并部分承销了高达 88 亿美元的绿色信贷融资，用于建设 SunZia，这是美国有史以来最大的绿色能源基础设施，将用于生产风力发电并将清洁电力从新墨西哥州输送到亚利桑那州和加利福尼亚州。该交易由多家国际银行构建，包括 Intesa Sanpaolo 通过其 IMI CIB 部门构建。 IMI CIB 担任初始协调牵头安排行、联席账簿管理人和 Co-Green 贷款结构代理，以及对冲解决方案提供商。SunZia 计划在新墨西哥州建造西半球最大的风力发电场，发电容量为 3.5 吉瓦，并在新墨西哥州和亚利桑那州之间建造一条 550 英里（885 公里）的专用高压输电线，能够向美国西部数百万美国人输送 3 吉瓦的清洁、安全且价格合理的电力。该基础设施是美国公共和私人投资计划的重要组成部分，旨在逐步减少碳排放。
使用高级机器学习算法对金融市场趋势进行预测建模
但是，随着数字时代的出现和大数据的扩散，财务分析格局已经发生了范式的转变。许多日常财务交易超出了传统分析方法的能力。这些新兴趋势加上金融工具和市场的复杂性日益增强，因此需要对高级，复杂的方法进行金融市场分析和预测。输入机器学习和数据科学，这会改变我们对金融市场预测的方式。人工智能的一个子集是在机器学习中使用算法来从中学习并根据数据做出预测或决策。For financial markets, these systems are capable of processing and analyzing larger volumes of data than humans can by identifying patterns and trends that may be invisible to the human eye Advanced machine learning algorithms such as deep learning, reinforcement learning, and neural networks have shown incredible promise in predicting financial market dynamics Deep learning, which captures neural networks many ho excel at identifying complex, nonlinear patterns in data.强化学习的重点是软件开发人员应如何采取行动来最大程度地提高某种总奖励感，这对于制定人类脑系统的神经联系及其运营动机特别有效，已经证明了他们在预测股票价格和市场动态方面的能力
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。此处是由多功能活性位点组成的多功能且薄（25 \ XCE \ XBCM）的层间，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极的交叉。 AS诱导的双梯度固体电解质相间与丰富的岩石性位点结合使用，即使在10 MACM 2的高电流密度下，也可以使稳定的LI剥离/电镀工艺能够稳定。此外，X射线光电子光谱和同步加速器X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 MN 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫磺表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。在此，开发了由多功能活性位点组成的多功能和薄（25 \ XCE \ XBCM）中间层，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极交叉。即使在10 MACM 2的高电流密度下，AS诱导的双梯度固相之间的相互作用结合了丰富的岩石嗜性位点也能稳定稳定的LI剥离/电镀工艺。此外，X射线光电子光谱和同步子X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 Mn 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
使用高灵敏纤维微腔生物传感器
