XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System矩阵
具有多路复用控制的微型软气动执行器矩阵
摘要 软机器人因其固有的柔软性和柔顺性而受到越来越多的关注。然而，要充分发挥其潜力，通常需要许多软部件和执行器。大型系统面临的一个主要挑战是集成和小型化。此外，对于气动控制的执行器，多路复用对于减少控制阀的管道至关重要。通过在软材料 (PDMS) 中嵌入两层交互式通道 (2 n ) 来形成执行器 (n 2 )，通过在通道交叉点处累积行程和力，实现了仅通过 2 n 个控制信号对 n 2 个交叉点进行多路复用控制的小型化软气动执行器矩阵 (SPAM)，这与产生恒定力的基于活塞的串联耦合气弹簧不同。研究了一种具有 2×4 个控制信号的 4×4 执行器的 SPAM 原型。在倾斜矩阵中演示了 SPAM，并在气动软传送带中使用两个耦合的 SPAM 进行平面操作。它的简单性和尺寸使其未来能够大规模集成到软机器人中。
回顾文章化妆品中的猪源成分及其在复杂矩阵中的清真身份验证方法
不如LC-MS/MS敏感和特异性，尤其是在复杂且高度加工的矩阵（例如化妆品）中。DNA分离株和DNA降解的质量可能会影响测试结果PCR方法无法识别明胶样品中的污染程度，因为DNA检测与样品中存在的蛋白质或肽的量没有直接相关。
具有Mersenne序列的Hankel和Toeplitz矩阵的传播，特征多项式和决定因素
许多研究人员都研究了这些特殊矩阵，涉及递归序列，例如斐波那契，卢卡斯，佩尔，平衡数字等。在过去的几十年中，但研究人员仍然非常感兴趣。例如，Akbulak和Bozkurt [1]获得了Toeplitz矩阵的规范，并带有斐波那契和卢卡斯号的条目。然后S。Shen [19]和A.daäSdemir[6]分别将这项研究扩展到K-fibonacci和K-lucas数量，以及Pell和Pell-lucas数量。另外，Solak和Bahsi [20]获得了涉及斐波那契和卢卡斯数的汉克尔矩阵的光谱规范的规范和边界。这项研究已扩展到其他数字序列，可以看到[3，9，10，15，21，22，24]。这些类型的特殊矩阵在各个领域都有广泛的应用，例如图像处理，振动分析，加密等。[14，16，23]。
通过制造开发编程的细胞外矩阵提示2。研究项目/研究grou div div div div div
该研究项目的目的是通过提供适当的细胞外基质（ECM）提示来完善诱导的多能干细胞（IPSC）神经元模型。IPSC技术提供了前所未有的对人类中枢神经系统的访问，并使模型的构建能够研究神经发育和神经系统疾病机制。但是，IPSC衍生的神经元的培养物具有局限性，例如形态成熟，突触连通性和电生理活性。的确，转录分析表明它们类似于晚期胚胎的神经元与早期产后阶段，这阻碍了成人发作神经退行性疾病的研究。我们假设缺乏适当的时空ECM信号是这些局限性的主要因素。ECM是一种复杂组织的分泌蛋白质和复杂糖的细胞间支架，可在整个中枢神经系统中配置时空微环境。它为神经元提供了关键的结构支持，可作为可溶性因子的储层，并介导调节神经元发育，成熟和衰老的细胞信号传导。然而，中枢神经系统中源自定义为ECM和ECM相关蛋白的合奏的时间多样性和功能效应的特征很差。因此，不可能培养IPSC衍生的神经元的体外平台设计，这些神经元真正概括了生理ECM。在这里，我们将首先使用生化纯化和定量质谱法（MS）的蛋白质组学来定义体内人CNS基质组重塑的组成和性质。然后，我们将利用IPSC技术和生物材料的联合专业知识来建立ECM模拟矩阵，这些矩阵可以概括生理基质组的结构和调节活性，以促进2D和3D干细胞衍生细胞衍生的神经模型的成熟和衰老。
机械压的聚合物矩阵复合材料
摘要。对微型化，高功率密度和高频电子设备的需求不断增长，突显了具有高电磁干扰（EMI）屏蔽的聚合物复合材料的重要性。这些复合材料对于维护设备，减少沟通错误和保护人类健康至关重要。在这项研究中，我们通过静电相互作用和热压缩技术开发了一种机械压力的聚苯乙烯，MXENE和硝酸硼纳米片（BNNS）的复合材料。在复合材料中构建3D填充网络导致了显着的EMI屏蔽效果，尤其是在低频范围内。此外，观察到与非涂层样品相比，BNNSS包被的样品促成了优质EMI屏蔽效率。这表明BNNSS通过在复合材料中提供其他接口来提高EMI屏蔽效果，并有助于防止MXENE降解。我们希望我们的研究能够为复合材料中3D结构化填充网络的发展提供宝贵的见解，同时有助于改善导热性和EMI屏蔽性能。
