XiaoMi-AI文件搜索系统
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贡献报告-Indico Global
在此演示文稿中，我将激励和构建受强磁场的手性血浆的流体动力描述。这样的描述可以应用于夸克Gluon等离子体或天体物理等离子体。kubo公式，该公式将22个传输系数与特定相关函数相关联。在这些运输系数中，8是新颖的。已知的传输系数，例如大厅的粘度和霍尔电导率，现在分为两个，一个纵向和一个横向到磁场。我们通过计算特定全息模型中的所有传输系数来成功检查有效性检查。在这种全息双重的双重化学潜力下，出现了量子临界点。我们计算纠缠端的纠缠熵，并在此临界点附近猜测一个C功能，最终针对量子关键转运的理论描述。通过凝结物理学的实验可访问的系统显示这些特征是Weyl Semimetals。
实施本地可再生能源的空间和时间考虑以及国内热量的分散热量恢复
一个包含33,000多个家庭的英国案例研究区已被用于调查空间和时间冲突，以通过可再生的电能供应和低度的年代恢复从城市排水网络中满足国内热量需求。选择了案例研究区域，因为其水基结构和人口密度代表了大多数英国城市人口所经历的条件。发现，与天然气基系统相比，采用优化和集成的水能系统将导致当前碳排放量减少60％。提出的用于国内供暖的综合水能系统显示，每年可再生能源的盈余为716 GWH。但是，需要114 GWH的不可再生能源来应对需求和可再生能源供应的间歇性。鉴于可再生盈余，可以通过添加局部低效率的季节性间储能来消除国内供暖的碳排放。从更广泛的角度来看，由于国内住房部门占英国碳排放量的15％，因此计算出的60％碳排放量显着。在全国范围内逐步采用此类本地计划将能够切实地减少国家碳排放目标。
通过肌电图的力吸引力界面用于天然VR ...
图1。肌电图（EMG）的神经界面，具有学识渊博的肌肉力解码器。随着用户生成的物理力被我们的界面解码并实时应用于虚拟物体，（a）说明了海滩球，排球和VR中的保龄球的变形，受强度不同的压力。海滩球比排球柔软，因此在相同的力量下表现出更大的变形，而保龄球则是刚性的，并且在手指压力的力范围内勉强变形。我们的方案可以帮助用户更好地感知/区分虚拟对象的物理属性，以类似于他们在现实世界中接近它的方式。（b）通过我们的系统显示了具有增强的物理现实主义的实力虚拟相互作用。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。
单点系泊 - KR e-class
在建造开始前，应提交显示结构主要部件、相关管道和设备的尺寸、布置和细节的图纸，以供审查和批准。这些图纸应清楚地标明尺寸、接头细节和焊接或其他连接方法。一般而言，图纸应包括以下内容（如适用）。(1) 总体布置 (2) 水密隔间布置图，包括水密和风雨密封闭装置的位置、类型和布置 (3) 结构布置，显示船壳板、框架、舱壁、平板、主构件和支撑构件、接头细节（如适用） (4) 水密门和舱口细节 (5) 焊接细节和程序 (6) 腐蚀控制装置 (7) 永久压载物的类型、位置和数量（如果有） (8) 舱底、测深和通风装置 (9) 危险区域 (10) 电气系统单线图 (11) 消防安全设备的位置 (12) 系泊布置 (13) 系泊组件，包括锚腿、相关硬件、缆绳和缆绳负载挠度特性 (14) 系泊组件、工业设备等的基础显示船体结构附件 (15)锚固系统显示锚的大小、桩的承载能力、桩的尺寸和 ca-
液体推进剂燃料系统指南
最近的冲突中大量部署或使用了液体推进剂燃料系统。使用这些弹药的后果仍然存在，它们可能成为未来排雷组织的清理或处置任务。它们可能对当地居民构成重大危害，而它们的安全清理和处置是一项特别复杂的技术任务。尽管如此，简单的程序可以大大降低当地居民面临的风险，同时制定清理和处置方法。排雷计划遇到的典型液体推进剂燃料系统是俄罗斯 SA 2 GUIDELINE Sustain Motor。（母系统显示在封面上）。最近在冲突后环境中遇到的其他系统包括 SS1-SCUD 及其变体、HY-2 SILKWORM、STYX 和 AS-9 KYLE。排雷组织可能会在以下情况下接触液体双推进剂系统的有害烟雾、蒸汽或残留物：a) 位于对目标进行武装打击的下风处，系统中的燃料和化学物质被释放到大气中，并继续缓慢释放；
如果疫苗排除操作错误，可能无法撤销
如果疫苗排除操作错误，则可能无法撤消 问题 ID：59508 受影响的版本 NextGen® Ambulatory EHR v.5.8 至 v.5.8 UD2 与 NextGen® Ambulatory KBM v.8.3 及更高版本 问题 NextGen Healthcare 已发现一个问题，即没有选项可以撤消错误完成的疫苗排除。 示例 在此示例中，用户创建一个新患者或打开一个已经接种过疫苗的现有患者并创建新的诊疗。用户启动订单模块并导航到免疫接种选项卡。用户选择一个疫苗组并单击排除以启动疫苗排除表单模板。用户从可排除的疫苗列表中选择所有疫苗，在注释字段中输入排除详细信息，然后单击保存并关闭。用户注意到疫苗被错误排除，单击排除，并注意到没有选项可以撤消排除。用户导航到“创建新的免疫”模板并注意到错误排除的疫苗不可用，并且系统显示一条错误消息，提示当前患者在选择该疫苗时被排除在外。