摘要：开发了一种基于微腔纤维马赫德 - Zhhnder干涉仪的新型无标签光纤生物传感器，并实际上证明了用于DNA检测的。使用偏置剪接标准通信单模纤维（SMF）制造生物传感器。传感器的光路径受偏置开放腔中液体样品的影响。在实验中，在折射率（RI）测量中实现了-17,905 nm/riU的高灵敏度。在此基础上，探针DNA（pDNA）使用APTES固定在传感器表面上，从而实现了捕获的互补DNA（cDNA）样品的实时监测。实验结果表明，生物传感器的高灵敏度为0.32 nm/fm，检测限为48.9 AM。同时，传感器具有高度可重复和特定的性能。这项工作报告了易于制造，超敏感和无标签的DNA生物传感器，该生物传感器在医学诊断，生物工程，基因识别，环境科学和其他生物领域中具有重要的潜在应用。
文章 - 工程、技术和技巧基于深度学习的胶质瘤肿瘤检测使用高效的视觉几何组卷积神经网络
摘要：脑磁共振成像 (MRI) 中肿瘤区域的检测和分割在过去二十年中起着重要作用。本文提出了一种用于脑肿瘤检测的高效视觉几何组卷积神经网络架构，该架构由预处理模块、DWT 模块和分类模块以及分割模块组成。基于缩放的数据增强方法用作预处理技术，并使用 DWT 变换分解数据增强的缩放图像。根据这些分解系数构建小波特征图，并使用 EVGG-CNN 架构对其进行分类。该架构将脑图像识别为胶质瘤或健康脑图像。通过将所提出的方法应用于 BRATS 2021 和 Kaggle 数据集中的脑图像，验证了本文所述这些开发方法的有效性。从灵敏度、特异性和准确性方面分析了所提出的 EVGG-CNN 架构的性能。
使用高维计算的鲁棒聚类
摘要 - 本文介绍了超维计算（HDC）域中数据的聚类。在先前的工作中，已经提出了一个基于HDC的聚类框架，称为HDCluster。但是，现有的HDCluster的性能并不强大。在初始化步骤中随机选择簇的高量向量，HDCluster的性能被降解。为了克服这种瓶颈，我们通过探索编码数据的相似性（称为查询过量向量，分配了初始群集过度向量。组内过度向量的相似性比组间高向量具有更高的相似性。利用查询过量向量之间的相似性结果，本文提出了四种基于HDC的聚类算法：基于相似性的K-均值，相等的Bin宽度直方图，相等的BIN高度直方图和基于相似性的亲和力传播。实验结果说明：（i）与现有的HDCluster相比，我们提出的基于HDC的聚类算法可以实现更好的准确性，更健壮的性能，更少的迭代和更少的执行时间。基于相似性的亲和力提出优于八个数据集上的其他三种基于HDC的聚类算法，而聚类准确性则高于2％约38％。（ii）即使对于一通聚类，即没有群集高量向量的任何迭代更新，我们提出的算法也可以提供比HDClter更强大的聚类精度。（iii）在八个数据集上，当八分之一的数据集投影到高维空间上时，八分之一可以达到更高或可比的精度。传统聚类比HDC更可取，当时簇数k的数量很大。
使用高分辨率GC/Q-TOF
研究心血管和其他疾病的代谢基础至关重要，以更好地了解疾病生物学以及潜在干预方案的影响。实现这一目标的关键是可以提供深层分子见解的工作流程的发展。本应用说明描述了使用Agilent准确的质量代谢组合个人化合物数据库和库（PCDL）以及单位质量库来用于复合识别的GC/Q-TOF非靶向代谢组学工作流程。它还使用新的图书馆管理软件工具Agilent ChemVista来将第三方库集成到筛选工作流程中。在这项研究中，已经进行了心力衰竭（HF）的代谢分析，以识别该病理学的潜在机制，这可能有助于设计有效的治疗方法。在一起，此处显示的工作流程为寻求了解疾病分子机制的研究人员提供了一个例子。
使用高速离心机CR22N 的质粒DNA和体外转录mRNA的高吞吐量纯化 让我们一起生物处理
在本应用注释中，我们展示了如何进一步用于净化质粒DNA和PCR产物，这是体外转录的mRNA生成工作流程的第一步。为此，我们收集了一种大型细菌培养物，该培养物包含质粒DNA，含有多功能相关的转录物靶基因lin28a，该基因在ShakerInnova®S44I中生长。转子R9A2用于细菌3 L（2 x 1.5 L）的细菌培养物。使用转子R15A的组合形成了从一个1.5 L瓶（1500pp瓶）获得的整个细菌颗粒的DNA纯化，该组合可容纳高达10 x 50 ml和10 x 15 ml，以及可容纳最多可容纳30 x 2 ml的转子R22a4。由于其高容量，这种组合允许旋转数量减少。最后，我们表明高质量的转录过程可以通过体外转录（IVT）5,6来促进mRNA。