XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System魔像
通过机器学习和深度学习的预测加密货币市场趋势
摘要。加密货币成为金融市场上的重要参与者，因为它吸引了大量的投资和利益。在这种充满活力的环境下，拟议的加密货币价格预测工具是一个关键的要素，为发烧友和投资者提供了指导，在一个市场上呈现为基于众多数字货币复杂性的市场。采用特征选择附魔和Arima，LSTM，线性回归技术的动态三重奏该工具为用户创建了一个马赛克，以便使用人工智能对实时加密宇宙的预测进行分析数据。当用户浏览算法迷宫时，他们可以选择大量而闪闪发光的高质量加密货币。该工具在分析过去的历史价格数据与机器学习的能力上，精心策划了一个有选择和信息的预测场景，用户在加密货币系统进行的财务发现故事中变成了主要角色。数值结果还支持该工具的有效性，如杰出的相应数字所强调的，例如ETH的较低RMSE值150.96，并最小化归一化的RMSE缩放到下面，也就是。定量成功强调了该工具为进行精确预测和改善娱乐性加密货币投资世界中的用户互动的有用性。
外国信息 - 操纵与干扰 - 大 - ...
外国信息操纵和干扰（FIMI）是误解，虚假信息，失败和其他扭曲的伞。fimi在过去的几十年中已经成长为全球威胁，渗透到许多公众的话语和通讯中，尤其是在社交媒体上[57，14]。FIMI是对民主，健康和隐私的威胁[60，64，82]。最近的发展已经看到了使用生成人工智能（AI）来增加针对FIMI的操作的影响。例如，大型语言模型（LLMS）能够创建与人类文本几乎没有区别的文本[35，42]。llms开始用于控制僵尸网络，用于全球快速自动化恶意含量和虚假信息[104]。过去几年彻底改变了生成AI的图像，视频和音频的进展，促进了多模型信息攻击，并且只会不断增加对抗AI驱动的FIMI的困难。对使用生成AI进行FIMI的兴趣源于低成本宣传的大规模分布的承诺[40]。，如Goldstein等。争辩，建立此类“巨魔农场”的低成本使人们可以快速改变竞选重点以适应当前的新闻事件[36]。Jachim等人。认为，将生成的AI用于FIMI特别适合国家和国家赞助的巨魔，以通过传播和创建例如谣言，阴谋论和恶意叙事来进一步地缘政治议程[40]。安全对齐模型几乎不得不指示产生不安全的输出[69，106]。也有一项持续的努力来减轻基于AI的FIMI，并采取了基于技术和政策的措施。尽管培训数据的策展（例如，为了避免已知偏见）和安全对准等技术措施，一种用于使模型行为与人类偏好和伦理相结合的方法，[76]在许多方面可能是成功的，但它们在其他方面也可能不足。在大型语言模型（LLM）的背景下，这是本报告的重点，不安全的输出是一个字符串1，可以在fimi中使用，即传播仇恨，不道德的观点，歧视，暴力等。需要持续和持续努力来对抗基于AI的FIMI的努力部分取决于对其进行建模的困难[14]，部分是基于生成AI领域的快速技术发展。此外，威胁行为者与捍卫者之间存在不对称性，威胁行为者可以将其资源集中在一种恶意类型的内容或一种特定的攻击向量上，而后卫则需要始终防御所有可能的威胁。基于策略的努力（例如，参见[95]）减轻FIMI与其他类型的并发症有关。这种方法通常建议基于社区的解决方案，包括教育努力和有商业利益的各方与有民事责任的当事方合作。Goldstein等。[36]给出这样的建议。在本报告中，我们将尝试在FIMI中使用生成AI的主题增加价值 - 在当前每周在现场发表的报告和文章的雪崩中。我们的贡献是，我们从LLM的角度来处理该主题以及在FIMI中使用此类模型所需的功能，而无需进入技术细节并需要AI领域知识。我们以技术为重点的报告应
量化量子信道的资源内容
理解和利用各种形式的量子资源是量子信息科学的一个主要主题。为此，近年来人们正在积极开发一种称为量子资源理论的强大框架，以系统地研究量子资源的量化和操控（有关最新综述，请参阅 [1]）。事实上，某些量子效应（特别是量子纠缠）的资源特征早已得到仔细研究 [2-4]，但最近人们对资源理论框架产生兴趣的一个关键观察结果是，不同类型的资源属性理论（源于不同的物理约束）可以共享一个很大程度上共同的结构和广泛的通用方法和结果 [5-12]。事实上，这一想法已经成功应用于其他各种关键量子资源的研究，如相干性[13-15]、叠加态[16]、魔态[17,18]、热非平衡[19,20]、不对称性[21,22]等。资源理论的成熟方案（在非抽象层面；例如，参见[23,24]，了解不依赖于对象空间的明确数学结构的抽象、范畴论公式）主要处理编码在量子态（密度算子）中的静态资源。然而，某些量子过程或通道可以表示动态量子资源，它们在广泛的场景中发挥着自然和基本的作用。[25] 最近规划了通道资源理论的系统研究，但我们仍处于开发完整理论的早期阶段。