印度传统医学系统中人工智能和机器学习的状况 - 系统评价
传统医学系统变得越来越重要，并为现代医学提供了许多非常重要的药物。但是，通过现代药理学标准，传统药物缺乏有力的科学证据，并且尚未确定此类干预措施的安全性和功效。机器学习（ML）和人工智能（AI）可以在Ayush（Ayurveda，Ayurveda，Yoga，Naturopathy，unani，Siddha和Suddha）系统的各个方面发挥重要作用，以提供科学证据。因此，该系统评价旨在了解Ayush系统中ML和AI应用程序中的差距，并为这些领域的未来研究人员提供研究方向。我们使用Scopus，PubMed，IEEE Xplore和Science Direct的数据库进行了文献搜索，以检索与使用-ML和AI在Ayush Systems中使用-ML和AI有关的已发表和未发表的研究文章。我们包括各种研究设计，例如案例研究，案例系列，队列研究，病例对照研究，RCT和非随机对照试验。我们包括了用英语写的文章。我们的系统评价确定了在这些领域中使用ML和AI的差距，从而提供了研究方向。印度传统医学系统显示了一些DL和ML的用法，瑜伽和阿育吠陀是最常用的。然而，其他领域，例如诊断，预后，生物标志物鉴定和药代动力学，有可能采用ML和DL。基于证据的药物以及在Ayush研究的所有领域中正确使用ML和DL技术对于精确医学至关重要。
使用生成对抗网络对异常财务交易的实时检测：企业应用程序
* Zheng，Shuaiqi是电子邮件，电子邮件：exirfaaq@outlook.com摘要：本文使用用于企业应用程序的生成性对抗网络（GAN）提出了一个新颖的实时财务欺诈检测框架。所提出的系统解决了欺诈检测中的关键挑战，包括类不平衡，实时处理要求和企业可伸缩性。实现了复杂的多层体系结构，该系统将高级预处理技术与优化的GAN模型集成了明确设计用于欺诈模式识别的模型。该框架结合了并行处理能力和自适应批处理处理机制，以保持高吞吐量，同时确保次秒延迟。实验评估使用了欧洲信用卡交易数据集的一部分，其中包括50,000笔交易，并通过战略抽样和SMOTE技术实现了平衡的表示。所提出的模型可实现97.8％的准确性，96.5％的精度和95.8％的回忆，与传统的机器学习方法相比，表现出竞争性能。实时性能分析显示出一致的低100ms延迟，同时在不同的负载条件下保持稳健的性能。该系统显示了最高32个节点的线性可伸缩性，具有高可用性和故障功能。全面评估验证了该框架在企业环境中的有效性，为面临不断发展的欺诈挑战的金融机构提供了实用的解决方案。这项研究通过创新的对抗性学习在欺诈检测中的创新应用有助于提高金融安全技术。
DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合
5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。 量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。 在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。EEG中 MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。 eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。
DNA 损伤反应中 p53 和 PTEN 的四稳定动力学
摘要：细胞命运决定是一个复杂的过程，通常被描述为细胞在崎岖的路径上行进，从 DNA 损伤反应 (DDR) 开始。肿瘤蛋白 p53 (p53) 和磷酸酶和张力蛋白同源物 (PTEN) 是此过程中的两个关键参与者。虽然这两种蛋白质都被认为是关键的细胞命运调节剂，但它们在 DDR 中协作的确切机制仍然未知。因此，我们提出了一个动态布尔网络。我们的模型结合了从 NSCLC 细胞获得的实验数据，是同类模型中的第一个。我们网络的野生型系统显示 DDR 激活 G2/M 检查点，这会触发一系列事件，涉及 p53 和 PTEN，最终导致四种潜在表型：细胞周期停滞、衰老、自噬和细胞凋亡（四稳态动力学）。网络预测与另外两种细胞系（HeLa 和 MCF-7）中的功能增益和损失调查相对应。我们的研究结果表明，p53 和 PTEN 充当分子开关，激活或停用特定通路来控制细胞命运决定。因此，我们的网络有助于直接研究 DDR 中的四重细胞命运决定。因此，我们得出结论，同时控制 PTEN 和 p53 动态可能是增强临床结果的可行策略。