XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System统一的
统一的首选药物清单
Cardiovascular Agents: Angina, Hypertension and Heart Failure PREFERRED NON-PREFERRED Betaxolol QL Edarbi Bisoprolol QL Edarbyclor Bisoprolol/HCTZ Hydralazine/HCTZ Bystolic BvG Innopran XL Captopril Inpefa Captopril/HCTZ Isradipine Cartia XT Kapspargo Carvedilol QL Katerzia可乐定IR，斑块Kerendia diltiazem Ql levamlodipine diltiazem 12hr e cap Ql Ql Nebivolol diltiazem 24hr er Cap Ql Ql Nimodipine doxazosin doxazosin doxazosin doxazosin doxazosin diasoldipine diesoldipine dionopine diTopin tekturna/hctz eplerenone telmisartan felodipine er ql telmisartan/hctz fosinopril verapamil 200，300mg er 24hr ql ql fosinopril/hctz verquvo verquvo verquvo verquvo guanfacine pa Lisinopril/HCTZ Losartan QL Losartan/HCTZ Methyldopa Methyldopa/HCTZ Metoprolol Succinate QL Metoprolol Tartrate QL Metoprolol/HCTZ QL Minoxidil Moexipril Nadolol QL Nadolol/Bendroflumethiazide Nicardipine QL Nifedipine QL Olmesartan Olmesartan/Amlodipine/HCTZ Olmesartan/HCTZ
最终报告：学习一项统一的运动统一政策，并用眼神感知
移动机器人技术在于三个共同点的交集：感知，操纵和运动。已经对每对组件的交集进行了许多研究。连接到操纵器的摄像机用于眼睛的感知，该摄像机提供了一个特写视图，可在被操纵的物体后面进行。摄像机也可以连接到移动机器人上，以实现以自我为中心的视觉，从而使机器人看到并避免在移动时遇到障碍物。最后，全身控制用于在单个平台上共同进行运动和操纵。在每种情况下，将两个不同的组件耦合可以提供更大的功能，而不是隔离每个组件。但是，我们认为机器人最终将需要同时依靠所有这三个组件，以完成更复杂的任务。在这个项目中，我们希望研究视力，运动和操纵的交集。为此，我们考虑了一个移动机器人，其相机安装在移动臂的末端，负责跟踪和接近视觉目标，同时避免障碍物。此任务具有挑战性，因为机器人必须保持目标并保持近端距离，这需要同时控制移动臂以将相机和腿部定向以向目标移动。虽然每个子任务的脱钩政策可能可能达到合理的绩效水平，但我们希望证明，运动和摄像机操纵的统一政策都可以导致新的有用行为和整体上的出色绩效。我们希望这将最终允许移动机器人执行更复杂的任务，这些任务需要所有三个运动，操纵和视觉。
统一的扩散MRI数据和青少年脑认知发展研究的白质测量
摘要中的单词数量：165 1主要文本中的单词数：6136 2数字数：8 3表：3 4补充：2表5附录：2图6 7 8和协调的扩散MRI数据和白质数据和白质量的测量和白质量测量来自青春期的脑部9认知发展研究10 11 Suheyla cetin-Ketin-karayamak，Ph.d.d.d.d.d.d.d. A，Fan Zhang博士B，Tashrif Billah A，Leo Zekelman D，E，12 Nikos Makris，医学博士，博士学位A，F，Steve Pieper博士C，Lauren J. O'Donnell博士B，*，Yogesh Rathi，13博士学位。 A，B，* 14 15 A，美国马萨诸塞州波士顿16号哈佛医学院的精神病学系，杨百翰和妇女医院。17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。 19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。 20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。 22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。 24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。 26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44 /div>>/div>>/div>>17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。19 C Isomics，Inc。，美国马萨诸塞州剑桥。20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。22 E言语和听力生物科学和技术计划，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信：30 Suheyla Cetin-Karayumak，博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive，Ste 1155 33 33 Somerville，MA 02145 34电子邮件：skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44
意识、数学和现实：统一的现象学
每一个科学理论都是现实的模拟，每一个书面故事都是经典的模拟，每一个主观观点的概念化都是其背后意识的模拟——但这些模拟是否有共同的本质？对不同学科中看似不同的基本问题的回答最终可能会汇聚成一个解决方案：一个单一的本体论答案，它支撑着大统一理论、意识难题和数学的基础。我提出了一个假设，一个推测性的近似值，在对科学证据和哲学文献的全面概述的支持下，提出了一个统一的认识论和现象学模型，并在此过程中提出了一个解决意识难题的简约解决方案。
安全规划路线图；对齐统一的愿景
