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。
通过DNA聚合酶辅助的终端标记
在彗星测定中的摘要中，如果细胞被X X倍化为Genoto XIC剂，则在单细胞凝胶电泳后形成尾巴。these尾巴包括DNA单链断裂（SSB）和双链断裂（DSB）的混合物。ho w e v er，这些两种类型的链断裂无法使用具有Con V en ventionDNA染色的彗星测定方案来区分。由于DSB对单元格是有问题的，因此如果可以在同一彗星中差异化SSB和DSB，则将很有用。为了能够区分SSB和DSB，我们为聚合酶辅助的DNA损伤分析（PADDA）设计了一种协议，可与Flash Comet协议或固定单元格结合使用。通过使用DNA聚合酶I将SSB和末端脱氧核苷酸转移酶标记为具有荧光团标记的核苷酸的DSB。在此，TK6细胞或HACAT细胞暴露于过氧化氢（H 2 O 2），电离辐射（X射线）或DNA切割酶，然后遵循彗星方案，以实施彗星方案。p adda提供了更广泛的检测范围，未发现的DNA链断裂的未发现的未发现。
增强现实 - 辅助的显微外科切除术的...
Biometics旨在使用整个现代工具和超高速度计算的整个武器库科学地模仿天然植物，过程和引人入胜的天然材料原理。自然工程过程和仿生工程之间的基本差异在于他们的最终目标。生物材料创造的生物学原因严格属于任何生物体的生存益处，这是由于通过选择和功能化优化的骨骼结构而导致的生存益处。偷窥自然，追求他的技术，技术和经济目标。材料中的极端仿生学可以定义为在人类舒适区以外的自然生物材料来源（温度，毒性，pH，pH，盐度，压力等）为了创造工程灵感，可以创建类似于其独特特性的无机有机混合复合材料。[1]尽管这些
朝着AI辅助的标准化框架，图像...
与隔离发生的危害相比，风和降雨极端的同时出现会产生更大的影响。这项研究评估了从两个角度来看，冬季，在冬季，热带气旋（ETC）产生的化合物极端。首先，我们用极端的风和降雨进行评估；使用风严重程度指数（WSI）和降雨严重程度指数（RSI）来测量占地面积的严重程度，该指数（RSI）占了这两种危险的强度，持续时间和面积。其次，我们评估了6小时的风和降雨量的局部共发生。我们从这两个角度量化了复合极端的可能性，并在控制（1981 - 2000年）和Future（2060 - 2081，RCP8.5）中的许多驱动程序（喷气流，旋风轨道和前线）中进行了表征，来自当地对流的2.2 KM Crimate Promimate Proimate Proime jections and Futor and Future（2060 - 2081，RCP8.5）。模拟表明，将来在同一风暴中产生极为严重的WSI和RSI的ETC的可能性增加，发生的频率高3.6倍（与对照中的18年相比，每5年一次）。这种频率的增加主要是由降雨强度增加驱动的，这主要是热力学驱动因素。但是，未来的风也随着强度增强的喷射流而增加，而这些事件中向南的流离失所的喷气和旋风轨道会导致温度的动态增强。这与Clausius-Clapeyron一致，这加剧了降雨，并且由于额外的潜热能而可能导致风速。未来的模拟还表明，在当地相互发生的风和极端降雨时，土地面积有所增加；尽管相对增加在冷锋附近最高，这在很大程度上解释了降雨量增加，这表明对流活动增加。在严重的WSI和RSI的暴风雨中，这些本地共同发生的极端情况更有可能，但不仅仅是局部共发生的，因此需要在ETC内部单独的驱动因素的巧合。总的来说，我们的兴趣揭示了许多促成复合风和降雨极端及其未来变化的因素。需要进一步的工作来通过对其他气候模型进行抽样来了解将来响应中的不确定性。
大语言模型开辟人工智能辅助的新途径...
图 3：ChatChemTS 在设计发色团中的应用。此演示旨在设计吸收波长为 600 nm 的分子。在步骤 1 中，根据观察到的用户请求，ChatChemTS 创建了一个预测模型来预测输入分子的吸收波长。通过预测模型构建器，使用 50000 种具有 B3LYP/6-31G* 级别 42 的 DFT 计算吸收波长的化合物准备训练数据集。该预测模型用于奖励函数。在步骤 2 中，ChatChemTS 根据用户提供的规范设置 ChemTSv2 的配置。在步骤 3 中，ChatChemTS 使用准备好的配置文件执行 ChemTSv2。在步骤 4 中，用户分析了分子生成结果。右侧面板显示了吸收波长约为 600 nm 的分子示例和分子生成任务的优化过程。
针对机器人辅助的细胞治疗产品的制造
目的：人工智能（AI）提供了一种强大的工具，可以从数字化的组织病全幻灯片图像中提取信息。在过去的5年中，Acaemic和商业参与者为各种任务开发了新的技术解决方案，包括组织分割，细胞检测，突变预测，预后和治疗反应的预测。鉴于整体资源有限，目前尚不清楚研究人员，从业者和决策者在不久的将来供临床使用，这些主题足够稳定，并且仍然值得进行实验，但值得投入时间和精力。方法和结果：为了确定AI在病理学中的潜在有前途的应用，我们对来自学术界和
大步：战略辅助的LLM代理框架...
大型语言模型（LLMS）之类的GPT-4已彻底改变了自然语言处理，表现出了显着的语言水平和推理能力。然而，它们在战略多代理决策环境中的应用受到严重限制的阻碍，包括数学推理不佳，遵循说明的困难以及产生错误信息的趋势。这些缺陷阻碍了他们在战略和互动任务中的表现，这些任务需要遵守细微的游戏规则，长期计划，未知环境中的探索以及对对手的举动的预期。为了克服这些障碍，本文介绍了一个新型的LLM代理框架，该框架配备了内存和专业工具，以增强其战略决策能力。我们将工具部署在许多经济上重要的环境中，尤其是双边谈判和多机构和动态机制设计。我们采用定量指标来评估框架在各种策略决策问题中的表现。我们的发现表明，我们的增强框架显着提高了LLM的战略决策能力。当我们强调当前LLM模型的固有限制时，我们通过有针对性的增强功能来证明改进的进步，这表明在LLM应用程序中，在LLM应用程序中，互动式环境的未来发展有前途的方向。
持续训练、扩散辅助的能量模型
20491573，2023，1，由罗格斯大学图书馆、威利在线图书馆于 [20/01/2024] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sta4.625 下载。有关使用规则，请参阅威利在线图书馆的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions)；OA 文章受适用的知识共享许可约束
在声子辅助的反stokes激发NV0
摘要：钻石中氮呈（NV）中心的电荷状态是下一代量子传感，通信和计算的先决条件。在这里，我们使用声子辅助的反stokes激发来实现NV 0和NV-状态之间的可逆转换。在这种情况下，我们观察到具有寿命长达数十秒钟的NV-中心的两个衰减过程。通过研究NV-状态的光谱结构演化的动力学，我们发现NV-中心的光谱结构是通过反stokes激发的电荷状态过渡过程调节的。我们提出的主要原因是由NV-的电离产生的局部电场，它改变了颜色中心的辐射环境。我们的结果可能提供了一种控制氮 - 视牙中心的电荷状态的替代方法。关键字：钻石，电荷状态控制，声子辅助上转换，量子光学■简介