XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自动检索
通过自动检索，重新播放和回答一代来增强监管合规性
监管文件是许多行业的关键组成部分，包括金融，医疗保健和保险，以遵守标准和法律。这些文档的特征是复杂的法律术语，层次结构和频率更新。因此，这给解释和实施带来了困难。这些不兼容性导致负面结果，例如重大的经济惩罚，声誉丧失和运营中断。监管文件的复杂性提出了有效的信息检索和合成的先进系统的必要性。检索功能生成（RAG）系统为检索机制和答案生成提供了有希望的解决方案。先前在监管自然语言处理（REGNLP）的研究发现了POTEN-
4级单元3-教师指南
·拼写课程提供了高级语音代码的说明，包括不规则和/或罕见的声音/拼写对应关系以及用英语单词使用的常见外国拼写。这些技能是使用支持拼字映射和流利，自动检索的多感觉策略引入的。大火中包含的课程为学生提供了一些机会，可以练习应用新学习的声音拼写，但是有些学生（尤其是那些具有基于语言的学习差异的学生）可能需要额外的机会来练习应用此新学习的代码。每天收集的形成性评估数据可以帮助教师确定需要其他练习的学生。老师应该期望有些学生需要在这一领域进行其他练习。
QDMI——量子设备管理接口
摘要 — 量子计算是一项很有前途的技术，它需要复杂的软件堆栈将最终用户连接到各种可能的量子后端。然而，当前的软件工具通常是针对单个平台进行硬编码的，缺乏能够自动检索和适应不同平台不断变化的物理特性和约束的动态接口。随着新硬件平台的频繁推出，其性能每天都在变化，这构成了严重的限制。在本文中，我们展示了一个概念和一个原型实现的接口，称为量子设备管理接口 (QDMI)，它通过明确连接软件和硬件开发人员来解决这一问题，调解他们相互竞争的利益。QDMI 允许硬件平台以标准化的方式提供其物理特性，软件工具可以查询这些数据以相应地指导编译过程。这使得软件工具能够自动适应不同的平台并针对特定的硬件约束优化编译过程。QDMI 是慕尼黑量子软件堆栈 (MQSS) 的核心部分——一个复杂的软件堆栈，用于将最终用户连接到各种可能的量子后端。 QDMI 作为开源软件在 https://github.com/Munich-Quantum-Software-Stack/QDMI 上公开提供。
链球菌突变体调节细菌 - 真菌相互作用中白色念珠菌的泛素修饰
植物病毒对全球农业构成了重大威胁，并需要有效的工具才能及时检测。我们提出了AutoPvprimer，这是一种创新的管道，该管道整合人工智能（AI）和机器学习以加速植物病毒引物的发展。管道使用Biopython从NCBI数据库自动检索不同的基因组序列，以增加后续引物设计的鲁棒性。design_-primers_with_tuning模块使用随机森林分类器，可优化参数并为不同的实验条件提供灵活性。质量控制措施，包括评估Poly-X含量和熔化温度，提高了引物的可靠性。AUTOPVPRIMER独有的是Visualize_primer_dimer模块，它支持引物二聚体的可视化评估，这是其他工具中缺少的功能。引物特异性通过引物爆炸验证，这有助于管道的整体效率。AutoPvprimer已成功地应用于番茄镶嵌病毒，证明其适应性和效率。模块化设计允许用户自定义，并将适用性扩展到不同的植物病毒和实验场景。管道代表了引物设计的重大进展，并为研究人员提供了加速分子生物学实验的有效工具。未来的发展旨在扩展兼容性并纳入用户反馈，以巩固AutoPvprimer，作为对生物信息学工具箱的创新贡献，也是提高植物病毒学研究的有希望的资源。