XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系列的
4：4：4：1和3：3：1系列的金属间代理
化学系 - Ångstr的实验室，乌普萨拉大学，邮箱538，751 21 21 Uppsala，瑞典B材料与环境化学系，斯德哥尔摩大学材料与环境化学系，Svante Arrhenius诉AG 16C 16C，10691 10691，10691，斯沃尔姆，斯沃尔姆，斯沃尔姆，Sweden c c c c c c c，sweden c c c c。 D Univ Paris Est Creteteril，CNRS，ICMPE，UMR7182，2 Rue Henri Dunant，94320 Thiais，法国E CNRS-Saint-Saint-Gobain-Nims，IRL 3629，实验室，用于创新的关键材料和结构的实验室（链接）技术，10691 Stockholm，瑞典G乌克兰NAS和乌克兰MES的磁性研究所，03142 Kyiv，Kyiv，乌克兰H AGH KRAKOW大学物理学和应用计算机科学学院，Mickiewicza，30 - 059 - 059 Krakow，Poland
KitBit：用于解决智力测试和数值系列的新型 AI 模型
摘要 — 智力测试的解析度，特别是数字序列的解析度，在 AI 系统的评估中一直备受关注。我们提出了一种名为 KitBit 的新计算模型，该模型使用一组精简的算法及其组合来构建一个预测模型，该模型可以在数字序列中找到潜在的模式，例如智商测试中包含的数字序列和其他复杂得多的数字序列。我们介绍了该模型的基本原理及其在不同情况下的应用。首先，对从各种来源收集的智商测试中使用的一组数字序列进行系统测试。接下来，我们的模型成功应用于用于评估文献中报告的模型的系列。在这两种情况下，该系统都能够使用标准计算能力在不到一秒的时间内解决这些类型的问题。最后，KitBit 的算法首次应用于著名的 OEIS 数据库的完整系列。我们以算法列表的形式找到了一种模式，并在迄今为止数量最多的系列中预测了以下术语。这些结果证明了 KitBit 解决可以用数字表示的复杂问题的潜力。
AR+、HRAS/PIK3CA 共突变涎管癌病例系列的靶向治疗
结果：从 MTB 中确定了 4 名具有 AR+ HRAS / PIK3CA 共突变 SDC 和临床随访数据的患者。从文献中确定了另外 9 名具有临床随访的患者。除了 AR 过表达和 HRAS 和 PIK3CA 变异之外，还确定了 PD-L1 表达和肿瘤突变负荷 > 每兆碱基 10 个突变作为其他潜在可靶向变异。在可评估的患者中，7 名患者开始接受雄激素剥夺疗法 (ADT)（1 名部分缓解 (PR)、2 名稳定疾病 (SD)、3 名进展性疾病 (PD)、2 名不可评估），6 名患者开始接受替比法尼治疗（1 名 PR、4 名 SD、1 名 PD）。各有一名患者接受了免疫检查点抑制（混合反应）以及替比法尼和 ADT（SD）以及阿哌沙布和 ADT（PR）的联合疗法治疗。
采用 Versal™ AI Core 系列的 5G 波束成形
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热电池™ 储源热泵系统是综合冷热源系统系列的一部分
SSHP 系统最常用于在室外气温极低的地区提供电加热，这些地区的室外气温低到足以使仅使用空气对水热泵加热变得困难或成本高昂。SSHP 系统可以有效且高效地加热和冷却建筑物，而无需考虑室外气温。实现此目的的替代方法，例如电加热或化石燃料锅炉或奇特的 AWHP 设计，由于电力需求更高、公用事业成本更高或碳足迹更高而处于劣势。基于电阻的加热的电能转换效率为 1 (1)，而 SSHP 系统冷却器-加热器的 COP 可高达 3 (3) 到 4 (4)，从而大大降低电力需求。
质子辐照下 NVIDIA Xavier SoC 系列的单粒子效应来源
摘要 — 在本文中，我们使用质子束描述了 NVIDIA Xavier 系列片上系统 (SoC) 中的两个嵌入式 GPU 设备。我们比较了分别针对商业和汽车应用的 NVIDIA Xavier NX 和工业设备。我们使用不同的功率模式评估了两个模块及其子组件（CPU 和 GPU）的单粒子效应 (SEE) 率，并首次尝试使用其基于 ARM 的系统中包含的在线测试工具来识别它们的确切来源。我们的结论是，SoC 的 CPU 复合体中最敏感的部分是各种缓存结构的标签阵列，而在 GPU 中没有观察到任何错误，可能是因为在辐射活动期间，与应用程序的 CPU 部分相比，它的执行速度更快。
