XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System与准
灵活性与准确性之间的挑战
本研究批判性地审视了互联网在尼日利亚新闻业发展中的作用，强调了互联网的利弊以及对该领域的更广泛影响。该研究以技术决定论为基础，通过二次数据分析采用话语分析方法，探讨了数字进步如何重塑新闻实践。研究结果表明，虽然互联网提高了编辑的灵活性和可访问性，但也造成了速度和准确性之间的矛盾，给新闻专业人士带来了重大挑战。此外，该研究强调了互联网的双重性质，既是进步的催化剂，也是行业内的潜在颠覆者。通过对这些动态进行细致的分析，这项研究为正在进行的数字新闻讨论做出了贡献，为尼日利亚不断发展的媒体格局提供了新的见解。这项研究的新颖之处在于它批判性地评估了互联网是一把“双刃剑”，全面了解了互联网的矛盾影响，并提出了可持续数字新闻实践的新观点。
5：动物获取和处置政策与准则
1。动物：包括活体动物，胚胎，卵母细胞和精子，胚胎干细胞以及用于创建遗传变化动物菌株的DNA或RNA构建体。2。农业动物：任何肉类，鸡蛋或牛奶的动物都可以用于人类或动物食品。这包括牛，猪，绵羊，山羊，家禽，野鸟，鲑鱼，鳟鱼，罗非鱼，cat鱼和其他商业鱼类。兔子，子宫颈和含量也可以饲养供消耗。3。遗传改变的动物：使用基因突变，插入，缺失或基因编辑等基因工程技术改变了其遗传物质的任何动物或后代。WSU与其他实体之间遗传变化的材料的转移受技术转移协议和IBC的约束。4。材料转移协议（MTA）：MTA是一份合同，当收件人打算将其用于自己的研究目的时，该合同负责管理两个组织之间有形研究材料的转移。MTA定义了提供者和收件人在材料和任何材料方面的权利
复杂的关系：考察灵活使用策略与准确性之间的关系
本研究通过研究解决算术和代数问题的准确性和策略使用之间的关系，探索了学生在数学方面的灵活性。程序灵活性的核心是选择和准确执行针对给定问题的最合适策略的能力。然而，策略选择和准确执行之间的关系很微妙，而且很难理解。在本文中，我们在评估的背景下研究了这种关系，在评估中，要求学生使用不同的方法两次完成同一项问题。具体来说，我们探讨了 (a) 学生在选择标准或优于标准的策略时更准确的程度，(b) 这种准确性-策略使用关系是否因学生是第一次还是第二次解决问题而有所不同，以及 (c) 学生在解决代数问题和算术问题时更准确的程度。我们的结果表明准确性与所有这些方面之间存在显著关联——我们发现基于策略、问题类型的准确性存在差异，并且策略和评估部分之间存在显著的相互作用。这些发现对于研究程序灵活性的研究人员以及寻求在学生中提升这种能力的中学数学教育者都具有重要意义。
改善兼容性与准确性之间的权衡
摘要。建模并与用户交互的 AI 系统可以随时间更新其模型，以反映新信息和环境变化。虽然这些更新可能会提高 AI 系统的整体性能，但实际上可能会损害单个用户的性能。先前的研究研究了更新后系统准确性的提高与更新后系统与先前用户体验的兼容性之间的权衡。模型越被迫与先前版本兼容，其准确性损失就越大。在本文中，我们表明，通过针对特定用户个性化损失函数，在某些情况下可以改善这些用户的兼容性-准确性权衡（在牺牲较少准确性的同时提高模型的兼容性）。我们提出的实验结果表明，这种方法平均而言提供了中等程度的改进（约 20%），但对于某些用户而言，改进幅度很大（高达 300%）。
主动与准静态噪声解耦的驱动电子自旋量子比特的相干性
半导体量子点中电子自旋量子比特的相干性主要受到低频噪声的影响。在过去十年中，人们一直致力于通过材料工程来减轻这种噪声，从而大大延长了空闲量子比特的自旋失相时间。然而，人们对自旋操纵过程中环境噪声的作用（决定控制保真度）了解甚少。我们展示了一个电子自旋量子比特，其驱动演化中的相干性受到高频电荷噪声的限制，而不是任何半导体器件固有的准静态噪声。我们采用反馈控制技术来主动抑制后者，证明了砷化镓量子点中 π 翻转门保真度高达 99 . 04 0 . 23%。我们表明，驱动演化的相干性受到 Rabi 频率下的纵向噪声的限制，其频谱类似于同位素纯化硅量子比特中观察到的 1 =f 噪声。
使用信息论工具对速度与准确度权衡进行建模
首先，我要感谢所有与我分享实验数据的研究人员，他们帮助我节省了宝贵的时间：Olivier Chapuis、Michel Beaudouin-Lafon、Renaud Blanch、Michel Ortega、Yves Guiard、Simon Perrault、Quentin Roy、Halla Olafsdottir 和 Bruno Fruchard。我还要感谢所有公开发表实验数据的人，我曾在论文中使用过这些数据：Ken Goldberg、Siamak Faridani、Ron Alterowitz、Alvin Jude、Darren Guiness、Michael Poor、Jörg Müller、Antti Oulasvirta、Roderick Murray-Smith、Krzysztof Gajos、Katharina Reinecke 和 Charles Hermann。我再怎么强调发布实验数据的重要性都不为过。我还要感谢 Alexandra Elbakyan。其次，我要感谢我的两位导师 Olivier Rioul 和 Yves Guiard。他们的合作始于 2011 年左右，当时计算机科学系的实验心理学家 Yves 敲开了数字通信团队的应用数学家 Olivier 的门，讨论信息论和菲茨定律。最后，他们提供了一个博士职位，我于 2015 年欣然接受了。在三年零三个月的时间里，我多次利用了 Yves 在这个主题上的经验。我认为他敢于挑战假设和推测，即使是微不足道的假设和推测，也在某种程度上影响了我。我非常感谢 Olivier 关于反馈方案的想法，以及他