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前襟翼人工智能仅部分可见，只是......
无论您是社交媒体狂热者、人工智能的忠实拥护者还是偏执的怀疑论者，都无法逃脱人工智能无处不在的影响。人工智能是将量子计算、纳米技术、医疗技术、脑机接口、机器人技术、航空航天、5G、物联网等技术融为一体的大脑。它正在放大人类的创造力，颠覆医疗、军事、娱乐、教育、营销和制造业的基础。
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
建模用于传输网络管理的部分可再生能力削减
示例，[2]和[3]中的作品描述了一个基于功率传递分布因子（PTDF）（请参阅[8，9]）的动力学模型，该模型仅允许开始/关闭缩减决策，因此避免了对发电的元素操纵。由于现在可以考虑到传输系统运营商（TSO）的局部削减的可能性，因此本文介绍了一个动态模型，介绍了部分降低可再生能力所需的整个元素。所提出的方法基于PTDF建模框架，并针对使用基于模型的优化技术通过可再生功率部分削减和存储设备来最佳管理亚transmission区域充血状况的可能性。本文的目标是提供一个动力学模型，该模型可靠地描述了系统功能，并且适合基于模型的区域的最佳管理。由于通信约束，仅可用局部描述，并且与剩余网络的连接定义为作用在区域上的扰动。控制一个孤立区的主要挑战是针对该区域边界的全球功率流执行本地控制动作。的确，由于安全性和实际原因，不可能根据整个网络规模的状态测量做出决策。因此，要获得所考虑区域的近距离动力学模型是一个具有挑战性的问题。此外，我们提出了一种面向控制的建模方法。纸张的组织如下。符号：本文的最终目标是验证一个能够考虑传输网络从可再生能源中降低电源的可能性，并使用存储设备来考虑在线优化策略，以考虑电力线约束，控制动作延迟以及由于发电和模型近似而导致的不确定性。第二节介绍了考虑的建模。验证线性化动力学的模拟是在第三节中进行的，同时在第四节中概述了结论。
G-string V和EDUG数据分析软件在确定本科生的数学评分可靠性中使用尼日利亚贝努斯州大学的概括性理论的可靠性
概括性理论是围绕一组变异来源组织的，称为方面。这些是差异的驱动因素（项目，评估者，观察）。方面是指类似的测量案例。该方面的每个级别称为条件。表现出感兴趣的系统变化（学生，对象，观察者）的测量对象是代表真实，系统变化的测量对象，而不是变异的来源。在此实验中，测量学科是学生（S），三个组成部分是任务（T），场合和评估者（R）。根据居登的布伦南（Brennan）（2019年）的说法，这些方面可以分为两个广泛的类别：分化和仪器方面的方面。Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。 框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平Orluwene和Memory（2020）将区分方面进一步分为嵌套和穿越方面。框架A和B“交叉”当每个方面都知道每个方面的水平
红树林蟹壳（Scylla serrata）中的磷酸钙成分可作为牙髓封盖治疗的替代材料 Fadil Abdillah Arifi
摘要背景：磷酸钙在牙科中的应用可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。红树蟹壳含有较高的磷酸钙，可以作为牙髓盖髓治疗的替代材料。目的：测定红树林蟹壳（Scylla serrata）中磷酸钙的含量。方法：本研究为定量描述性研究，样本采集采用目的抽样法。结果:经XRD测试分析红树蟹壳中磷酸钙的含量,99.8%以羟基磷灰石的形式存在,0.2%以钙的形式存在。结论：采用X射线衍射（XRD）设备分析磷酸钙的含量，其中羟基磷灰石形式的磷酸钙含量为99.8%，钙形式的磷酸钙含量为0.2%。关键词： 锯缘青蟹壳（Scylla serrata）；牙髓盖顶；磷酸钙
第 1 部分可再生能源和储能
10 提交采购计划草案的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 10 月 23 日。11 决议和命令，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 8 日。12 同上。 13 遵守命令提交最终采购计划和相关提案请求的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后的行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 22 日。14 重新考虑采购计划草案的决议和命令的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后的行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 22 日。
养分可用性有助于新疆油田中微生物组的结构和功能多样性
土著微生物增强的石油回收（IMEOR）是促进石油回收的一种有希望的替代方法。它通过向注入的水中添加养分来激活储层中的油回收微生物，利用微生物生长和代谢来增强恢复。然而，很少有研究集中在注射营养物质对储层微生物群落组成和潜在功能的影响上。这限制了IMEOR的进一步战略发展。在这项研究中，我们通过构建长长的核心微生物洪水模拟设备来研究营养对储层细菌群落和功能的组成的影响。结果表明，储层的微生物群落结构在营养注射后从有氧状态变为厌氧状态。降低养分浓度提高了储层细菌群落的多样性和网络稳定性。同时，氮代谢功能也显示出相同的变化响应。总体而言，这些结果表明营养显着影响了储层微生物的社区结构和功能。注入低浓度的养分可能对改善油的回收率更有益。这项研究对于指导IMEOR技术和节省现场现场的成本具有重要意义。
设施开发的划分可持续性指南...
