XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System示例
示例程序
重要安全信息（续）警告和注意事项 • 可能发生超敏反应，包括过敏反应。如果发生超敏反应，请停止使用 Esperoct ® 并进行适当的治疗 • 已出现中和抗体（抑制剂）。如果使用推荐剂量的 Esperoct ® 无法控制出血或未达到预期的血浆因子 VIII 活性水平，请进行测量因子 VIII 抑制剂浓度的分析 • 在未接受过治疗的 6 岁以下患者 (PUP) 中，在前 5 天的暴露期内，在输注 Esperoct ® 后观察到因子 VIII 增量恢复 (IR) 暂时减少。在 IR 减少期间，这些受试者的出血倾向可能会增加。如果使用推荐剂量的 Esperoct ® 无法控制出血和/或未达到预期的因子 VIII 活性水平且未检测到因子 VIII 抑制剂，请考虑调整剂量、给药频率或停止使用 Esperoct ®
安全计划示例
乔·史密斯（Joe Smith）美化环境将保留单独的服务时间（HOS）文件，以供授权驾驶乔·史密斯（Joe Smith）美化车辆的每个员工。每个授权的员工在开始就业时，或在更改公司内部职位之前，将接受数小时的服务培训，成为Joe Smith园林绿化的授权驾驶员。授权驾驶员将在每天操作乔·史密斯（Joe Smith）园林绿化车辆的每天维护省内驾驶员的服务豁免时间记录（ETR）。员工每个星期五将亲自提交他们的ETR到乔·史密斯（Joe Smith）园林绿化办公室，或通过电子邮件发送至：joesmithland@gmail.com。驾驶员如果他们在160公里以外的情况下行驶，并确保他们携带有效的电子记录设备豁免许可证，则将其ETR转移到纸质日志中。驾驶员将在每个星期的星期五向乔·史密斯（Joe Smith）园林绿化办公室或通过电子邮件发送给以下方式：joesmithland@gmail.com。所有者乔·史密斯（Joe Smith）将每周监视ETR和/或HOS Paper Logbook，并解决与HOS符合授权公司驾驶员有关的任何问题。ETR和HOS日志将在每个员工文件中保持至少6个月。，由于乔·史密斯（Joe Smith）对员工的HOS审计合规性的审查，对驾驶员的任何后续行动都将记录在HOS文件中。
翻译示例
伊万诺夫 IVAN IVANOVICH 在乌里扬诺夫斯克国立技术大学学习期间，19 至 19 年通过了“航空仪器、测量和计算系统”专业的以下学科考试和测试。 理论学科 1. 政治史满足 2 的哲学。满意度 3. 良好的经济理论基础 4.政治学、社会学优秀 5. 企业经济学优秀 6. 市场经济学；组织和生产计划 良好 7. 生态与生命安全 优秀 8. 法律基础及格 9. 外语优秀 10. 体育及格 11. 普通物理及格 12. 物理专题及格 13. 高等数学及格 14. 特殊章节数学通过优秀 15. 工程图形满足 16. 专业简介通过 17. 电气工程材料及格 18. 计算机技术与编程 优秀 19. 技术力学 良好 20. 电气工程理论基础 良好 21. 航空仪器和测量与计算系统的设计与标准化 优秀 22. 航空仪器与测量与计算系统的计量支持 优秀 23航空电子装置和机载电源计算与设计优秀24.自动控制原理优秀。 25. 测量的功能单位-
示例项目描述
示例项目描述损害了DNA：靶向前列腺癌的脚跟Claire Fletcher博士，尽管可用于治疗晚期前列腺癌的药物数量增加，但通常会发展出耐药性，使患者没有有效的治疗。当前可用的药物也具有令人衰弱的副作用。因此，迫切需要以不同方式起作用的新药。许多高级前列腺癌的修复DNA损伤的能力缺陷 - 可以使用增加这种损害的新药物来利用的“致命弱点”。我们发现了一种称为microRNA的一小部分DNA样材料，该材料在前列腺癌中导致非常高的DNA损伤，但不是正常的前列腺细胞。该项目将开发该microRNA作为一种潜在的新晚期前列腺癌处理，我们设计了两种不同形式的microRNA，以最大程度地稳定体内，并专门针对前列腺癌细胞。我们将使用实验室生长的细胞以及患者捐赠的肿瘤组织来测试它们引起DNA损伤，抑制癌症生长并增加对其他DNA破坏药物的敏感性的能力。接下来，我们将检查microRNA抑制小鼠前列腺癌肿瘤生长的能力。这还将告诉我们有关人体如何处理microRNA，以及是否观察到任何副作用。这些实验对于随后在患者的microRNA临床试验中至关重要。该项目现已由PCR资助，如果您想了解更多信息，请访问：https：//www.prostate-cancer-research.org.uk/project/project/prostate-cancers-achilles-achilles-heel/ heel/