韧性与积极心理健康之间的相关性
n今天快节奏的世界，无限机会和资源的可访问性使增长比以往任何时候都更具实现。但是，重要的是要了解快速增长通常会带来固有的风险，尤其是当它缺乏坚实的基础或受不可持续方法驱动时。取得了更快的成功，同样迅速下降的可能性越高。在从业务到个人品牌的各个领域都可以观察到这种现象，在这些领域，迅速扩展的压力会导致脆弱性。要说明，请考虑社交媒体的领域。虽然快速增长的总体概念广泛适用，但特定的例子在于通过利用误导或有争议的内容来实现高知名度或达到范围。这种类型的内容最初可能会吸引大量受众，从而导致指数增长。然而，曾经促成个人崛起的同一位听众可能会变成批评和消极情绪的来源，尤其是如果内容被认为是不真实的或不道德的。这可能会导致巨魔，公众反对和最终声誉下降。因此，该示例强调了不可持续的成功的脆弱性，并充当了关于优先级高于长期信誉的风险的警示故事。要驾驶这种动荡的环境，发展强烈的弹性意识至关重要。韧性充当保护性盾牌，使个人能够应对挑战，挫折和负面影响。通过培养这种特征，可以保持情感
使用新生物技术方法治疗糖尿病的综述研究
一种称为糖尿病（DM）的代谢疾病是通过胰岛素产生和活性减少带来的。肾病，视网膜病和心血管问题是人体不可避免地会随着疾病进展而经历的病理改变。I型DM和II型DM是DM的两个基本亚型。口服降糖药用于治疗II型糖尿病，而胰岛素替代治疗通常用于治疗I型糖尿病。胰岛素促分泌物，Biguanides，胰岛素敏化剂，α-葡萄糖苷酶抑制剂，肠魔蛋白模仿，淀粉蛋白拮抗剂和钠 - 葡萄糖共转移蛋白2（SGLT2）抑制剂是用于治疗II型糖尿病型的主要药物。当一线口服降血糖药物不如单一疗法有效时，通常建议患者双重药物治疗。尽管具有显着的治疗优势，但传统剂型的半衰期和不同的生物利用度需要频繁的给药和增加的副作用。这可能会使治疗无效，并导致患者不合规。鉴于上述状况的病理不合理性，基于纳米技术的技术具有增加生物利用度和较低剂量方案的额外好处，并且基于纳米技术的技术更具吸引力。在这项综述研究中，我们试图检查II型糖尿病，传统治疗方式（单声道和联合疗法）以及基于纳米技术的药物输送方法的生物学。
Shor 因式分解算法的噪声量子比特量子计算资源分析
我们需要知道实现 Shor 算法所需的量子计算资源。有了这些知识，量子计算机开发人员就可以设定目标，确定哪些领域值得进一步关注，而加密行业可以估计多久可以开发出能够抵御量子计算攻击的加密系统。实际大规模量子计算所需的量子资源和预期性能已经得到研究 [5-8]。然而，由于这些分析的结果因基本假设的不同而有很大差异，因此有必要分析不同条件下所需的资源。我们按照图 1 所示进行资源分析；其结构类似于典型的资源分析结构，但也有一些不同。与其他研究的相似之处如下。为了实现低门错误率，使用了 QEC 代码。因此，该算法被分解为通用门。为了确定要使用的距离，我们分析了算法中基本门步骤的数量 Q，并且由于使用了 T 门，我们确认了用于魔态蒸馏的额外量子比特的数量。此外，通过获取同时使用的 T 门数量，可以确定要准备多少个 T 门工厂。不同之处在于：我们假设逻辑量子比特之间存在全对全连接。为了减少物理量子比特的数量，我们使用旋转平面代码。由于此代码在执行 CNOT 操作时需要进行晶格手术，因此我们对 CNOT 门使用了额外的辅助量子比特。我们还使用了 Fowler 和 Gidney 的魔法状态蒸馏协议 [ 9 ]。
制造业 BRN 报告合并 - DOE 科学办公室
