XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相互作用
人与机器之间的相互作用平面
人工智能领域和其他相关学科的动态技术发展（例如机器人技术）为提出新的研究问题的空间，这需要社会交流和媒体科学反思。ai以具体的机器人，无形的社交机器人，配音机器人，聊天机器人和数字软件的形式进入了社交交流的世界，并成为了固有的组成部分。当代，技术上越来越高级的工具在交流过程中发挥了对话者的作用，因此，人类和机器之间正在创建新的动态形式的互动，关系和协作。这篇理论文章旨在提出新兴的文章 - 但从社会传播和媒体科学的角度来看 - 旨在与人类合作的当代机器的研究领域。作者重点介绍文本中的三个关键问题：1）从学科的角度，术语中划分专业，这些术语在工程和技术科学领域都有诺斯； 2）显示人与机器之间的新互动区域； 3）在此主题中对方法进行综合概述。因此，所进行的考虑是为了提出进一步分析非人类主观性在社会交流中的作用和意义的起点的尝试。
太阳能的空间和时间相互作用... - RMI
“下一代”电力公司必须纳入可变的可再生资源，包括风能和太阳能，其数量远远超过传统认为的可能数量。虽然资源变化性是一个挑战，但应该能够通过在地理上分布可再生能源、将它们与不同的可再生能源相结合以及对电力负荷进行更动态的控制来减少和管理这种变化。这项研究表明，将单个太阳能发电站点互连成地理上分散的阵列可以降低电力输出变化，而将太阳能发电站点包括在地理上分散的风力发电站点阵列中可以进一步降低总变化，超过单独使用任何一种资源类型所能达到的范围。具体而言，优化的投资组合平均可将变化性降低 55%，低于所有单个站点的平均水平。最后，据观察，在建模系统中，只需包括互连阵列中潜在站点的一小部分即可实现这些变化性降低。
共生微生物之间的相互作用
肠道微生物群拥有数量极多且种类繁多的共生细菌群落，是生物体中最丰富的群落之一。肠道微生物群的一个重要功能是消化膳食纤维，从而形成SCFA（短链脂肪酸），从而影响淋巴细胞稳态和营养储备。
与抗逆转录病毒药物的相互作用
药效学：药效学描述的是药物与人体受体作用之间的关系，受受体数量和亲和力、药物浓度和遗传因素的影响。此外，基因多态性会影响特定药物的受体数量和受体亲和力的表达和可用性。药代动力学：药代动力学是指药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄，通常受各种生物、生理和化学因素的影响。[1] 药代动力学研究确定了特定药物的稳态浓度，同时考虑了剂量、生物利用度和清除率，以及可能改变共同给药全身浓度的药物相互作用。[1] 在抗逆转录病毒药物和其他药物的吸收、代谢或消除阶段，可能会发生药代动力学相互作用。表 1。
1-1 与大气的能量相互作用
当粒子与辐射波长相比非常小时，就会发生瑞利散射。这些粒子可能是小的尘埃或氮和氧分子。瑞利散射导致较短波长的能量散射得比较长波长的能量多得多。瑞利散射是高层大气中的主要散射机制。白天天空呈现“蓝色”就是由于这种现象。当阳光穿过大气层时，可见光谱中较短波长（即蓝色）的散射比其他（较长）可见波长的散射更多。日出和日落时，光线必须比中午时穿过大气层更远，较短波长的散射更完全；这使得较大比例的较长波长能够穿透大气层。
pyridate与Atrazine与HPPD的相互作用...
