XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集聚
用材料校准在虚幻引擎中执行逼真的地震模拟
地震会严重影响社会和经济，强调有效搜索和救援策略的需求。作为AI和机器人技术，越来越多地支持这些努力，对培训的高保真性，实时模拟环境的需求已变得紧迫。地震模拟可以视为复杂的系统。传统的仿真方法，主要集中于计算单个建筑物或简化建筑集聚的复杂因素，通常在为城市环境提供现实的视觉效果和实时结构性损害评估方面通常不足。为了解决这一缺陷，我们基于虚幻引擎中的混乱物理系统引入了一个实时的，高视觉的忠诚地震仿真平台，该平台是专门设计的，旨在模拟对城市建筑的损害。最初，我们使用遗传算法根据现实世界测试标准将来自ANSYS的材料模拟参数校准到虚幻发动机的断裂系统中。此对齐确保在实现实时功能的同时，确保两个系统之间的结果相似。另外，通过整合真实的地震波形数据，我们改善了模拟的真实性，确保它准确地反映了历史事件。所有功能都集成到视觉用户界面中，从而实现零代码操作，从而有助于通过跨学科用户进行测试和进一步开发。我们通过三个基于AI的任务来验证平台的有效性：相似性检测，路径计划和图像分段。本文建立在我们在IMET 2023上介绍的初步地震模拟研究的基础上，并具有显着的增强，包括改善材料校准工作流程和结合建筑基础的方法。
2024-29 年卡纳塔克邦空间技术政策草案
o 技能发展：培训和提升 5,000 名学生和年轻专业人员（包括 1,500 名女学生和年轻专业人员）的技能，使他们能够在国内和全球航天部门就业 o 投资：激励措施、有针对性的推广和活动，以吸引 30 亿美元的投资进入该州的航天生态系统 o 基础设施：在该州建立航天制造业集群，实现工业单位的集聚和规模经济，并通过 PPP 模式创建测试中心/设施；还与私营和公共部门创建通往全州所有测试设施的通用访问渠道。 o 创新和便利：卡纳塔克邦政府将通过补助金、股权融资和对知识产权注册、测试、标准和质量认证、营销等特定补贴，直接支持该行业约 500 家初创企业和中小微型企业，最终使卡纳塔克邦的航天部门企业能够发射 50 多颗具有大量本土化的卫星。 o 采用和认知：DPI/DPG 采取方法提高空间技术的采用，并通过空间技术为包括卡纳塔克邦政府在内的非空间部门宣传可能性；将成立一个部门间委员会来定义基于空间的治理解决方案；将为初创企业/中小微型企业提供基于收入的下游应用激励措施，这些激励措施已在农业、森林管理、渔业、采矿业、城市发展和农村发展等特定领域产生了积极的社会经济效益
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
经济洞察 - 投入产出表 - 亚太地区。...
2.13 假设开采对附加值影响最大的行业.....................................................................................................43 3.1 2019 年至 2020 年亚太地区部分经济体产出和国内需求变化.........................................................................................................49 3.2 亚太地区部分经济体自给率最高的行业.........................................................................................................50 3.3 亚太地区部分经济体的贸易导向.........................................................................................................................52 3.4 亚太地区部分经济体按行业划分的出口导向率.........................................................................................................53 3.5 亚太地区部分经济体按行业划分的进口导向率.........................................................................................................54 3.6 亚太地区部分经济体的贸易开放度.........................................................................................................................57 3.7 东亚部分经济体的贸易开放度.........................................................................................................................58 3.8 南亚和中亚部分经济体的贸易开放度...................................................................................................59 3.9 东南亚和太平洋部分经济体的贸易开放度....................................................................................60 3.10 亚洲及太平洋部分经济体的国内和国外投入份额.........................................................................................61 3.11 2020 年亚洲及太平洋部分经济体后向泄漏的部门分布....................................................................63 3.12 2020 年亚洲及太平洋部分经济体按部门划分的进口泄漏.........................................................................65 3.13 2020 年亚洲及太平洋部分经济体的区域内和区域间影响.........................................................................67 3.14 亚洲及太平洋各次区域总出口构成.............................................................................................70 3.15 全球价值链参与率及新冠疫情对经济增长的冲击.............................................................................72 3.16 前向和后向全球价值链3.17 按子区域划分的后向和前向全球价值链参与率......................................................................................74 3.18 初级产业的后向和前向全球价值链参与率......................................................................................................77 3.19 低技术制造业的后向和前向全球价值链参与率.........................................................................................................................78 3.20 中高科技制造业的后向和前向全球价值链参与率.....................................................................................................................80 3.21 商业服务业的后向和前向全球价值链参与率.....................................................................................................................80....................81 3.22 个人与公共服务中后向与前向全球价值链参与率.....................................83 3.23 2020 年马来西亚经济部门的显示性比较优势指数.........................................................85 3.24 2020 年部分行业传统与新显示性比较优势.........................................................86 3.25 2020 年亚太地区部分经济体各部门上游性指数.........................................................89 3.26 2000 年和 2020 年亚太地区部分经济体上游性指数变化....................................90 3.27 部分经济体在全球电气价值链中的定位.........................................................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产长度.........................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................... 2020 年................................................................................................................ 