XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难题
玩耍难题对基础学生的学习成就的关注：文学评论
前糖尿病是血糖水平高于正常水平，但低于糖尿病的诊断值。高血糖可以上调慢性炎症的标志物，并有助于反应性氧（ROS）的过度销量，这最终导致氧化应激增加。这会导致β细胞功能障碍和胰岛素抵抗，这与糖尿病前期的发病机理有关。适当治疗高血糖，抑制ROS过量生产和抑制炎症对于延迟糖尿病的发作至关重要。因此，必须确定和理解糖尿病前期涉及的机制。本综述讨论了氧化应激与糖尿病前期的关系，以及炎症在糖尿病前期的作用。此外，还简要综述了糖尿病前，炎症标志物中氧化应激的某些生物标志物及其对慢性炎症的影响的影响。最后，讨论了抗氧化剂和抗内燃料标记的作用。马来西亚医学与健康科学杂志（2023）19（4）：326-331。 doi：10.47836/mjmhs19.4.45马来西亚医学与健康科学杂志（2023）19（4）：326-331。 doi：10.47836/mjmhs19.4.45
一种解决人工智能规划难题的新型自动化课程策略
主算法（算法 1）首先从我们需要解决的目标 6 实例（算法 2）创建一个子实例任务池，并可能从其他未解决的实例中创建子实例以进一步提高性能（选项 MIX）。通常，任务池包含 100,000 个任务或子实例。8 在每次迭代中，采样器/老虎机从池中挑选一批任务子实例并将其传递给 9 RL 代理。一批通常有 500 个任务或子实例（算法 3）。10 基于蒙特卡洛树搜索（算法 4）的 RL 代理，借助神经网络（CNN 或 11 GNN）进行增强，尝试解决这些实例。对于批次中的每个实例，MCTS 都会在给定的资源预算下寻找一个解决方案，对于生成的每个成功解决方案，MCTS 还会为策略/价值深度网络（训练器）生成一系列新的训练数据，以进一步更新其网络参数。每个实例的 MCTS 成功/失败状态都会发送回采样器/老虎机以调整其权重。每次成功的尝试不仅会生成一个有效的解决方案，还会为训练器改进策略/价值数据，以训练代理的深度网络。训练器会保留一个大小为 100000 的池子，用于存储 MCTS 生成的最新训练数据，并训练网络。每个训练批次都会均匀随机抽样。所有实验均在配备 2x18 19 核 Xeon Skylake 6154 CPU 和 5 个 Nvidia Tesla V100 16GB GPU 的机器上完成，所有训练组件均使用学习率为 0 的 Adam。 002作为默认优化器。MCTS模拟次数R设置为1600，Exp3每次迭代采样的batch size M设置为500。
空军理工学院工程师利用新专利解决外星难题
2017 年，空军理工学院教员 Robert Bettinger 博士中校正在制定一门涉及大气再入的课程。他的课程目标之一是教育学生绘制和监控重返地球大气层的航天器。“我试图通过为研究生布置一个与低地球轨道上不受控制的自然衰减物体的再入预测有关的期末项目来增强课程内容的真实性，”Bettinger 说。轨道衰减是指两个轨道体（例如卫星或空间站）相对于地球的距离逐渐减小。对于低地球轨道 (LEO) 中的物体（1,200 英里或更短），轨道衰减通常是由大气阻力引起的。碰巧的是
偶然性和固有的非线性思维可以帮助解决气候和环境难题
人类目前面临着一项关键挑战，该挑战决定了它的存在，不仅是在个人，种族或民族层面上，而且在整个物种上：反对气候变化和环境退化的斗争。要赢得这场战斗，人类需要创新和非线性思维。自然长期以来一直是拯救人类生命的不可想象的发现的大量信息来源。本文表明，通过了解偶然性的性质，出现和机制，人类的生存技巧，人类可以利用它来从自然中学习并产生基于自然的创新，以解决气候和环境退化危机。在人工智能时代（AI）扩散时代，AI将是一个至关重要的工具，提供导航和有用的信息，以利用气候和可持续性科学中偶然性的力量。然而，一种融合了与自然有关的核心价值观并将环境可持续性融合在一起的环保文化，因为需要建立时代的良心来指导和控制AI-Leveraveraver的偶然性的巨大力量。本文应用的见解是从“新的偶然性理论：自然，出现和机制”的书中得出的。
论量子随机预言模型中时间锁难题的（不）可能性
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ，这样，即使对手使用多台计算机并行运行，将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”，因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造，并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设：即使使用并行计算，也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方，除非知道合数的因式分解，在这种情况下他们可以加快该过程。因此，谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案，而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用，如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途，进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近，时间锁谜题有了更多的应用，如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用，但我们仍然不知道如何基于更标准的假设（尤其是基于“对称密钥”原语）构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆（比如，指数级困难）作为解谜的过程。