建议在水箱混合物中使用多种有效的除草剂模式，以缓慢耐水性（Amaranthus tuberculatus）的耐药性演化，这可能会允许种植者延长当前除草剂的使用。在光系统II（PSII）和HPPD抑制剂之间已经报道了1个协同的除草剂相互作用，最常见于除草剂阿雷津加上术。1,2,3,4吡啶酸酯是6组PSII抑制剂 - 组氨酸215粘合剂，其结合位点与阿特拉津不同。对吡啶甲酯和HPPD抑制剂之间的相互作用进行了有限的研究。
迷幻：音乐与迷幻的相互作用
图1音乐的预测编码。（a）音乐（由旋律，和谐和节奏组成）感知是由大脑的实时预测模型通过贝叶斯推论所设定的预测。模型取决于听众的文化背景，听到音乐的背景，听众的个别特征，他们的能力，他们的大脑状态以及生物学因素。（b）音乐摘录显示了一个晕厥节奏，可以使用4/4米的遵循。串联注释会导致感知的节奏与预测的仪表之间存在误差，敦促听众通过例如敲击来加强仪表来行动。这个过程每次节奏都会重复出现，并且长期，这允许学习和音乐引起的情感。（c）涉及音乐感知，动作和情感过程的大脑网络的概述。学习被描述为通过贝叶斯推断对预测性脑模型的持续更新。2 p表示贝叶斯推论中音乐预测的持续更新。
bok-mcl1跨膜相互作用
B细胞淋巴瘤2（BCL-2）蛋白家族的成员在控制线粒体膜的膜性和调节细胞凋亡方面起着至关重要的作用。 This family is divided into pro-apoptotic proteins that permeabilize the mitochondrial outer membrane, anti-apoptotic members that inhibit this process, and a BCL-2 containing only the BCL-2-Homology-3 (BH3) domain (BH3-only) subset of proteins that directly or indirectly activate the pro-apoptotic proteins. 所有Bcl-2 pro蛋白共享一个至四个BH保守的域，BH3域对于Bcl-2家族蛋白之间的同型和杂种至关重要，并且对凋亡活性的调节至关重要。 肿瘤类型，包括血液恶性肿瘤，乳房，中枢神经系统，结肠，肺，卵巢，前列腺和肾脏癌，以及黑色素瘤1过表达MCL1，这是Bcl-2蛋白家族的抗凋亡/促凋亡/亲苏化构件。 2B细胞淋巴瘤2（BCL-2）蛋白家族的成员在控制线粒体膜的膜性和调节细胞凋亡方面起着至关重要的作用。This family is divided into pro-apoptotic proteins that permeabilize the mitochondrial outer membrane, anti-apoptotic members that inhibit this process, and a BCL-2 containing only the BCL-2-Homology-3 (BH3) domain (BH3-only) subset of proteins that directly or indirectly activate the pro-apoptotic proteins.所有Bcl-2 pro蛋白共享一个至四个BH保守的域，BH3域对于Bcl-2家族蛋白之间的同型和杂种至关重要，并且对凋亡活性的调节至关重要。肿瘤类型，包括血液恶性肿瘤，乳房，中枢神经系统，结肠，肺，卵巢，前列腺和肾脏癌，以及黑色素瘤1过表达MCL1，这是Bcl-2蛋白家族的抗凋亡/促凋亡/亲苏化构件。2
相互作用的相互作用机制
（2020年7月31日收到； 2020年12月21日修订； 2020年12月23日接受）摘要。在这项研究中，对Covid-19的七种药物进行了构象分析。使用药物分子的最稳定构象体作为对接分析的初始数据。使用CavityPlus程序，确定了SARSCOV-2受体的COVID-19主要蛋白酶（M Pro）的Apo和Holo形式的最活跃的结合位点（M Pro）和Spike糖蛋白。使用Autodock Vina计划检查了7种FDA批准的药物（Arbidol，corchicine，Dexamethasone，favipiravir，Galideivir，hydroxychoroquine，Remdesivir）的相互作用机制。发现这七种药物中的六种在与APO形式的covid-19 m Pro和Spike糖蛋白结合结合方面更加稳定。此外，对研究的药物 - 蛋白质系统进行了一组分子力学（MM）Poisson-Boltzmann（PB）表面积（SA）计算，并进行了remdesivir的估计结合自由能和M Pro
人类无人机的相互作用：考虑
在无人机（无人驾驶汽车，无人机）或无人机舰队的运行过程中，运营商必须能够监督无人机，任务物业，并在必要时重新控制。正如无人机的运营参数对于任务管理至关重要一样，负责控制或驾驶这些无人机的操作员的心理状态也至关重要，因为他的水平失败在安全性和绩效方面具有重大影响。但是，这常常被忽略了。几年来，神经工程学领域一直通过神经生理学测量来研究人类操作员。基于自动学习的工具的开发带来了一种在线估算心理状态的方法，因此可以开发考虑到这种心理状态的接口（即被动脑机接口）。迄今为止，航空学中的神经工学和被动脑机构界面的研究主要集中在飞行员（Verdière等，2018）和控制器（Arico等，2016）。然而，一些研究开始关注无人机运营商（Roy等，2017； Senoussi等，2017； Drougard等，2017； Jahanpour等，2020； Roy等，2020）。本论文旨在通过专注于使用无人机操作员的精神疲劳状态来发展这一迅速扩展的研究领域。适应性系统监视用户的活动和上下文，并试图适应用户的需求和偏好（Greenberg＆Witten，1985）。这意味着系统的灵活性，但也考虑了用户的经验和状态。例如，这些系统已在驾驶的背景下进行了测试，在这种情况下，它们在常规情况下被证明特别有用（Lavie＆Meyer，2010）。人类无人机相互作用是过去几年稳步增长的人类计算机相互作用的领域（Cauchard等，2021），是本文的中心。本文旨在建模，设计和实验能够在无人机操作员的状态和任务环境之间实现有效适应的新型界面。它将利用先前在isae-supaero进行的工作和疲劳估计的ENAC