XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监控点
商业领域的能源效率指南
1. 所有类型的空气处理机组、风机盘管机组、变风量空调、组合机组等。2. 所有类型的中央通风机（送风、排风、喷射风扇等）。3. 冷冻水系统，包括泵、冷却器和冷却塔。4. 所有其他空调机组和恒温器。5. 锅炉，包括热水泵。6. 计算机房空气处理机组。7. 组合设备（如应急发电机）的监控点。8. 照明控制系统。9. 消防、安全和安保设施与设备。10. 以及任何其他提供 BMS 控制和监控的系统。
AI在Hornetsecurity的下一代电子邮件安全
在这里，我们的沙盒引擎再次基于ML，将打开附件的文件，确定它们是否恶意，如果是恶意，则隔离了电子邮件。此引擎将查看文件的行为，查看它是否试图识别其是否在沙箱中运行（死去的赠品）。它还查看文件系统，以查看附件是否尝试创建新文件或更改现有文件。注册表监视器检查注册表以查看是否创建了异常值，这些值通常用于在PC重新启动后持续恶意软件。和我们的流程监控点通过恶意PDF和Office文件尝试开始儿童进程。还检查了附件的网络流量，寻找与Internet上的服务器的连接，这再次是附件的一种相当可疑的策略。最后，打开附件后检查沙箱中的内存，不寻常的内存访问类型是恶意软件的另一个强烈信号。
推理建模能够实现早期检测和有效...
通常，优化资产效率会对可靠性产生不利影响，反之亦然。客观确定最佳权衡的唯一方法是通过数据辨别。工厂经理经常提出的一些代表性问题，以及理想情况下数据驱动的决策应该回答的问题包括：• 我是否应该在更高的温度下运行这个固定床反应器以实现更高的转化率？如果是这样，这将如何影响我的催化剂活性以及反应器的整体机械完整性？• 考虑到维护成本和压缩机可能降低的等温效率之间的权衡，我应该何时维修我的多级压缩机的中间冷却器？• 我是否可以在不增加计划外维护成本的情况下延长工厂停机间隔时间？这样的例子不胜枚举。整个行业对“大数据”的兴趣高涨表明，这些运营问题的客观、敏捷和有见地的答案现在可能触手可及。当然，通过工业物联网 (IIoT) 的进步而实现的数字控制系统、数据历史记录和额外的传感器监控点为制造公司提供了前所未有的数据量。然而，这些高维数据集通常具有具有挑战性的信噪比和高度的相关性/冗余性，同时本质上是非因果性的（即，单个传感器读数的变化并不总是能够绘制
研究文章组蛋白去乙酰化酶 1 的表达和...
背景与目的 .组蛋白去乙酰化酶1（HDAC1）编码的蛋白质是组蛋白去乙酰化酶复合物的组成部分。HDAC1的异常表达与细胞增殖、分化、转录和翻译密切相关。通过不断筛选与肺腺癌（LUAD）变化相关的基因，形成基因网络，探索肿瘤发病机制和新的治疗靶点。方法 .利用相关网站和数据库（TCGA和GEO数据库）评估HDAC1基因生存分析及其在LUAD的表达。通过数据挖掘，确定HDAC1突变的频率和类型，获得基因相互作用网络的相关热图，完成基因本体和功能富集分析，了解HDAC1的药剂学。结果 .发现HDAC1的表达与LUAD患者的预后有关。基因表达分析中，HDAC1在LUAD中高表达，HDAC1相互作用基因网络（MARCKSL、eIF3I）与细胞基因表达密切相关。功能网络分析显示HDAC1的表达与细胞周期G1-S期的监控点及Notch信号通路（CSL转录因子）的激活有关，参与细胞增殖分化过程及基因表达与新的治疗靶点相关。结论本研究数据挖掘揭示了LUAD中HDAC1的表达及潜在调控因素，为研究LUAD中HDAC1的发生、发展及治疗奠定了基础。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了科学而合理地监测城市居民区绿色空间的土壤环境，研究了居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样方法，包括选择代表性居民区的选择，确定监测点采样位置以及确定点数的确定。作者根据多源数据收集和大数据可视化，对城市居民区绿色空间的土壤监测点的布局和采样进行了研究。通过使用多源大数据可视化方法，选择了某个城市的代表性住宅区来监测其居民区绿色土壤中的重金属（镉，汞，砷，铅，铜，铜，铬，铬，锌和镍）。这项研究揭示了不同建筑年龄的居民区跨土壤中重金属浓度的变化。为了确保对居民区的土壤环境条件进行彻底监控，建议包括不同建筑年龄的社区作为监测地点。我们的发现表明，在这些区域内的采样位置的选择不会显着影响土壤样品中的重金属含量。因此，最好是优先考虑从居民区域进行采样，而不是仅专注于它们内部的大绿色空间，在同一居民区域内不同监控点的样品中存在差异，并且在每个居住区中应在每个居民区域中建立至少3-4个监测点，以代表该居民区域的土壤环境条件。多源大数据的应用对城市土壤监测点的分布具有积极作用和优势。
农田生物多样性受益于小木质特征
尽管对农业景观中木质特征的生物多样性的积极影响得到了广泛认可，但仍然存在关于哪种景观环境以优先考虑其实施以及在哪些比例方面的问题。研究农田生物多样性对不同景观组成（农田，草地，混合）中的小木质特征（SWF）密度的响应，我们分析了从111只鸟类，22个蝙蝠和25个Bush Cricket物种的标准化监测方案中的精细分辨率数据，以全国规模（依靠3772，834和724的监视点）超过372.27，这是72，724和727的监控点。 法国。我们通过不同的指标（物种多样性和功能组成）使用了广义的加性混合模型来分析人口和社区反应。我们发现三个分类单元对SWF表现出积极的反应，尤其是在Cropland，SWF密度相对于草原和混合景观最低。此外，我们的结果还提出了三个分类单元共有的非线性响应，而在大多数指标中，造成了至少6％的SWF密度的收益，但在较小程度上（例如，在7-12％的SWF时达到的最大丰度达到了最大的丰度）。我们注意到，农田鸟类专家中的某些物种受SWF的负面影响。总体而言，我们强调了在农业景观中，尤其是在农田中促进木质特征的好处，以支持生物多样性及其相关的生态系统功能。我们的研究为先前研究的建议提供了至关重要的经验证据，以及2030年欧盟生物多样性策略的相关性，将至少10％的农田专用于高多样性景观特征。