XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高精度的
哺乳动物细胞中的耦合基因编辑
通过转染短单链寡脱氧核糖核苷酸（SSODN），可以将小基因组改变引入高精度的哺乳动物细胞中。ssodns在DNA复制过程中集成到基因组中，但是由DNA不匹配修复（MMR）易于检测所得的杂化，从而阻止了有效的基因修饰。我们以前已经证明，当Ssodn中的核苷酸不匹配是锁定的核酸（LNA）时，可以避免MMR的抑制作用。在这里，我们揭示了LNA修饰的SSODN（LMOS）并未作为哺乳动物细胞中的完整实体整合，而是在靶杂交之前和之后被严重截断。我们发现，LMO的5'-arm臂中的单个额外（非LNA修饰）突变影响靶向效率，并激活了MMR途径。相比之下，3'-ARM中的其他突变不会影响靶向效率，并且不受MMR的影响。甚至更引人注目的是，3'-arr中的同源性在很大程度上是有效靶向的，暗示了大量的3'末端修剪。我们提出了一个在包括LMO降解的哺乳动物细胞中LMO指导基因修饰的精制模型。
技术创新领导者
•E协议自动化通过由生成AI建议供电的直觉接口提供了轻松的协议创建，修改和部署。•全球库是一个针对特定于研究的数据元素，表单和设计的集中式存储库，允许用户复制表单，编辑检查和跳过逻辑检查以在几天内设置研究。•AI医学编码用高精度的自动化功能代替了复杂且耗时的手动过程，从而确保了提高数据质量和熟练决策的编码见解。该工具将医疗编码时间从几周缩短到几天，匹配率为100％，精度为80％。3•远程源数据验证自动化自动化处理源数据验证，通过消除现场访问来节省时间和资源。•临床研究报告（CSR）自动化利用AI驱动的统计分析和ML模型来简化临床研究报告的创建，管理和提交过程。例如，此功能都使用协议和分析报告中的输入，并采用生成AI来准确地将报告从未来（如协议中看到的）更改为过去（CSR所需）。
根据脑组织的三维偏振光成像测量自动计算神经纤维倾向
3D 偏振光成像 (3D-PLI) 方法测量组织学脑切片的双折射以确定神经纤维 (髓鞘轴突) 的空间走向。虽然可以高精度地确定平面内纤维方向，但计算平面外纤维倾角更具挑战性，因为它们是从双折射信号的幅度中得出的，而双折射信号的幅度取决于神经纤维的数量。提高精度的一种可能性是考虑平均透射光强度 (透射加权)。当前程序需要费力地手动调整参数和解剖知识。在这里，我们引入了一种自动化、优化的纤维倾角计算，从而可以更快、更可重复地确定 3D-PLI 中的纤维方向。根据髓鞘的程度，该算法使用不同的模型 (透射加权、不加权或线性组合)，从而可以考虑区域特定行为。由于该算法是并行的和 GPU 优化的，因此可以应用于大型数据集。此外，它仅使用标准 3D-PLI 测量的图像（无倾斜），因此可以应用于以前测量的现有数据集。此功能已在黑长尾猴和大鼠脑的未染色冠状和矢状组织切片上得到验证。
利用能量-...的高维量子密钥分发
摘要 基于纠缠的量子密钥分发 (QKD) 是量子通信的重要组成部分，因为它具有源无关的安全性以及构建大规模量子通信网络的潜力。然而，在长距离光纤链路上实现基于纠缠的 QKD 仍然具有挑战性，尤其是在部署的光纤上。在本文中，我们报告了一种实验性的 QKD，它使用能量-时间纠缠的光子对在 242 公里的光纤上传输（包括一段 19 公里的部署光纤）。QKD 是通过具有高维编码的色散光学 QKD (DO-QKD) 协议实现的，以更有效地利用巧合计数。根据量子信道中光脉冲的分布，开发了一种可靠的、高精度的长距离纠缠 QKD 时间同步技术。我们的系统可以连续运行 7 天以上，无需主动偏振或相位校准。我们最终在渐近和有限尺寸范围内分别生成了安全密钥速率为 0.22 bps 和 0.06 bps 的安全密钥。这表明，如果满足对时间同步的高要求，基于纠缠的 DO-QKD 是可靠的，可用于现场的长距离实现。
用BRFSS数据的糖尿病性预测...