时间系列的机器学习方法
使用深度学习（DL）的新机器学习方法（ML）超过时间系列模型，通常比传统的ML算法更准确。但是，这些相同的模型（DL）是其缺点，因为它花了大量时间来训练它们在其超偏见的复杂定制任务中。可以看出，使用包装技术（RF）和增强（GBM）的另一种强大的ML方法（即随机森林（随机森林-RF）和梯度增强机）的关注较少。它们的计算量较高，而不是时间串联模型，超出了超级保障者的自定义活动的复杂程度远不那么复杂。鉴于此发现，选择了其中两种 - 随机森林和LightGBM，因为它们代表了强大的方法，并且可以有效地捕获数据中的复杂非线性模式。从对这些技术的分析中，我们试图建立一种方法，以系统地获取一种能够协助分析师参与决策过程的工具，以了解投资，赚钱或等待和得出有关在巴西市场中潜在使用机器学习技术的结论，从而提出了推荐的推荐实践和/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/或/of。首先，进口的数据分区分为三组（培训，验证和测试），并且采用了两种数据分离方法：一种使用数据的时间方面和另一个随机除法。该过程遵循数据收集和存储步骤，价格序列的处理和归一化，串联属性的分析，从原始属性创建新属性，使用预测模型以及结果分析。值得注意的是，数据还使用描述为时间栏的方法的自定义标记。总而言之，考虑到所研究的问题，尽管随机分裂具有更有效的措施，这与使用时间分割有关。关于算法，LGBM证明了它的效果更好。
人工智能基因表达分析预测了套细胞淋巴瘤和大型泛癌系列的总体生存率
摘要：套细胞淋巴瘤 (MCL) 是成熟 B 细胞非霍奇金淋巴瘤的一种亚型，其预后不良。首先，我们分析了一系列 123 例病例 (GSE93291)。使用多层感知器人工神经网络、径向基函数、基因集富集分析 (GSEA) 和常规统计数据的算法，将 20,862 个基因与 28 个 MCL 预后基因相关联以进行降维，从而预测患者的总体生存率并突出显示新的标志物。结果，58 个基因以高精度预测生存率（曲线下面积 = 0.9）。进一步缩减后，确定了 10 个基因：KIF18A、YBX3、PEMT、GCNA 和 POGLUT3 与生存率较差有关；SELENOP、AMOTL2、IGFBP7、KCTD12 和 ADGRG2 与生存率较高有关。还与增殖指数 (Ki67) 进行了关联。有趣的是，这些与细胞周期、凋亡和代谢有关的基因也预测了弥漫性大 B 细胞淋巴瘤 (GSE10846，n = 414) 的生存率，以及包括最相关癌症 (肺癌、乳腺癌、结直肠癌、前列腺癌、胃癌、肝癌等) 的癌症基因组图谱 (TCGA，n = 7289) 的泛癌系列。其次，使用 10 个肿瘤学小组 (转录组、癌症进展和途径、代谢途径、免疫肿瘤学和宿主反应) 预测生存率，并突出显示 TYMS。最后，使用机器学习，C5 树和贝叶斯网络对 LLMPP MCL35 增殖测定的预测和相关性具有最高的准确度，并制作了 RGS1。总之，人工智能分析可以高精度地预测 MCL 的总体生存率，并突出显示可预测大量泛癌症系列生存率的基因。
用于系统识别和机器学习中应用的陈 - 弗利斯系列的连续性
在涉及系统识别，自适应控制和机器学习的应用程序中，随着时间的推移会不断处理输入输出数据流，以产生参数/权重估计的效率，以使假定的模型的行为与数据源相匹配。例如，在控制的背景下，这通常意味着模型的动力学应渐近地接近植物的动力学。当模型与工厂不兼容或数据流中包含不良信息时，这可能不会发生。更微妙的失败模式是模型的动力学不持续取决于参数的一种。在这种情况下，参数估计的序列可能会收敛到一定极限，而模型动力学的相应近似序列在任何意义上都无法收敛。
建议：接受透析治疗的个体接种第三剂 COVID-19 疫苗（作为扩展主要系列的一部分）
自 2021 年 8 月以来，安大略省已为免疫功能低下的个人提供了第三剂 COVID-19 疫苗，作为扩展的主要疫苗系列的一部分。接受透析的个体属于非 COVID-19 免疫指导中免疫抑制的临床风险人群。由于与接受透析治疗相关的因素（即地点、交通、与他人接触），他们接触 COVID-19 的风险也更高。然而，安大略省或国家指导尚未将这些个体确定为建议接种第三剂（作为扩展的主要疫苗系列的一部分）的群体。安大略省免疫咨询委员会 (OIAC) 于 2021 年 11 月 5 日召开会议，审查和讨论了管辖范围扫描、已发表和预印本文献的综合以及安大略省关于透析人群疫苗有效性的未发表数据。