XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计的
揭示基于缺陷设计的 MoS 2 共价网络的电子设备中的电荷传输机制
如超越摩尔定律和物联网设备。[2] 在过去的二十年里，人们投入了大量的研究精力来开发大规模生产 2DM 的新方法和策略，旨在实现质量、高通量和低成本之间的最佳平衡。[3] 溶液处理是实现高浓度和高体积 2DM 分散体（也称为“墨水”）的最有效方案；其中，液相剥离是一种有效的策略，可以将块状层状材料转化为分散在合适溶剂中的薄纳米片。[4] 这些墨水可以采用多种方法打印成薄膜，包括喷墨打印、丝网印刷和喷涂，[5] 从而促进 2DM 印刷电子的发展，其中低成本和大面积制造与器件性能同样重要。在这方面，人们对（光）电子学中二维半导体的兴趣日益浓厚，这导致了过渡金属二硫化物（TMD）的巨大成功。它们极其多样的物理化学性质确保了广泛的适用性，并通过使用分子化学方法的特殊功能化策略进一步扩展了其适用性。[6–11] 尽管如此，进展仍然受到结构缺陷的阻碍，这对
一种基于SYSML的机电系统建筑设计的方法
机电系统系统的特征是它们的组件与不同技术领域之间的协同相互作用。这些相互作用使系统能够获得更多的功能，而不是独立考虑的组件的功能之和。传统的设计方法不再足够，并且需要新的协同和多学科的设计方法，并在不同学科的专家之间进行密切合作。sysml是用于系统建模的通用多视图语言，并被确定为对此工作的支持。在本文中，提出了一种基于SYSML的方法。此方法包括两个阶段：一个具有外部观点的黑匣子分析，提供了全面且一致的设置要求，以及逐渐导致系统内部体系结构和行为的白盒分析。
在浏览会话级别设计的议程...
Title: 7 principles for Title: Amazon Nova: Title: Accelerate multi-step Title: Building a modern Title: Train gen Al models Title: Unlock the power effective and cost- Understanding models SDLC tasks with Amazon Q data strategy for designing on Amazon SageMaker Al of your data with efficient generative Al Speakers: Firat Elbey Developer agents gen Al workloads on AWS for scale and performance Amazon S3 Metadata Session 2 apps演讲者：Manikandan演讲者：Neel Mitra＆Speaker：Rekha演讲者：Hiren 10:10 AM PT发言人：Mark Relph Srinivasan和Doug Clauson Sashi sashi varanasi varanasi seshadrinathan chandiramani
制造产品定制产品设计的人工智能应用Okpala Charles Chikwendu 1*，Udu Chukwudi Emeka 2 1，2 Indust
抽象人工智能（AI）正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求，从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习，生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好，优化设计参数并促进大规模定制，同时保持效率，可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用，展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战，包括数据隐私问题，算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真，该研究证明了AI驱动系统的切实好处，例如提高产品质量和运营效率，同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终，这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力，为个性化，高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字：人工智能，个性化产品设计，大规模定制，机器学习，生成设计，预测分析，数字双胞胎，智能制造
使用铁蛋白笼设计的无人造金属过氧化物酶