抽象的一种影响全世界许多人的慢性疾病是糖尿病性疾病。如果在早期预测该疾病，则风险和严重程度都可以显着降低。In this research, we need to predict the type 2 diabetic patients at an early stage to reduce the cost of treatment for countries because this is a long time disease we use many machine learning algorithms to find the accuracy for these diseases applied to BRFSS datasets for two years 2014 and 2015 with a different selection of features to predict the disease as decision tree, logistic regression, ADA Boost Classifier, extreme gradient boosting, Linear Discriminant Analysis, Light梯度提升机和Catboost分类器。在使用2014 BRFSS数据集应用我们的实验时，神经网络具有最高的精度，而2015 BRFSS数据集则最佳准确度模型对于Catboost分类器和极端梯度提升，其中最低模型是线性判别分析。此外，在我们的研究中，我们使用具有不同功能选择并获得高精度的相同数据集进行了比较我们的结果。关键字：慢性疾病；糖尿病性麦芽膜；机器学习；人工智能;分类
阻抗断层扫描成像 - NSF-PAR
电阻抗断层扫描 (EIT) 是一种新兴的成像技术，在许多领域都具有巨大潜力，尤其是在功能性脑成像应用方面。高速、高精度的 EIT 系统可以应用于多种医疗设备，用于诊断和治疗神经系统疾病。在这项研究中，EIT 算法和硬件得到了开发和改进，以提高重建图像的准确性并缩短重建时间。由于多路复用器设计的限制，EIT 测量会受到开关周期内充电和放电的强烈电容效应，大约每 1280 个样本（10 毫秒采样）有 300 到 400 个样本。我们开发了一种算法，可以选择性地选择处于稳态的数据。这种方法提高了信噪比，并产生了更好的重建图像。我们开发了一种有效同步数据起点的算法，以提高系统速度。本演讲还介绍了基于德州仪器定点数字信号处理器 - TMS320VC5509A 的 EIT 系统硬件架构，该处理器成本低，未来在社区中具有很高的普及潜力。为了提高运行速度，我们建议 EIT 系统使用德州仪器的 Sitara™ AM57x 处理器。
使用Yolov8
摘要 - 本文旨在探索3D视觉技术在后勤过程自动化中的应用，并在工业环境中使用深度学习进行对象识别和操纵。这项工作开发了一个3D视觉系统，该系统采用对象和键盘检测模型，该模型训练有Roboflow和Yolov8等工具（您只看一次版本8）。该方法包括数据收集和注释，深度学习模型的开发以及对获得结果的分析。模型在块和关键点识别中表现出很高的精度和回忆，由于注释的可变性，关键点模型的精度略有降低。整合模型提出了计算挑战，但合并的方法被证明在精确检测中有效。限制包括对资源优化和注释过程改进的需求。此外，获得的准确性是由于对象检测系统经过大量数据训练以提供高精度的事实。根据平均精度（地图）和恢复的度量进行训练和评估该模型，获得98.3％的地图，精度为96.4％，召回95.6％。关键字：3D视觉；物流自动化； roboflow;对象检测；关键点； Yolov8。
光子量子态工程过程的动态学习
摘要。高维量子态的实验工程是几种量子信息协议的关键任务。然而，应用现有的量子态工程协议需要对噪声实验装置进行高精度的表征。这在实际场景中往往是缺乏的，影响了工程状态的质量。我们通过实验实现了一个自动自适应优化协议来设计光子轨道角动量 (OAM) 状态。该协议在给定目标输出状态的情况下，根据输出测量统计数据对当前产生的状态的质量进行在线估计，并确定如何调整实验参数以优化状态生成。为了实现这一点，该算法不需要包含生成设备本身的描述。相反，它在完全黑盒的场景中运行，使该方案适用于各种各样的情况。该算法控制的手柄是一系列波片的旋转角度，可用于概率地生成任意四维 OAM 状态。我们在经典和量子领域展示了不同目标状态下的方案，并证明了其对控制参数外部扰动的鲁棒性。这种方法代表了一种强大的工具，可用于自动优化量子信息协议和技术的嘈杂实验任务。
光子量子态工程过程的动态学习
摘要。高维量子态的实验工程是几种量子信息协议的关键任务。然而，应用现有的量子态工程协议需要对噪声实验装置进行高精度的表征。这在实际场景中往往是缺乏的，影响了工程状态的质量。我们通过实验实现了一个自动自适应优化协议来设计光子轨道角动量 (OAM) 状态。该协议在给定目标输出状态的情况下，根据输出测量统计数据对当前产生的状态的质量进行在线估计，并确定如何调整实验参数以优化状态生成。为了实现这一点，该算法不需要包含生成设备本身的描述。相反，它在完全黑盒的场景中运行，使该方案适用于各种各样的情况。该算法控制的手柄是一系列波片的旋转角度，可用于概率地生成任意四维 OAM 状态。我们在经典和量子领域展示了不同目标状态下的方案，并证明了其对控制参数外部扰动的鲁棒性。这种方法代表了一种强大的工具，可用于自动优化量子信息协议和技术的嘈杂实验任务。
MRI 图像中脑肿瘤分类的综述
摘要：由于脑肿瘤在人们生活中的重要性，使用机器学习技术对其进行分类已成为必不可少的。正确而快速的诊断是降低死亡率的关键，死亡率最近大幅上升。CT扫描和MRI成像等可用技术如今被广泛使用，后者更为常见，因为它可以从不同角度为脑组织提供高分辨率图像。手动确定正确的脑肿瘤类型需要对脑部疾病有深入了解的专家。此外，对于大量图像来说，这既耗时又乏味。此外，人为错误是可能的，因此误检可能导致错误的程序和治疗。因此，科学家和研究人员介绍了不同的方法来自动有效地对肿瘤类型进行分类，而无需人类知识。本文回顾了这些方法，其中包括传统的机器学习算法（ML）。这些算法可以分为两个主要部分，即监督和无监督。使用最多且达到高精度的算法是SVM，KNN和ANN。一方面，如今通过扩大该领域的可用数据并开发新的基于 ANN 的技术（称为深度学习），脑肿瘤分类的性能得到了提升。本文还回顾了可用于特征提取和分类的这类技术。关键词：MRI 图像、分类、机器学习、KNN、SVM。 ___________________________________________________________________________