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况..................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响......................................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响..................................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响..................................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响..................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响..................................................................................................... 121 5.1 核心数字经济在 GDP 中的占比和构成，2019 年............................................................................................. 130 5.2 亚洲和亚太地区部分经济体核心数字经济的规模.............................................................................................太平洋地区................................................................................................................................................131 5.3 2014—2016 年各国际组织核心数字经济估算比较................................................................................................................................132.............................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产年限.....................................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................................... 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况......................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响....................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响.................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响.................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响.................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响.................................................................................... 121经济体................................................................................................................................................................121 5.1 2019 年核心数字经济占 GDP 的比重和构成........................................................................130 5.2 亚太地区部分经济体核心数字经济规模................................................................................................131 5.3 2014-2016 年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................132.............................91 3.28 2020 年亚太地区部分经济体的平均生产年限.....................................................................92 3.29 2020 年亚太地区部分经济体的国内集聚指数......................................................................... 94 4.1 各分区域实际国内生产总值增长情况......................................................................................................... 100 4.2 新冠疫情对部分经济体总产出的影响....................................................................................... 108 4.3 新冠疫情对部分经济体增加值的影响.................................................................................... 112 4.4 新冠疫情对部分经济体就业的影响.................................................................................... 116 4.5 新冠疫情对印度的影响.................................................................................................................... 119 4.6 新冠疫情对部分经济体产出、增加值和就业的影响.................................................................................... 121经济体................................................................................................................................................................121 5.1 2019 年核心数字经济占 GDP 的比重和构成........................................................................130 5.2 亚太地区部分经济体核心数字经济规模................................................................................................131 5.3 2014-2016 年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................1323 2014—2016年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................................................................1323 2014—2016年各国际组织核心数字经济估计值比较.........................................................................................................................................................132
对市场整合经济增长影响的研究
杨氏河三角洲的城市集群是中国一个高度动态和竞争性的经济区。整个27个城市的市场融合对于推动该地区的生态增长至关重要。本文旨在为政策制定者提供有关促进区域融合，增强结构并改善整体性能的建议。通过更有效地利用每个社区的利益和资源，可以实现更大的经济收益。这项研究的发现也可以应用于其他Chiense城镇或商业领域。市场整合是区域整合的必要基础，因为它可以使整个地区的商品和因素无缝移动，同时降低进入障碍并支持创建统一市场。不幸的是，“附庸经济”模式阻碍了该地区的经济增长。区域市场的整合对于经济增长至关重要。但是，与中央城镇作为枢纽创建工业集群同样重要。长江三角洲城市集聚是六个世界一流的城市集群之一的一个典型例子，展示了市场整合如何导致高质量的经济进步。该论文的主要发现是三重的：首先，扬特河三角洲城市集群的27个城市之间的市场整合水平逐渐逐渐升高，其特征是越来越亲密的贸易，投资，投资和人口流动性。其次，这种增强的市场整合对扬特河三角洲城市集群的实际经济增长产生了催化影响，尤其是关于区域工业重组，转型和升级。最后，市场整合有望加快城市之间劳动力和协同发展的工业划分，从而促进了中央城市中高级制造业和新行业的集中，并进一步发展中央个体城市中有利可图的行业的发展。
西南戈德雷森林中植物物种的多样性...