安全计划；6.Buildvisionofprocessforfamily7.Buildinformednetworkwithfamily8.Createexplanationforchildren(andeveryoneelse)9.BuildSafetyPlanwithparentsandnetworkSuccessive process where family demonstrate over time theycanmakechildrensafe,regularreview—honouringsuccessandutilising struggles.所有参与者均应在每次遇到theSafetyScales上对安全性进行评分。需要挖掘关键问题 - 贫民，触发器和压力fulltimesthatmakeabuse/nevelectmorelikelikely.thefamilymusteithercome comport或完全拥有所有规则。必须拒绝
一个统一的布局模式分析框架，具有深度因果估计
摘要 - 特征大小的减小和制造过程的增长会导致制造半导体设备的更多故障。因此，识别失败的根本原因布局模式变得越来越多地提高产量。在本文中，提出了一个基于布局感知诊断的新型布局模式分析框架，以有效地确定根本原因。在框架的第一个阶段，使用对比度学习训练的编码网络用于提取布局片段的表示形式，这些片段不变到琐碎的变换，包括偏移，旋转，旋转和镜像，然后将其聚类以形成布局模式。在第二阶段，我们通过结构性因果模型对任何潜在的根本原因布局模式与系统缺陷之间的因果关系进行建模，然后将其用于估计候选候选候选缺陷模式的平均因果效应（ACE），以识别真正的根本原因。对实际工业案例的实验结果表明，我们的框架的表现要优于具有更高准确性的商业工具，并且平均速度约为8.4加速。
LayoutLMv3：使用统一的文本和图像蒙版对文档 AI 进行预训练
自监督预训练技术在 Document AI 中取得了显著进展。大多数多模态预训练模型使用掩码语言建模目标来学习文本模态的双向表示，但它们在图像模态的预训练目标上有所不同。这种差异增加了多模态表示学习的难度。在本文中，我们提出了 LayoutLMv3，以统一的文本和图像掩码来预训练用于 Document AI 的多模态 Transformer。此外，LayoutLMv3 还使用词块对齐目标进行预训练，通过预测文本词的相应图像块是否被掩码来学习跨模态对齐。简单的统一架构和训练目标使 LayoutLMv3 成为以文本为中心和以图像为中心的 Document AI 任务的通用预训练模型。实验结果表明，LayoutLMv3 不仅在以文本为中心的任务（包括表单理解、收据理解和文档视觉问答）中取得了最佳性能，而且在以图像为中心的任务（例如文档图像分类和文档布局分析）中也取得了最佳性能。代码和模型可在 https://aka.ms/layoutlmv3 上公开获取。
一个统一的平台，使用 1250 种癌细胞系的转录组数据对 1562 种药物进行生物标志物排序和验证
简介：体外细胞系模型为研究可用于癌症全身化疗的化合物提供了宝贵的资源。然而，由于数据分散在几个不同的数据库中，这些资源的利用受到限制。在这里，我们的目标是建立一个平台，能够验证化学耐药性相关基因并对可用的细胞系模型进行排序。方法：我们处理了四个独立的数据库，DepMap、GDSC1、GDSC2 和 CTRP。对基因表达数据进行分位数归一化，并分配 HUGO 基因名称以明确识别基因。导出所有药物的耐药性值。使用 ROC 检验计算基因表达与治疗耐药性之间的相关性。结果：我们将四个数据集与 1562 种药物的化学敏感性数据和 1250 种癌细胞系的转录组水平基因表达相结合。我们已利用该数据库建立了一个在线工具，以便在统一的分析流程中关联可用的细胞系敏感性数据和治疗反应 ( www.roc- plot.com/cells )。我们利用已建立的流程对与阿法替尼和拉帕替尼（两种 ERBB2 酪氨酸激酶结构域抑制剂）耐药性相关的基因进行排序。讨论：该计算工具可用于 1) 将基因表达与耐药性关联起来，2) 识别和排序耐药和敏感细胞系，以及 3) 排序耐药相关基因、癌症标志和基因本体途径。该平台将通过验证基因-耐药性相关性和为新实验选择最佳细胞系模型，为加速癌症研究提供宝贵支持。2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 \ x2 \ x88 \ x88h但是，如果| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ x2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ x2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，该论点实际上意味着一个更强的状态：没有统一的u \ x2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对于不同的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 1 \ x2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ x2 \ x2 2 \ xe2 \ x9f \ x9 \ x88 \ x88h非正交性的假设在这里至关重要，例如，对于某些正交纯状状态而言，受控门，satsfying（1）。以前的论点Miight并没有完全笼统，因为该国可以更一般的计划来复制量子信息。最通用的操作操作通道T：b（h）\ x2 \ x86 \ x92 b（h \ x2 \ x8a \ x97h）st fimying tr \ x2 \ x8a \ x8a \ x97 id b（h） \ x2 \ x97 \ xax6 t = id B（h）。 （2）'
b'对于任何一对纯状态| \ xcf \ x88 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。但是，如果| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 0或| \ xe2 \ x9f \ xa8 \ xcf \ x88 | \ xcf \ x86 \ xe2 \ x9f \ xa9 | = 1导致矛盾，因为纯净的状态都不满足。请注意，此论点实际上意味着更强有力的陈述：没有统一的u \ xe2 \ x88 \ x88 u（h）可以满足（1）对独特的，非正交的纯态| \ xcf \ x88 1 \ xe2 \ x9f \ xa9，| \ xcf \ x88 2 \ xe2 \ x9f \ xa9 \ xe2 \ x88 \ x88h。非正交性的假设在这里至关重要，例如，对某些正交纯状状态满意（1）。以前的参数似乎并不完全笼统，因为可能存在更多的一般方案来复制量子信息。最通用的操作将是一些量子通道T：B（H）\ Xe2 \ X86 \ X92 B（H \ Xe2 \ X8A \ X97H）满足Tr \ Xe2 \ X8A \ X8A \ X97 ID B（H） \ xe2 \ x97 \ xa6 t = id B（h）。（2）'
接近统一的表面增强拉曼β因子...