回廊示例
Aljabar, P., Heckemann, RA, Hammers, A., Hajnal, JV, & Rueckert, D. (2009). 基于多图谱的脑图像分割：图谱选择及其对准确性的影响。神经图像，46 (3)，726 – 738。Aljabar, P., Wolz, R., & Rueckert, D. (2012)。流形学习用于医学图像配准、分割和分类。机器学习在计算机辅助诊断中的应用：医学影像智能与分析，1，351 – 372。Arrigo, A., Mormina, E., Calamuneri, A., Gaeta, M., Granata, F., Marino, S., … Quartarone, A. (2017)。人脑半球间闭锁连接：基于约束球面反卷积的研究。 Clinical Neuroradiology , 27 (3), 275 – 281. Berman, S., Schurr, R., Atlan, G., Citri, A., & Mezer, AA (2020). 使用体内高分辨率 MRI 自动分割人类背侧隔膜。Cerebral Cortex Communications , 1 (1), 1 – 14. https://doi.org/10.1093/texcom/tgaa062 Brown, SP, Mathur, BN, Olsen, SR, Luppi, P.-H., Bickford, ME, & Citri, A. (2017). 在理解大脑皮层和隔膜之间功能相互作用的作用方面取得新突破。神经科学杂志, 37 (45), 10877 – 10881。Bruguier, H., Suarez, R., Manger, P., Hoerder-Suabedissen, A., Shelton, AM, Oliver, DK, … Puelles, L. (2020)。寻找隔膜和亚板的共同发育和进化起源。比较神经学杂志, 528 (17), 2956 – 2977。Chen, H., Dou, Q., Yu, L., Qin, J., & Heng, P.-A. (2018)。VoxResNet：用于从 3D MR 图像中分割大脑的深度体素残差网络。神经图像, 170, 446 – 455。Crick, FC, & Koch, C. (2005)。隔膜的功能是什么？英国皇家学会哲学学报B：生物科学，360（1458），1271-1279。
从单个示例
水平生成是程序内容产生（PCG）的主要重点，但是基于深度学习的方法受到稀缺培训数据的限制，即人为设计的水平。尽管是一个主导的框架，但生成的对抗网络（GAN）在产生的和人为实现的水平之间表现出很大的质量差距，以及培训成本上升，尤其是随着令牌复杂性的提高。在本文中，我们引入了一个基于扩散的生成模型，该模型仅从一个示例中学习。我们的方法涉及两个核心组成部分：1）有效而表达的水平代码，以及2）具有受限接收场的潜在denoing网络。首先，我们的方法利用令牌标签（类似于单词嵌入）来提供密集的表示。这种策略不仅超过了代表较大游戏水平的一式式编码，而且还可以提高稳定性并加速潜在扩散的收敛性。此外，我们将denoising网络体系结构调整为良好的接收领域，以局部数据的局部贴片，以促进单个例子学习。广泛的实验表明，与手动设计的水平相比，我们的模型能够生成风格一致的任意大小样本。它适合与基于GAN的方法更少的伪像的广泛水平结构。源代码可在https://github.com/shiqi-dai/ diffusioncraft上找到。