对植物沿高程梯度多样性的抽象理解对于设计与已确定物种有关的保护策略至关重要。该研究是在Godere Forest进行的，使用系统抽样方法，用于在1994年-2220 m A.S.L.之间拉伸的80个样本图中收集的植被和环境数据40m 40m。总共确定了118种植物物种，并将其分为54个家庭和107属。使用沿高程梯度的层次集聚方法鉴定出三个植物群落：双胞胎Chrysanthemifolia-Ochna holistii，Achanthus eminens-Allopylus-Alopolus macrobobobobobotrys和Galinieria saxifraga-rungia-rungia-rangia-rangia grandis。结果表明，社区中的物种表现出比情节大小观察更高的β多样性和均匀性。社区中β多样性的指数随着高度梯度的增加而增加，同时显示出物种丰富度的趋势下降。海拔被发现是社区水平上物种多样性的最限制的环境因素，这是线性且成反比的；而作为样品图中的磷和有机物。草本物种的主导地位对Godere Forest中的树木和灌木的生物多样性产生了影响，这意味着对具有高重要价值指数的树种的内在保护，从而通过减少人类干扰的影响来提高其生态意义。关键字：生物多样性； intu;海拔;植物构图； Godere Forest;物种。1。引言人类活动在影响全球生态系统功能方面起着重要作用[1]。人类的持续生活活动以一种或另一种方式影响了主要营养素的供应，这些营养在提高生态系统的生产率，组成和多样性中具有巨大的作用。Lindemayer和Hunter [2]报告说，人类活动提高了氮的自然率
2022-2023 财务报告
今年，香港会计师公会亦致力引入更多国际认可的专业资格认证，以推动业界的专业发展。例如，我们于2021年成功与深港澳金融科技联盟及深圳市金融科技协会联合举办首届“大湾区金融科技飞鱼企业20强评选”（“飞鱼20强”）。这项每两年举办一次的活动，今年再次举行。本届“2023粤港澳大湾区金融科技独角兽企业20榜单评选”（简称“独角兽20榜”）是“飞鱼20榜”的升级品牌，主题为“粤港澳大湾区金融科技——如麒麟般疾驰万里”。麒麟是中国古代神话传说中日行万里、代表敢于创新、敢于创造的现代创新精神。“独角兽20榜”旨在选出一批竞争力突出、科技创新能力强、未来成长潜力大的粤港澳大湾区金融科技行业“独角兽企业”，发挥示范带动作用，营造创新氛围，完善金融科技产业集聚和生态建设，推动粤港澳大湾区金融科技产业高质量发展。上届“飞鱼20榜”候选企业来自深圳、珠海、广州、香港等粤港澳大湾区城市，共有26家香港金融科技企业参选。最终入围的20家企业中，有6家为香港企业，他们不仅有机会获得政府基金及私人投资在金融科技领域的优先投资机会，更有机会进入大湾区的人才库，入围企业还进入“2022香港金融科技周-全球快速通道计划2022”的复赛。其他参赛企业则有机会与香港企业及国际顶尖投资机构对接，增加宣传推广。
数字经济与区域经济韧性耦合研究：基于中国的证据
数字经济与经济韧性在当代经济格局中日益受到重视，并逐渐成为考察经济系统高质量发展的重要焦点，但数字经济与经济韧性系统的协调发展特征及其相互依存关系等关键课题仍亟待研究。为此，本研究从数字经济发展与区域经济韧性的内在机制入手，构建了数字经济发展与区域经济韧性的综合评价框架，运用熵权-TOPSIS法进行全面评价。此外，借鉴耦合理论，以协调模型的耦合度为依据，考察数字经济与经济韧性的共生发展与相互依存关系的基础。研究样本为2011—2020年全国31个省区市（不含港澳台）的数据，利用空间自相关和地理探测器方法探讨两大系统协调发展关系的演化特征及其驱动因素。