jiaxin 1，Basabdev maity 1*，Tadaomi Furuta 1*，Tizheng Pan 1，Takafumi Ueno 1,2* 1生命科学与技术学院日本226-8501 2 226-8501，生命科学技术系，自治系统材料研究中心（ASMAT），综合研究所，科学研究所，东京4259 Nagatsuta-Co，Yagawa，Yagawa 226-KU maity.b.aaa@m.titech.ac.jp，fururuta@.ac.ac.ac.ac.jp，ueno.t.b33@m.isct.jp
使用超临界流体的过程：一种可持续的纳米材料设计的方法
以来，由于十九个菲斯，研究和开发工作一直集中在使用超临界流体的特定特性分离物质的新方法上。在这种情况下，必须提及在许多工业过程中使用二氧化碳作为提取剂（咖啡和茶的脱咖啡因，啤酒花的提取，香料，芳香物质，香料，药品等）。在许多领域中，使用这些流体的过程在工业规模上特别有吸引力，例如浸渍，分析和制备分离，有机合成，废物管理和材料回收。超临界流体技术的工业发展伴随着许多研究活动，特别是在无机材料科学领域，用于合成多功能纳米材料。
igGM：功能抗体和纳米型设计的生成模型
免疫球蛋白是免疫系统产生的至关重要的蛋白质，以识别和结合异物，在屏蔽感染和疾病中屏蔽生物中起着至关重要的作用。设计特定抗体为疾病治疗打开了新的途径。随着深度学习的兴起，AI驱动的药物设计已成为可能，从而导致了几种抗体设计方法。但是，其中许多方法都需要与现实世界中不同的其他条件，这使得将它们纳入现有抗体设计过程变得具有挑战性。在这里，我们介绍了IGGM，这是一种具有功能特异性免疫球蛋白的从头设计的生成模型。iGGM同时为给定的抗原产生抗体序列和结构，由三个核心组合组成：用于提取序列特征的预训练的语言模型，用于识别相关特征的特征学习模块，以及一个预测模块，该模块输出设计的抗体序列和预测的完整抗体抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体结构。iGGM不仅在预测结构中，而且还设计新型抗体和纳米体。这使其非常适用于与抗体和纳米型设计有关的多种实用情况。1
lncRNA 44s2 研究对 45-设计的适用性......
1 SU，INSERM UMRS974，AIM，肌肉学研究中心，Piti é -Salp ê tri è re 医院，75013 巴黎，法国； s.falcone@institut-myologie.org（旧金山）; s.ziyyat@institut-myologie.org (SB-Z.)； laura.julien003@gmail.com （左翼）； france.pietri-rouxel@upmc.fr (FP-R.) 2 神经肌肉疾病 AOC 参考中心，波尔多大学医院神经儿科，法国波尔多 33000； guilhem.sole@chu-bordeaux.fr 3 神经肌肉疾病参考中心 AOC，CHU Angers，49933 Angers，法国； JuDurigneux@chu-angers.fr 4 法国巴黎 Pitié-Salpêtrière 医院肌肉学研究所，75013； ja.urtizberea@free.fr 5 北部/东部/法国岛神经肌肉疾病参考中心，物理医学和康复系，CHRU de Lille，59000 Lille，法国； jm-cuisset@chru-lille.fr 6 CEA，巴黎萨克雷大学国家人类基因组学研究中心，91057 埃夫里，法国； boland@cng.fr（AB）; sandron@cng.fr（FS）； meyer@cng.fr（虚拟机）; deleuze@cng.fr (JFD) 7 INSERM，马赛医学遗传学，艾克斯马赛大学，13005 马赛，法国； david.salgado@univ-amu.fr （DS）; jean-pierre.desvignes@univ-amu.fr（J.-PD）; christophe.beroud@inserm.fr （CB）； martin.krahn@univ-amu.fr（MK）; nicolas.levy@univ-amu.fr (NL) 8 法国马赛拉蒂莫内儿童医院 APHM 医学遗传学系，13005 9 法国巴黎综合理工学院 CNRS、INSERM、巴黎综合理工学院、综合理工学院光学与生物科学实验室 (LOB)，91120 Palaiseau； anatole.chessel@polytechnique.edu 10 IRIS，施维雅国际研究所，92150 Suresnes，法国； alexia.blesius@servier.com 11 AP-HP，遗传学和分子生物学实验室，科钦医院，巴黎笛卡尔-索邦大学，巴黎城市大学，75014 巴黎，法国； France.leturcq@inserm.fr * 通讯地址：elena_gargaun@hotmail.com
针对分布式能源系统设计的可持续性分析：多目标优化方法
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
