XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缺失
基因组缺失和重复对人脑皮质的认知能力的镜像
此预印本版的版权持有人于2025年1月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.06.630955 doi：biorxiv preprint
西藏的气候崩溃：全球识别仍然缺失
藏族高原占地约2％，西欧的大小，超过一半以上的海平面超过4000 m。它是世界上最高，最广泛的高地，拥有多达46,000个冰川，使其成为世界第三大冰块。本期简介旨在确定喜马拉雅冰川的重要性以及对藏族地区脆弱的山地生态系统的潜在威胁。这将包括导致其在当代时代降解的自然和人为因素。此外，它深入研究了生态学的地缘政治，并探讨了国际气候论坛在表达藏族高原在维护全球气候系统中的重要性方面所发挥的关键作用。
基于第四代全缺失腺病毒载体的强效大流行性禽流感病毒疫苗
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 30 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.30.630761 doi：bioRxiv preprint
推荐引用 推荐引用 Zaylaa, Amira J. Dr.; Haidar, Imane; Doughan, Ziad; Moumnieh, Mohammad; Mrad, Hamza; 和 Haidar, Ali M. (2024) “为肢体缺失而设计：基于人工智能的仿生假肢从模拟到现实的转变，”BAU 杂志 - 科学与技术：第 6 卷：Iss. 1，第 2 篇文章。DOI：https://doi.org/10.54729/2959-331X.1150
摘要 摘要 人类肢体或器官的丧失仍然是一个挑战，尤其是在人们不断依赖触摸屏和任务的世界中。因此，患者几乎无法承受和应对因这种丧失而遇到的越来越多的限制。现代手段和技术，如先进的人工部件，减少了对残疾或失去肢体或器官的患者的限制。例如，手部假肢为改善人体肢体的功能能力提供了强有力的工具，从而提高了使用者的生活质量。然而，使用假肢的患者仍然遇到许多问题，例如，遭受完整的肢体和背部疼痛、假肢系统成本高以及与假肢性能相关的困难、控制不佳和更新困难。基于上述问题，目标是设计一种由重量轻的重型塑料制成的 3D 仿生手臂。目的是使用伺服电机代替步进电机，以减少延迟和减轻重量。目的还在于设计一个基于人工智能 (AI) 的仿生手臂程序，该程序可以进行修改以用于未来的目的，例如添加新手势和优化系统控制。新设计包括 3D 打印手臂、控制设计、测试电机和 EMG 传感器、选择具有成本效益的部件、模拟和最终确定真实原型。结合直接执行运动机制和仿生假肢的全尺寸模型，该开发旨在用于上肢的医疗康复。实验结果包括开发一个真正的基于 AI 的系统来定制使用神经网络控制的手势。结果还包括保持 EMG 传感器的准确和干净的读数。此外，新的仿生假肢手臂确保性能不会延迟，模仿手的正常功能。结果还表明，我们的设计在成本效益方面超越了现有的设计，前提是在其他几个规格上它是可比的。设计灵活且基于人工智能控制。作为未来的展望，可以在新的基于人工智能的设计中测试更多的算法，并测试更多的手势。
引用：Sowjanya Lakkoju .，等人。 “解码缺失的协同作用：无糖 Heta 中的 DHA Vegan、磷脂酰丝氨酸和益生菌凝结芽孢杆菌
引用：Sowjanya 等人的数量。 “解码缺失的协同作用：无糖 Hetafu 糖果中的素食 DHA、磷脂酰丝氨酸和益生菌凝结芽孢杆菌”。Acta Scientific Nutritional Health 9.1 (2025): 24-32。
将生物多样性数据中的差距和偏见视为缺失的数据问题