然而，具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间，将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端（理想化）形式，人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型（尤其是随机预言模型）的优点在于，人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念，还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着，向预言并行提出 10 个查询只算作一个（并行）时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造，为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言，已经证明，如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询，并且该谜题可以通过 m 个预言机查询（诚实地）解决，那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询，而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意，查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的，因为总是有可能在一轮中提出所有（指数级的） oracle 查询，然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击，但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询（这仍然足以排除基于 ROM 的构造）他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发，密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算，我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此，我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在，其中谜题生成器或谜题解决器之一（或两者）都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题：
健康 | 超声波实验解决了脑医学领域的巨大难题
西弗吉尼亚大学洛克菲勒神经科学研究所的研究人员上周在《新英格兰医学杂志》上公布了他们的研究结果。该研究所的神经外科医生、这项研究的负责人阿里·雷扎伊博士说，当屏障打开时，32% 的斑块被溶解。该小组没有测量进入大脑的抗体量——这需要对药物进行放射性标记——但在动物研究中，雷扎伊博士说，打开屏障可以让 5 到 8 倍的抗体进入大脑。
非酒精性脂肪肝或 2 型糖尿病——先有鸡还是先有蛋的难题
摘要：在临床实践中，我们经常处理患有非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 和 2 型糖尿病 (T2DM) 的患者。NAFLD 的病因主要与胰岛素抵抗 (IR) 和肥胖有关。同样，后者患者正在发展为 T2DM。然而，NAFLD 和 T2DM 共存的机制尚未完全阐明。考虑到这两种疾病及其并发症都具有流行病的规模，并显著影响寿命和生活质量，我们旨在回答哪种疾病首先出现，从而强调对它们的诊断和治疗的必要性。为了解决这个问题，我们介绍并讨论了这两种共存代谢疾病的流行病学数据、诊断、并发症和发病机制。由于缺乏统一的 NAFLD 诊断程序，并且这两种疾病都是无症状的，尤其是在其早期阶段，这个问题很难回答。总而言之，大多数研究人员认为 NAFLD 是第一种疾病，并开启了一系列最终导致 2 型糖尿病发展的情况。然而，也有数据表明 2 型糖尿病是在 NAFLD 之前发展的。尽管我们无法明确回答这个问题，但让临床医生和研究人员注意 NAFLD 和 2 型糖尿病的共存非常重要，以防止其后果。
利用可生物降解的纳米药物输送系统克服后段疾病的治疗难题
摘要：眼后段疾病的治疗面临挑战，因为眼内结构复杂，可充当强大的静态和动态屏障，限制局部和眼内药物的渗透、停留时间和生物利用度。这妨碍了有效治疗，需要频繁给药，例如定期使用眼药水或到眼科医生处进行玻璃体内注射，以控制疾病。此外，药物必须是可生物降解的，以最大限度地减少毒性和不良反应，并且要足够小，不会影响视轴。可生物降解的纳米药物输送系统 (DDS) 的开发可以解决这些挑战。首先，它们可以在眼组织中停留更长时间，从而减少给药频率。其次，它们可以穿过眼部屏障，为无法接近的目标组织提供更高的生物利用度。第三，它们可以由可生物降解和纳米尺寸的聚合物制成。因此，可生物降解纳米级 DDS 的治疗创新已被广泛用于眼科药物输送应用。在这篇综述中，我们将简要概述用于治疗眼部疾病的 DDS。然后，我们将研究当前治疗后段疾病面临的挑战，并探索各种类型的可生物降解纳米载体如何增强我们的治疗手段。对 2017 年至 2023 年期间发表的临床前和临床研究进行了文献综述。通过可生物降解材料的进步，加上对眼部药理学的更好理解，基于纳米的 DDS 得到了迅速发展，显示出克服临床医生目前遇到的挑战的巨大希望。
可再生能源难题建筑效益：减轻可再生能源环境负面影响的四个步骤
就环境而言，可再生能源可以说是与减缓气候变化最为相关的能源，这是有充分理由的。利用可再生能源发电几乎不会产生导致气候变化的温室气体排放。与化石燃料发电相比，这种减少的温室气体排放量意义重大。例如，用于发电的天然气燃烧产生 389 克二氧化碳当量/千瓦时，而煤炭燃烧产生 1,010 克二氧化碳当量/千瓦时。4 可再生能源在生命周期温室气体排放方面也胜过化石燃料。例如，太阳能和风能每产生 1 千瓦时能源分别产生 43 克和 13 克二氧化碳当量，主要由其制造和建设相关的排放组成。5 这些生命周期排放量与天然气和煤炭的排放量相比相形见绌，天然气和煤炭分别为每千瓦时 486 克和 1,001 克二氧化碳当量。从排放强度的角度来看，可再生能源显然是企业的首选能源，因为它们可以实现业务脱碳，并减少受物理和转型气候风险的影响。
欧拉的三十六名纠缠军官：经典难题的量子解
欧拉著名问题的 36 个官员问题的负解意味着不存在两个六阶正交拉丁方。我们证明，只要官员们相互纠缠，这个问题就有解，并构造出这种大小的正交量子拉丁方。结果，我们找到了一个长期难以捉摸的绝对最大纠缠态 AME(4,6) 的例子，它由四个子系统组成，每个子系统有六个级别，等效于一个大小为 36 的 2 酉矩阵，它可以最大化这个维度的所有二分酉门之间的纠缠能力，或者一个完美的张量，有四个指标，每个指标从一到六。这种特殊状态应该被称为黄金 AME 状态，因为黄金比率在它的元素中占有突出地位。这个结果使我们能够构造一个纯非加性六方量子误差检测码 ðð 3 ; 6 ; 2ÞÞ6，它饱和了单例边界并允许人们将六级状态编码为三重态。