XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机变化
Luca Pinello，PhD 如果我怀孕了，我应该接受Covid-19疫苗吗？ 心脏病：您需要知道的
癌症通常是从产生导致异质细胞群体的单个细胞中发生的突变开始的。尽管传统的基因表达分析为癌细胞的转录程序提供了重要的见解，但它们通常从混合细胞群中测量合并信号，因此没有提供有关恶性细胞亚群的足够信息。现在，新兴的单细胞分析为分离和研究异质癌组织中的单个细胞提供了令人兴奋的机会，从而使我们能够研究基因如何将一个亚群转化为另一种细胞。表征单细胞水平的随机变化对于了解健康细胞如何使用变异来调节其基因表达程序以及如何在癌细胞中破坏这些变异模式至关重要。我们正在开发工具，通过使用来自
动态和随机风荷载作用下风结构破裂的疲劳和力学建模
本论文的目的是演示如何对水平轴风结构失效进行疲劳和力学理论分析。实现这一目标所需的计算链特别长，原因有两个：首先，风速随时间随机变化；其次，桅杆的振动幅度由于其固有振动频率而被放大。整整一章致力于对空间和时间上的风速进行建模。同一章演示了如何从功率谱密度（PSD）函数合成随机信号。转子的轴向力是风力结构水平轴上最重要的载荷。该力与风速呈非线性关系。这意味着需要使用谱估计技术从信号中确定轴向力的 PSD。 Thomson Multitaper 方法被证明对于该应用是最令人满意的。桅杆位移的 PSD 是通过将结构系统的承受能力与代表所有载荷的力的 PSD 相关联来确定的。最终可以从其 DSP 合成约束信号。讨论并应用了称为雨流的加载周期计数技术。事实上，压力信号具有可变幅度
IEEE 论文 Word 模板（美国信函页面大小）（V3）
摘要 — 提出了将认知毫米波双光束 (DB) MIMO 相控阵系统与光学传感解决方案相结合的方法，旨在实现环境感知和无处不在的交互的新功能。由此产生的范例利用毫米波和光学传感解决方案的融合，使新兴技术能够促进人类与随机变化环境中的智能设备和系统的交互。通过基于混合认知毫米波 RFIC 技术和光学系统的无处不在的交互，描绘了具有高级驾驶辅助系统 (ADAS)（包括手势识别 (GR)）的自动驾驶汽车的前景。构建了几种毫米波相控阵的硬件实现，并将其与光学系统共同组装，以实现智能数据融合和实时信号处理，从而实现自主安全的决策过程。提出了一种统一的建模和测量平台，采用多物理（电磁热机械）数值协同仿真克隆（NCSC）的概念，作为功能硬件的对应部分，实现增强现实的 4D（时空演化）。
半球形壳形有机光伏细胞，可增强吸收和改善的角度覆盖
摘要。为有机光伏细胞结构提出了半球形壳形状，旨在增强光吸收和角度覆盖。三维有限元分析方法用于研究半球形壳形活性层中的吸收光谱。研究表明，与扁平结构化的设备相比，当传入光是横向电动（TE）和横向磁性（TM）极偏振时，所提出的结构可能会导致66％和36％的吸收改善。与先前报道的半微粒壳结构相比，所提出的半球形壳结构的吸收改善高达13％（TE）和21％（TM）。也提高了所提出的结构的角度覆盖范围，达到81度（TE）和82度（TM），这对于可穿戴的电子应用非常有用，在这些应用中，入射角可以随机变化。这些改进可以归因于更好的光耦合和通过设备半球形外壳形状使活跃层引导。
GAO-24-106937亮点，气候弹性
§临床文件。生成的AI可以解决与临床文档有关的一系列需求。今天，模型可以使用医生相互作用的转录以指定格式起草临床笔记。研究人员还开发了可以编译和验证电子健康记录中信息以获得保险预先化的模型。这样的工具可能有助于减轻医务人员的行政负担和倦怠。§临床试验。一些公司提供的模型根据过去的临床试验和观察研究的数据创建患者的数字表示。如果参与者未接受测试的治疗方法，则预测每个参与者在试验中的健康状况如何进步。这样的预测可能会对小试验的结果提供更大的信心。§医学成像。研究人员正在开发生成的AI模型，以提高医学图像的质量，例如MRI扫描。模型可以训练以识别噪声 - 亮度或颜色的随机变化 - 并产生干净的图像，可能提高诊断精度。