人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具
双曲矩阵分解可提高药物预测
过去，计算系统生物学的研究更多地侧重于高级统计和数值优化技术的开发和应用，而较少关注对生物空间几何形状的理解。通过将生物实体表示为低维欧几里得空间中的点，最先进的药物-靶标相互作用 (DTI) 预测方法隐含地假设生物空间具有平坦的几何形状。相比之下，最近的理论研究表明，生物系统表现出具有高度聚类性的树状拓扑结构。因此，将生物系统嵌入平坦空间会导致生物对象之间距离的扭曲。在这里，我们提出了一种用于药物-靶标相互作用预测的新型矩阵分解方法，该方法使用双曲空间作为潜在生物空间。与经典的欧几里得方法相比，双曲矩阵分解表现出卓越的准确性，同时将嵌入维度降低了一个数量级。我们认为这是双曲几何支撑大型生物网络的额外证据。
医疗矩阵手册 - 修订版 2024.12.04 - 海军医学
矩阵的先前版本分为两部分：一份名为“医疗矩阵”的文档和一个名为“PC 矩阵”的软件程序。PC 矩阵用于生成单个医疗记录条目（SF-600 套印），其中包含适用于每个患者的一个或多个医疗监测程序的所有相关元素。矩阵委员会确定了医疗矩阵的内容，并对 PC 矩阵进行了编程以包含医疗矩阵信息。对医疗矩阵进行了修订，然后是 PC 矩阵，并努力同时发布或发行两者。Matrix Online 代表了一项重大变化：有关 OMS 的信息存储在数据库中，该数据库可由 NMCPHC 随时更新；从该数据库，可以生成 SF-600 套印或打印医疗矩阵的最新版本。由于 Matrix Online 是基于网络的产品，因此不再需要安装或重新安装 PC Matrix 的更新版本。
医疗矩阵手册 - 海军医学
矩阵的先前版本分为两部分：一份名为“医疗矩阵”的文档和一个名为“PC 矩阵”的软件程序。PC 矩阵用于生成单个医疗记录条目（SF-600 套印），其中包括适用于每个患者的一个或多个医疗监测程序的所有相关元素。矩阵委员会确定了医疗矩阵的内容，并对 PC 矩阵进行了编程以包含医疗矩阵信息。对医疗矩阵进行了修订，然后是 PC 矩阵，并努力同时发布或发行两者。Matrix Online 代表了一项重大变化：有关 OMS 的信息存储在数据库中，NMCPHC 可以随时更新该数据库；从该数据库可以生成 SF-600 套印或打印医疗矩阵的最新版本。由于 Matrix Online 是一款基于网络的产品，因此不再需要安装或重新安装 PC Matrix 的更新版本。
矩阵在人工智能中的作用和应用
日出大学，拉贾斯坦邦阿尔瓦尔 摘要：矩阵是人工智能 (AI) 的基础，是各种应用程序中数据表示、操作和转换的关键工具。从机器学习算法到神经网络架构，矩阵理论支持基本计算过程，使 AI 系统能够管理海量数据集、检测复杂模式并执行复杂转换。本文探讨了矩阵在 AI 中不可或缺的作用，重点介绍了线性和逻辑回归中的基本矩阵运算，以及它们在卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等更高级模型中的应用。探讨了矩阵分解和特征值计算等关键数学运算在数据缩减和特征提取中的重要性，从而提高了计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和机器人等领域的计算效率。本文还解决了与大规模矩阵运算相关的计算挑战，例如高维数据处理、可扩展性和数值稳定性。为了克服这些限制，我们讨论了分布式矩阵计算框架、GPU 和 TPU 硬件加速以及稀疏矩阵技术的进步，展示了这些创新如何提高 AI 模型的效率和可扩展性。此外，量子计算和矩阵专用硬件解决方案的最新进展为未来的研究提供了有希望的方向，有可能通过实现矩阵计算的指数级加速来彻底改变 AI。总体而言，矩阵仍然是 AI 计算能力的核心，它提供了一个多功能且高效的框架，既支持当前的应用，也支持人工智能的新兴功能。关键词：矩阵理论、线性代数、机器学习、人工智能、奇异值分解 (SVD)。