大生物多样性数据集具有较大的分类，地理和时间范围，具有监测和研究的巨大潜力。此类数据集对于评估物种种群和分布的时间变化尤为重要。可用数据中的差距，尤其是空间和时间差距，通常意味着数据不能代表目标人群。这阻碍了大规模推论，例如关于物种的趋势，并可能导致放错了保护作用。在这里，我们概念化了生物多样性监视数据的差距是缺少的数据问题，该数据为不同类型的生物学数据集的挑战和潜在解决方案提供了一个统一的框架。我们将典型的数据差距类型表征为不同类别的缺少数据类别，然后使用丢失的数据理论来探讨有关物种趋势和影响事件/丰富性的因素的含义。通过使用此框架，我们表明，当影响采样和/或数据可用性与影响物种的因素重叠时，可能会由于数据差距而产生的偏差。，但数据集本身没有偏见。结果取决于生态问题和统计方法，该方法确定了围绕哪些变异来源考虑的选择。我们认为，使用监视数据进行长期物种趋势建模的典型方法特别容易受到数据差距的影响，因为这种模型不倾向于说明驱动缺失的因素。为了确定解决此问题的一般解决方案，我们回顾了实证研究并使用仿真研究来比较一些最常使用的方法来处理数据差距，包括亚采样，加权和插补。所有这些方法具有减少偏差的潜力，但可能以增加参数估计的不确定性成本。加权技术可以说是迄今为止生态学中最不使用的，并且具有减少参数估计的偏差和方差的潜力。无论方法如何，降低偏见的能力都取决于对数据差距的知识和数据的可用性。在处理数据收集和分析工作流的不同阶段的数据差距时，我们使用此评论概述了必要的考虑。
恶性疟原虫组氨酸富集蛋白 2 缺失的遗传特征及其对印度奥里萨邦疟疾干预的影响
摘要。通过恶性疟原虫 (P. falciparum) 富含组氨酸的蛋白质 2 (pfhrp2) 基因缺失而导致的诊断逃逸是全球消除疟疾工作的主要潜在障碍。我们调查了印度奥里萨邦 15 个疟疾流行村 pfhrp2 基因缺失的流行情况，并模拟了它们对正在进行的国内疟疾干预计划的影响。我们发现 61.6% 的亚潜伏性恶性疟原虫感染（即快速诊断测试 [RDT] 阴性和聚合酶链反应 [PCR] 阳性）有 pfhrp2 基因缺失，这些缺失主要位于外显子 2 区域（96.2%），并且主要在发热个体的样本中发现（82.6%）。在携带完整 pfhrp2 外显子 2 基因座的亚专利感染个体样本子集中，我们对 DNA 测序和蛋白质多样性特征进行了表征。我们的分析揭示了新的氨基酸重复基序（231 – 293 个氨基酸），这些变异重复序列与 RDT 1 /PCR 1 样本的重复序列不同。我们还在 pfhrp2 基因缺失的背景下评估了国家资助的大规模筛查和治疗干预。我们发现，与单独进行 RDT 治疗相比，大规模筛查和治疗结合其他干预措施（例如分发长效杀虫蚊帐、室内滞留喷洒）降低了携带 pfhrp2 缺失的恶性疟原虫（调整后的相对风险比 [aRRR] = 0.3；95% CI = 0.1 – 1.0）和携带完整 pfhrp2 基因的恶性疟原虫（aRRR = 0.4；95% CI = 0.2 – 1.1）的相对感染风险。总之，我们的研究结果强调，在印度朝着 2030 年消除疟疾的目标迈进之际，需要替代的诊断目标和工具。
拉瑟特利用 Omnibus Series 平台描述他如何找到自己所缺失的东西
彼得·卢普金的肖像画是对他成长经历和影响的视觉回应。卢普金将历史象征与现代体验相结合，创作出的作品涵盖了现代的关注点、方法和技术，他试图将自己的经历与当代社会联系起来。展览将持续到 1 月 5 日……
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
AR6场景数据库中缺失土地碳固换数据的插图RubenPrütz1，2，2，3，4，Sabine大惊小怪1，2，4，Joeri Rogelj 3，5，5，6
在“排放| CO2 | afolu”中作为AR6场景类别中AR6 Land CDR的下限代理。图中仅考虑了所有三个变量的场景（方案n = 725）。Gidden等人的重新分析中的土地CDR场景。与国家温室气体库存一致，与其他两个变量相比，2020年基线的差异显示。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域显示最小最大范围。注意：我们遵循AR6场景数据库的惯例，以正数报告CDR，而Gidden等人的重新分析中的土地CDR变量。显示正面和负CDR 75