医疗保健领域的生成式人工智能
临床文档。生成式人工智能可以满足与临床文档相关的一系列需求。如今，模型可以使用医患互动的记录以指定的格式起草临床记录。研究人员还在开发可以汇编和验证电子健康记录中的信息以获得保险预授权的模型。这些工具可能有助于减轻医务人员的行政负担和倦怠。 临床试验。一些公司提供基于过去临床试验和观察性研究数据创建患者数字表示的模型。生成式人工智能模型可以预测如果参与者没有接受正在测试的治疗，他们的健康状况在试验期间可能会如何发展。这样的预测可能会对小型试验的结果提供更大的信心。 医学成像。研究人员正在开发生成式人工智能模型来提高医学图像（如 MRI 扫描）的质量。可以训练模型识别噪声（亮度或颜色的随机变化）并生成清晰的图像，从而有可能提高诊断准确性。
hag鱼基因组和脊椎动物的进化
在分析离散时间采样的数据时，即使基础路径是连续的，也会在采样时间序列的轨迹中遇到连续的不连续性。另一方面，由连续随机过程有限采样引起的不连续性与样本路径中的实际不连续性引起的区别是主要问题之一。类似的线索导致我们提出了一个问题：是否可以提供一个模型，将数据集中的任何随机变化视为跳跃事件，而不管给定时间序列是分类为扩散还是跳跃 - 扩散过程？为了解决这个问题，我们编写了一个新的随机动力学方程，其中包括一个漂移术语和具有不同分布式大小的泊松跳跃过程的组合。在本文中，我们首先以最简单的形式介绍了此方程，包括漂移术语和跳跃过程，并表明这种跳跃方程能够描述扩散过程的离散时间演变。之后，我们通过考虑方程中的更多跳跃过程来扩展建模，该过程可用于模拟具有各种分布式振幅的复杂系统。在每个步骤中，我们还显示建模所需的所有未知函数和参数都可以从测量的时间序列中获得非参数获得。
量子通信中的位阶段误差缓解
摘要 - Quantum链接本质上是嘈杂的，量子信息位（Qubits）在0.5毫秒内的纠缠状态中遭受了13％的降解。因此，缓解错误对于多跳量子网络中可靠的端到端数据通信至关重要。与在单个量子计算机的包含环境中执行的典型操作相比，由于每个中间链路上噪声的随机变化，因此在此类计算机的分布式网络中删除了比特和相位流误差。本文介绍了一种确定比特和相纹误差（缩写为“ BIP”）的方案，并减轻它们以进行分布式和网络的量子系统。为了实现这一目标，我们使用一般误差模型对环境噪声进行建模，并在不同的计算库中获取误差校准矩阵，以实现比特相折叠误差。的结果表明，通过纠正BLOCH球体表示中的高程θ和方位角φ，BIP与已接收量的误差缓解方法相比，接收到的Qubits的忠诚度超过了95％。索引术语 - Quantum通信网络，减轻量子错误，量子计算
通过优化数学模型中的不同经济指标来生成配电系统中的替代电池分配方案
摘要：电池系统为配电系统 (EDS) 带来了技术和经济优势，因为它们可以方便地存储廉价可再生能源发电的剩余电量，以便在更方便的时候使用，并有助于调峰。由于电池成本高，需要进行技术和经济研究来评估它们在 EDS 中的正确分配。为了促进这一分析，本文提出了一个用于最佳电池分配 (OBA) 的随机数学模型，该模型可以通过优化两个不同的经济指标来指导：净现值 (NPV) 和内部收益率 (IRR)。考虑到光伏发电和负载的随机变化，评估了 EDS 中 OBA 的影响。使用 33 节点 IEEE 测试系统进行的测试表明，OBA 可改善电压曲线（峰值时约 1%）、降低峰值（31.17%）、提高光伏承载能力（18.8%）并降低成本（3.06%）。此外，研究发现，由于 IRR 指标固有考虑了现金流与投资之间的关系，因此与传统的 NPV 优化相比，IRR 指标得出的解决方案有所不同。因此，决策者可以使用 NPV 和基于 IRR 的分配方案来改善 EDS 的经济和技术运行。
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。