威斯康星州设施开发部（DFD）可持续性指南基于美国建筑师研究所（AIA）的卓越设计框架，并适用于DFD项目，可与州长Evers evers Every Survever＃38保持一致，以“开发所有新的和现有的州的能源效率，可持续性，可持续性和可再生能源指南，以及所有新的国家设施，以及所有现有的建筑物，复杂的建筑物，复杂的建筑，以及复杂的复杂性。这些准则的目的是通过评估对资本项目的适用性进行多种适用性来提供可持续性的整体方法，因为它们与客户的不同项目需求和任务相关。这些准则是为当今和子孙后代迈向更可持续环境的更大努力的一部分。
Jitendra Malik Arthur J. Chick教授，加利福尼亚州伯克利大学EECS分校，加利福尼亚州伯克利大学94720电子邮件：malik@berkeley.edu 逆增强算法学习 艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS 使用自适应对手平滑分析 - 人@EECS 在部分可观察性下符合道德符合的自主系统 Nika Haghtalab-人@EECS 长马计划的离散预测表示 Vongani H. Maluleke-人@EECS
经验研究科学家，元，元，2020年，兼职（兼职）研究科学总监和网站负责人，Facebook人工智能智能研究，Menlo Park，2018年和2019年EECS部主席，EECS，UC Berkeley，UC Berkeley，2016- 2017年，2016年至2017年访问研究科学家，Google，Google，2015-2016成员，2015-2016成员，2015-2016委员会，2015-2011113-220。工程学院，2010 - 2012年，自2009年1月以来，加州大学伯克利分校生物工程教授。主席，伯克利分校EECS部，2004 - 2006年。主席，计算机科学部，EECS，加州大学伯克利分校，2002- 2004年。科学主任，雅虎！研究伯克利研究，2007年1月至6月（访问）教授，EECS，UC Berkeley，自1996年7月起。EECS副教授，加州大学伯克利分校，1991年7月至6月1996年。EECS助理教授，加州大学伯克利分校，1986年1月至6月1991年。成员，伯克利分校的视觉科学与认知科学团体。
使用大型语言模型进行部分可观察的机器人任务 /作者= Sun，Lingfeng的互动计划； Jha，Devesh K。； Hori，Chiori； Jain，Siddarth； corcodel，radu;朱，Xinghao; tomizuka，masayoshi；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 5月14日，2024年 /object = robotics < /div>
抽象设计机器人代理执行开放词汇任务一直是机器人技术和AI的长期目标。最近，大型语言模型（LLM）在创建用于执行开放词汇任务的机器人代理方面取得了令人印象深刻的结果。但是，在不确定性的存在下为这些任务进行规划是具有挑战性的，因为它需要“经过思考链”推理，从环境中汇总信息，更新状态估计以及基于更新的状态估计来生成操作。在本文中，我们提出了一种使用LLM的部分可观察到的任务的交互式计划技术。在拟议的方法中，LLM用于使用机器人从环境中收集丢失的信息，并从收集的观测值中推断出基本问题的状态，同时指导机器人执行所需的操作。我们还通过自我教学使用了精致的Llama 2模型，并将其性能与像GPT-4这样的预训练的LLM进行比较。在仿真和现实环境中的几个任务上都证明了结果。