0D 零维 1D 一维 2D 二维 3D 三维 AFM 原子力显微镜 AI 人工智能 AM 增材制造 AMO DOE 先进制造办公室 aPPO 无定形聚环氧丙烷 BES DOE 基础能源科学办公室 BRN 基础研究需求 CAMERA 能源研究应用高级数学中心 CT 计算机断层扫描 DFT 密度泛函理论 DOE 能源部 DPD 耗散粒子动力学 EDS 能量色散 x 射线光谱 EJ 艾焦耳 FEL 自由电子激光器 fs 飞秒 GHG 温室气体 HEDM 高能衍射显微镜 HPC 高性能计算 HTE 高通量实验 iPPO 环氧丙烷等规聚合 IR 红外 LED 发光二极管 Li 锂 MAS 魔角旋转 ML 机器学习 MOF 金属有机骨架 MS 质谱或微秒 NIST 美国国家标准与技术研究所 NOx 氮氧化物 NSLS 美国国家同步加速器光源 PCAST 总统科学技术顾问委员会 PDF 对分布函数 PRD 重点研究方向 ps 皮秒 R&D 研究与开发 s 秒 SAXS 小角度 x 射线散射 SEM 扫描电子显微镜/显微镜 SLM 选择性激光熔化 ssNMR 固态核磁共振 TEM 透射电子显微镜/显微镜 YAG 钇铝石榴石
排水盆地对气候变化的反应
摘要。最近的调查表明，某些排水盆地中通道网络的程度受到陆上流侵蚀的阈值的控制。使用基于物理的排水盆地进化模型分析了这种盆地对气候变化的敏感性。魔像模型在风化过程，山坡运输以及紫外基岩侵蚀和沉积物传输的作用下模拟了盆地的进化。扰动分析结果表明，盆地反应的性质和时间表取决于变化的方向。径流强度的提高（或植被覆盖率的减少）将导致通道网络的迅速扩展，导致沉积物供应最初沿主要网络产生促进，然后随着沉积物供应台的关闭而下降。相比之下，径流强度的降低（或侵蚀阈值的增加）将导致活动通道网络的回缩和更逐渐的地貌响应。循环变化的径流强度变化被证明会产生类似于该场中观察到的循环的杂质降解循环。径流中的环状变化也会导致高度打点的剥离率，在径流强度增加和/或植被覆盖率下降的期间集中剥离。因此，从阈值主导的盆地产生的沉积物产量可能会显示出对相对微妙的环境变化的重大变化，这一发现强调了在解释现代沉积物数据时需要谨慎的需求。
系统生物学 手术期间脑肿瘤边缘评估的靶向代谢组学分析
动机：在脑肿瘤手术期间识别和去除微尺度残留肿瘤组织是胶质瘤患者生存的关键。为此，基于高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 光谱的肿瘤边缘评估是一种有效的方法。然而，代谢物定量所需的时间以及手术期间需要病理学家等人类专家在场是该技术的主要瓶颈。虽然以非针对性方式（即使用完整的原始信号）分析 NMR 光谱的机器学习技术已被证明可以有效地自动化这种反馈机制，但 NMR 信号的高维和噪声结构限制了所达到的性能。结果：在本研究中，我们表明，识别 HRMAS NMR 光谱中的信息区域并将其用于肿瘤边缘评估可提高预测能力。我们使用经 ERETIC（电子参考获取体内浓度）方法标准化的光谱，该方法使用外部参考信号来校准 HRMAS NMR 光谱。我们训练模型来预测来自该光谱注释区域的代谢物数量。使用这些预测进行肿瘤边缘评估可使 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 和精确召回曲线下面积 (AUC-PR) 的性能提高高达 4.6% 。我们验证了各种肿瘤生物标志物的重要性，并确定了 7.97 ppm 和 8.09 ppm 之间的一个新区域作为神经胶质瘤生物标志物的新候选者。可用性和实施：代码发布于 https://github.com/ciceklab/targeted_brain_tumor_margin_assessment 。本文所基于的数据可在 Zenodo 中找到，网址为 https://doi.org/10.5281/zenodo.5781769。联系方式：cicek@cs.bilkent.edu.tr 补充信息：补充数据可在生物信息学在线获取。
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要在手术过程中有具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 565) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，中位 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/ HRMAS_NC 。