研究结果表明，中国数字经济发展综合发展指数（从0.233提高到0.458）和区域经济韧性（从0.393提高到0.497）均呈上升趋势；两大系统的耦合协调性从2011年的0.504提高到2020年的0.658，呈现持续增长的态势，年均增幅为3.01%，且呈现持续提升的趋势，综合经济区在耦合协调性范围[0.5,0.8]内呈现层级结构变化。值得注意的是，集聚发展呈现出明显的空间正相关性，而局部Moran散点主要集中在局部迁移跃迁中；外资企业进出口总额、网上支付能力、光缆长度等因素对耦合关系影响较大，而其他变量的加权影响程度较低且波动较大。本研究为中国区域数字经济与经济韧性的协同有效发展奠定了基础，同时也为全球背景下相关课题的研究提供了有益的启示。
保持社交和经济距离
最近的 COVID-19 疫情提醒我们，在传染性极强的疾病面前，保持社交距离的重要性和有效性。无论是自愿的还是强制性的，保持社交距离的做法都可以通过减少感染者和易感者之间的接触率来防止疾病传播，从而将疫情的蔓延范围降至最低。历史数据和近期的初步数据确实表明，防止大型集会可以成功减缓传染速度。尽管 COVID-19 的致死率较低，但降低传播速度对于避免卫生系统不堪重负至关重要，可以防止医生、护士、病床以及呼吸机的反应可以防止的死亡。保持社交距离在预防传染和死亡方面非常有效，但至少在原则上，对经济活动却有害，因为保持社交距离通常意味着保持经济距离：大多数行业都要求工人肩并肩合作生产商品（汽车厂的装配线、面包店的生产等），而多种服务需要客户和供应商（餐馆、大学、理发店、酒店、航空公司等）或客户之间的密切接触（体育赛事、赌场、游乐园等）。社交距离和经济距离之间无处不在的联系揭示了经济文献中的一个显著空白。大多数模型都抽象出了距离在经济和社会互动中的作用。也许最显著的例外可以在贸易文献中找到，其中重力模型使用距离来捕捉运输成本，以及在城市经济学中，它使用距离来影响通勤成本，而通勤成本是人口集聚和城市形态的重要决定因素。然而，距离是贯穿所有人类和经济互动的一个因素。然而，它并没有在微观经济层面上明确地建模来捕捉宏观经济影响。同事之间的距离如何影响他们的生产力？哪些服务可以在远距离提供，哪些需要近距离接触？这些问题在正常情况下可能听起来毫无意义，因为面对面或远距离开展活动只是在通勤、基础设施或物流成本上有所不同。疫情揭示了
AI辅助基因型分析肝炎病毒
4美国默瑟大学5埃及大学摘要背景：丙型肝炎病毒以及全球丙型肝炎病毒是由于慢性肝病，肝硬化和肝细胞癌引起的发病率和死亡率的主要原因。随着直接作用抗病毒药（DAAS）和核苷类似物的进化，适当的基因分型对于设计个性化治疗方法的设计至关重要。传统的基因分型方法不适合目的，因为它们不能缩放或应对新兴抗性的问题。这些是具有机器和深度学习能力的人工智能（AI）的一些客观问题。方法：根据Prisma 2020指南进行了系统的审查。作者使用结构化搜索字符串在PubMed和Google Scholar中搜索了相关研究。根据纳入标准，总共筛选了1200篇论文，其中包括30篇论文。开发的数据收集表包含有关目的，治疗结果指标和实践的信息。以这种方式，研究了研究以确定AI在肝炎基因分型和个性化医学前景中的作用。结果：当涉及到现有，尤其是HCV Genotype-8（基于AI的新型基因型）的基因分型肝炎病毒时，基于AI的模型可以在准确性和测量的可扩展性方面表现更好。机器学习技术（如随机森林和支持向量机器）的准确率超过90％。to但是，捕获基因组序列的复杂基因组成像，例如基于深度学习模型的卷积神经网络或长期短期记忆网络，它超越了成像。更快的诊断，改善了与抗性相关突变的检测以及由于AI方法的增强。结论：与经典方法相比，由于AI在此过程中采用了AI，因此在肝炎基因分型方面取得了进步，这些方法伴随着局限性，无法提供如此准确，可靠和及时的诊断。因此，它有助于为患者计划治疗策略，有助于实时应用，甚至支持有关全球健康状况的政策。尽管如此，诸如患者数据保护，集聚训练数据中的相对偏见以及可解释性等因素尚待解决。