慕尼黑，80539 德国慕尼黑 * 通讯作者：r.oulton@imperial.ac.uk 分子振动对光的拉曼散射提供了一种通过分子内部键和对称性进行“指纹识别”的强大技术。由于拉曼散射很弱 1 ，因此非常需要增强、引导和利用它的方法，例如通过使用光学腔 2 、波导 3–6 和表面增强拉曼散射 (SERS) 7–9 。虽然 SERS 通过将光局限于金属纳米结构中极小的“热点”内而提供了显著的增强 6,15,22,2，但这些微小的相互作用体积仅对少数分子敏感，产生难以检测到的微弱信号 10 。在这里，我们展示了将 4-氨基硫酚 (4-ATP) 分子与等离子体间隙波导结合后的 SERS 引导至单一模式，效率 > 𝟗𝟗%。尽管牺牲了一个限制维度，但我们发现由于波导的更大传感体积和非共振模式，在宽光谱范围内 SERS 增强了 𝟏𝟎 𝟒。值得注意的是，波导-SERS (W-SERS) 足够明亮，可以对波导中的拉曼传输进行成像，从而揭示纳米聚焦 11–13 和珀塞尔效应 14 的作用。模拟激光物理学中的 𝛃 因子 15–17，观察到的接近 1 的拉曼 𝛃 因子为 SERS 技术带来了新的亮点，并指出了控制拉曼散射的替代途径。 W-SERS 引导拉曼散射的能力与基于集成光子学 7-9 的拉曼传感器有关，可应用于气体和生物传感以及医疗保健。拉曼光谱尽管效率低下，但由于利用了可见光波长下激光和探测器技术的成熟度，已成为一种强大的技术。已经开发出各种依赖于受激拉曼散射 1 或表面增强拉曼散射 (SERS) 18-20 的增强技术。受激拉曼过程是一系列强大方法的基础，但依赖于高强度和短脉冲光激发，这通常会损坏样品。同时，SERS 21 已成为一个庞大的研究领域，探索能够将拉曼增强许多数量级的金属纳米结构，例如粗糙的金属表面 22、纳米颗粒 10,23,24、纳米间隙 25,26、波导 9,27 和金属尖端 18,28,29。尽管对单个分子敏感，SERS 仍有几个局限性。首先，最强的 SERS 需要非常小的“热点”，其中增强是活跃的，但只有少数分子可能会经历它。其次，共振增强限制了拉曼带宽。最后，从局部场中出现的 SERS 会发生衍射，使有效检测变得困难 10 。在本信中，我们使用等离子体波导探索波导增强拉曼散射 3–6 ，结合 SERS 7–9 ，如图 1a 所示。它由一个等离子体间隙波导和放置在玻璃基板两端30-32的光学天线耦合器组成。间隙区域的拉曼散射通过两种机制增强：纳米聚焦效应11-13引起的局部激发强度增加，以及真空涨落增强引起的珀塞尔效应14。图1b中波导模式的有限差分时域（FDTD）模拟显示了光学限制强度。虽然波导在许多倍频程上提供非共振SERS，但这种增强在天线-波导耦合的有效带宽内持续存在。虽然这种方法牺牲了沿一个方向的限制，但强波导-SERS（W-SERS）能够对纳米结构上的拉曼传输进行成像，并观察纳米聚焦和珀塞尔效应。我们发现间隙模式中的SERS占主导地位，因为它驱动珀塞尔效应。因此，我们引入了自发拉曼β因子15–17，以量化SERS与该单一模式耦合的比例。我们发现W-SERS在宽光谱范围内产生接近1的拉曼β因子，增强了10 4。