XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助的
基于计算机辅助的药物设计
它易于使用，并产生几乎实时的结果。您可以迅速迭代设置并较早地识别低电位的潜在客户 - 更快的决定。使用传统方法，知道您是否失败了，需要很长时间（或可能的几周）。使用MT，它通常可以起作用或不起作用，您会很快发现它，因此您决定综合或放弃结构。我们可以使您的答案比合成化合物更快。想筛选配体吗？使用MovableType对其进行测试，您将在几分钟内得到答案。
客户辅助的安全两方计算动态控制器
摘要 - 在本文中，我们建议使用SE-CRET共享方案为动态控制器提供安全的两方计算协议。所提出的协议实现了控制器计算到两个服务器的采购，而控制器参数，状态，输入和输出对服务器保持了秘密。与单个服务器设置中以前的加密控制不同，该建议的方法可以在无限制的时间范围内操作动态控制器，而无需控制器状态解密或输入重新加密。我们表明，通过提出的协议可以实现的控制绩效可以任意接近未加密控制器的控制性能。此外，提出了协议的系统理论和加密修改，以提高通信复杂性。通过基于PID和基于观察者的对照的数值示例来证明协议的可行性。
由MDMA辅助的心理治疗来管理创伤后压力综合征的管理
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。
直接回收由超临界二氧化碳辅助的锂离子电池正电极
生态过渡是我们日常生活的中心，现在能源生产问题及其存储问题现在是许多研究项目的重点。随着我们日常生活设备的电气越来越大，尤其是随着电动汽车的兴起，电池的寿命终止，尤其是锂离子电池（LIBS）的问题成为了真正的挑战。的确，这种类型的电池的建筑要素，例如铜，铝，尤其是钴或镍不仅昂贵，而且在非常本地化的区域和地球上的数量有限。因此，必须实施这些电池收回这些金属并满足市场需求不断增长的回收过程。回收技术（例如pyro-和hydmetallurgy）已被用来收回经济利益的要素。但是，这些破坏性过程有局限性：i）恢复的元素的纯度不足以重用它们制造新电池，ii）ii）它们需要高能输入或大量使用酸。另一方面，直接回收策略旨在将电池的不同部分分开并独立回收，因此成为实现此目标的最可信的替代方法。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
一种小波辅助的深度学习方法，用于模拟受低频可变性影响的地下水水平
Sivarama Krishna Reddy Chidepudi，Nicolas Massei，Abderrahim Jardani，Abel Henriot，Delphine Allier等。总环境科学，2023，865，第161035页。10.1016/j.scitotenv.2022.161035。hal-03925440
从电力技术辅助的Microalga Haematococcus pluvialis中提取有价值的生物分子
摘要：淡水微藻骨球菌是众所周知的天然锦黄素的细胞工厂，占其总干重的4-7％。h. pluvialis囊肿中astaxanthin的生物蓄积似乎是一个非常复杂的过程，取决于其培养过程中不同的不利条件。在不利的生长条件下，H. pluvialis的红色囊肿会形成厚而刚性的细胞壁。生物分子通常需要应用相当复杂的细胞破坏，提取和纯化技术。此简短的综述提供了对H.Pluvialis上游加工中不同步骤的分析，包括生物量的插入和收集，细胞破坏，提取和纯化技术。收集了有关H.倍虫细胞，生物分子组成，特性和脂肪生物活性的有用信息。特别重点是在生长阶段的不同电气技术应用方面的最新进展，并帮助从H.Pluvialis恢复不同的生物分子。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
设计一个计算机辅助的诊断系统，用于心脏全面检测和放射学报告一代
抽象的胸部X射线（CXR）是用于心理评估的常规诊断工具，具有高度的成本效益和多功能性。然而，随着放射科医生评估的扫描数量越来越多，它们可能会遇到疲劳，这可能会阻碍诊断的准确性并减缓报告的生成。我们描述了计算机辅助诊断（CAD）管道启动计算机视觉（CV）和自然语言程序（NLP），该诊断（NLP）对公开可用的模拟物数据集进行了培训。我们执行图像质量评估，查看标签，基于分割的心脏肿大严重性策略，并将严重性分类的输出用于基于大语言模型的报告生成。四位认证的放射科医生评估了CAD管道的产出准确性。Across the dataset composed of 377,100 CXR images and 227,827 free-text radiology re- ports, our system identified 0.18% of cases with mixed- sex mentions, 0.02% of poor quality images (F1=0.81), and 0.28% of wrongly labelled views (accuracy 99.4%), furthermore it assigned views for 4.18% of images which have unlabelled views.对于二元心脏肥大的分类，我们实现了95.2％精度的最新性能。评估报告的语义和放射科医生的正确性的放射科医生协议为0.62（严格的协议）和0.85（放松的同意），类似于0.55（严格）和0.93（宽松）的放射科医生-CAD协议（放松）。未来的改进围绕着改进的文本生成和为其他分歧的CV工具开发。我们的工作发现并纠正了对模拟CXR数据集的几个不正确或缺失的元数据注释，并且我们的CAD系统的性能表明与人类的放射性人士相当。