XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System知念
陆上自卫队青野原驻地“青野原驻地成立 48 周年...
2024年1月26日 — （1）国防部竞标资格（各部委统一资格）或同等资格……标准A4）b 出售物品照片c 摊位布局（附表……“活动”户外摊位规格）。陆上自卫队青野原警备队。
博士论文介绍的通知（公开听证会）
在哺乳动物中，胰腺是一种重要的器官，既可以执行消化（外分泌）和血糖调节（内分泌）功能，而在人类中，它也参与了严重的疾病，例如糖尿病。胰腺被认为是脊椎动物的通用器官，但它们的结构和功能因鱼而异。在脊椎动物的进化中，胰腺演变为包括内分泌细胞和外分泌细胞，这在从鱼到两栖动物的过渡中看到了这一变化。这一进化步骤强调了两栖动物在研究胰腺发育中的重要性。在这项研究中，我们使用伊比利亚蜘蛛（Pleurodeles waltl）研究了胰腺的基本结构，发育过程和再生能力，这是一种主要用于尾尾两栖动物的模型动物。 NEWT胰腺由单个哺乳动物样器官组成，包括外分泌和内分泌组织，并且没有在鱼中发现的肝癌。另一方面，已经揭示了胰腺样组织，被认为是尾胆道独有的，与鱼类胰腺类似。在发育过程中，在原始肠道的发育阶段，在两个裤子芽中的每一个中都开发了两个不同类型的胰腺细胞，并且具有复杂功能的胰腺是独立于肠道形成的，当胰腺由胰腺芽融合在一起时，它们与胰腺类似于胰腺中的胰腺类似的过程，如胰腺中的麦芽麦芽剂中的胰腺。接下来，我们通过破坏CRISPR-CAS 9来调查PDX1基因的效果，PDX1基因是脊椎动物胰腺发展的主要因素，发现在NEWT中开发了未开发的胰腺，随后可以生存。此外，对PDX基因的同步分析表明，除了Newts中的PDX1外，PDX2基因仅在某些鱼类中存在于某些鱼类中，也存在于基因组中。最后，除去了NEW的胰腺，并通过观察细胞增殖模式和测量血糖水平来检查胰腺的再生能力。胰腺去除会诱导临时细胞增殖，但并未导致完整的形态学和结构再生。在这项研究中获得的结果提供了对脊椎动物胰腺的进化轨迹的见解，从消化功能所涉及的原始作用中，以发展为能量代谢的复杂调节，尤其是负责血糖调节的独立器官。我的研究表明，纽特胰腺在填补有关脊椎动物胰腺功能进化的重要知识中的空白方面起着重要作用。
数据和文本挖掘SUMGNN：通过有效的知识图摘要
动机：由于药物与药物相互作用（DDI）数据集和大型生物医学知识图（kgs）的可用性不断提高，因此使用机器学习模型可以准确检测不良DDI。然而，这在很大程度上仍然是一个开放的问题，如何有效利用大型和嘈杂的生物医学kg进行DDI检测。由于其巨大的大小和公斤的噪音量，将KG与其他较小但较高质量的数据直接整合在一起通常是不那么好处（例如实验数据）。大多数现有方法完全忽略了kgs。有些试图通过图形神经网络将KG与其他数据直接集成在一起，成功有限。此外，大多数预先的作品都集中在二进制DDI预测上，而多型DDI药理学效应预测更有意义但更艰巨的任务。结果：要填补空白，我们提出了一种新方法sumgnn：知识汇总图形神经网络，该网络可以通过子图提取模块来启用，该模块可以有效地锚定在kg的相关子图上的基于自我意见的基于子分类的知识中的相关子图中的相关范围，以生成多个元素的知识和数据集成的多个频道和数据集成的频道和数据。 significant- ly improved multi-typed DDI predictions.sumgnn的表现优于最佳基线高达5.54％，而在低数据关系类型中，绩效增长尤为重要。此外，SUMGNN通过每个预测的生成的推理路径提供了可解释的预测。可用性和实施：该代码可在补充材料中找到。联系人：cao.xiao@iqvia.com补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
传感器和图像 AI 的实施以实现预测性维护
[压合机] 三铃工业株式会社以每分钟200～300次的高速压合金属带。由于离线目视检查是在加工一卷金属带后进行的，因此，如果冲压废料或冲压碎屑（金属碎片）粘附在模具上，就会产生数千到数万个缺陷凹痕。为了减少凹痕缺陷，需要在冲压废料、冲压碎屑等粘附到模具上时立即检测出来。
脑膜炎球菌：你需要知道什么
问：脑膜炎球菌危险吗？答：是的。每年，美国有数百人感染脑膜炎球菌病并死于该感染。此外，五分之一的幸存者会遭受永久性终身残疾，如癫痫、肢体缺失、肾病、听力丧失和智力障碍。大多数脑膜炎球菌感染发生在 1 岁以下的婴儿中。 2至10岁儿童中脑膜炎球菌病的发病率较低，但随着青春期的开始，发病率会升高。青少年感染的可能性比婴儿小，但如果感染，则死亡的可能性更大。 脑膜炎球菌尤其危险，因为它会迅速产生大量称为内毒素的有毒物质。内毒素会引起血管损伤，导致低血压和休克。因此，脑膜炎球菌感染血液后很快就会致命。孩子们前一分钟可能还好好的，但4-6小时后却会死去。该疾病进展如此之快，甚至适当的治疗干预都可能会被延迟，或者初步治疗可能无效。脑膜炎球菌病常常引起社区恐慌，因为疫情发生在大学、学校、托儿所、军营和其他人们密切接触的地方。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
摘要 - 虽然自动驾驶的能力已迅速发展，但融合到密集的交通仍然是一个重大挑战，但已经提出了许多针对这种情况的运动计划方法，但很难对其进行评估。大多数现有的闭环模拟器依赖于其他车辆的基于规则的控件，这导致缺乏多样性和随机性，因此无法准确评估高度交互式场景中的运动计划能力。此外，传统的评估指标不足以全面地评估密集流量合并的性能。回应，我们提出了一个闭环评估基准，用于评估合并方案的运动计划功能。我们的方法涉及在大规模数据集中训练的其他车辆，具有微观行为特征，可显着提高复杂性和多样性。此外，我们通过利用大型语言模型来评估每种自动驾驶汽车合并到主要道路上来重组评估机制。广泛的实验证明了该评估基准的高级性质。通过此基准，我们获得了对存在方法的评估并确定了常见问题。我们设计的环境和车辆运动计划模型可以通过https://anonymon.4open.science/r/ bench4merge-eb5d访问。
黑洞信息悖论：全知是宇宙的基本属性吗？
我们试图研究解决黑洞信息悖论的本体论方面。我们对这一悖论的解决产生了几个现在对我们理解量子力学至关重要的概念，这些概念指出所有信息都是守恒的，即使是在量子层面上。如果量子信息是守恒的，永远不会被抹去或摧毁，那么这表明所有信息至少在理论上、最终都是可以从宇宙的事件视界中检索和了解的。从本体论上讲，这支持了宇宙中所有信息的储存库因此必须存在的论点。在此，我们追溯了这一争论的步骤，并得出结论，我们对宇宙的理解指向一个无所不知的实体的存在。