XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
将基于风险的前列腺癌筛查的植物和生活方式数据与鞘脂水平相结合
熟悉，癌症（％），n = 837 53.4 52.6 54.9 0.5662熟悉度，pca（％），n = 823 12.6 11.6 11.3 15.2 0.1367心血管疾病（％），n = 875 13.6 9.1 21.1 21.5 <0.00001糖尿病（0.00001糖尿病），n = 882. 882. 0. 05.05.05.05.052.052.055 2. 055.052。 （％），n = 881 44.6 37.97 56.3 <0.00001药物（％），n = 880 67.3 60.4 79.4 <0.00001 BMI（中位数，范围），n = 832 25.6（14.9-48.2）
富含血小板的血浆与无菌3D多乳酸支架相结合，用于术后对四匹马的角膜瘤的完整蹄壁切除。
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将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
将表观遗传药物与实体瘤的其他疗法相结合 - 过去的课程和未来的诺言
在过去的十年中，尤其是由于精确医学和免疫疗法方法的发展以及可用的治疗选择和策略的持续改进，已经取得了显着的进步。然而，癌症抵抗治疗的持续能力仍然是限制所有抗癌疗法的有效性的主要挑战。表观遗传失调在固体和血液学恶性肿瘤中的肿瘤发育，进展和获得治疗性抗性中具有重要作用1。迄今为止，“ epi-prugs”的功效 - 靶向参与基因组功能表观遗传调节的酶的药物（图1） - 主要局限于血液学癌2，也许部分是因为实体瘤往往是由较为分化的或终止分化的细胞引起的，并且能力降低了表观遗传重编程的能力。此外，在Epi-drugs的早期试验中缺乏用于患者选择的生物标志物，这在很大程度上是根据历史的“一种规模适合所有”方法进行的。这种策略可能阻碍了第一代和第二代的发展
将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
Vasil Penchev。量子信息保守性及其解释为“可区分性 /无法区分性”和“ CLA < / div>），“少两个位” < / div> 实验性时间域研究，用于带LILL形状微带电路的带通负面组延迟分析 量子力学的数量和量子信息的数量 聚苯乙烯薄膜通过UV飞秒激光束进行纳米结构：从一个斑点到大表面 ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭 通过动态空间过滤向损坏的脑电图中的强大学习 基于射频应用的Parylene-Electronic束光刻过程的有机掺杂二极管整流器
摘要：与基于可分离的复杂希尔伯特空间的“经典”量子力学相比，该论文研究了量子信息后量子不可分性的理解。相应地“可区分性 /无法区分性”和“古典 /量子”的两个反对意义在量子不可区分性的概念中隐含可用，可以解释为两个经典信息的两个“缺失”位，这些信息将在量子信息传递后添加，以恢复初始状态。对量子不可区分性的新理解与古典（Maxwell-Boltzmann）与量子（Fermi-Dirac或Bose-Einstein）统计的区别有关。后者可以推广到波函数类（“空”量子量），并在希尔伯特算术中详尽地表示，因此可以与数学基础相连，更确切地与命题逻辑和设置理论的相互关系相互关联，共享了布尔代数和两种抗发码的结构。关键词：Bose-Einstein统计，Fermi-Dirac统计，Hilbert Arithmetic，Maxwell-Boltzmann统计，Qubit Hilbert Space，量子不可区分性，量子信息保存，Teleportation