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返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
多层法分析揭示了一个非古典视黄酸信号传导轴，该轴调节造血干细胞身份
2008; Till and McCulloch，1961）。 hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。 在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。 尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。 尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。2008; Till and McCulloch，1961）。hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
将古典和现代顺势疗法结合在一起
3. 行走时小腿前部靠近胫骨处抽筋 6. 患者寻求户外空气，尽管感觉寒冷，但总是感觉好些 11. 从手指和脚趾末端出现感觉和运动麻痹 12. 水样暗红色畏光字母连在一起 [眼睛] 13. 感觉胃部有石灰灼伤处，吃新鲜肉类后更严重 14. 喉咙感觉到强烈的心跳 15. 当你觉得你可能在为某事责备自己时可以使用这种疗法 17. 肝区敏感，不能忍受腰部周围的任何东西，特别适合醉汉 19. 颈部血管跳动，手、臂、脚麻木，四肢骨头疼痛 20. 难以肿胀，尤其是吃热食物时，软腭和鼻咽发痒和发痒 21. 耳朵发痒经耳咽管 22. 外伤、肌肉麻痹、视网膜出血引起的复视
莎士比亚还是 ChatGPT？研究发现人们更喜欢 AI 而不是真正的古典诗歌
参与者被随机呈现了十首诗：五首由十位知名诗人创作——包括威廉·莎士比亚、拜伦勋爵、艾米莉·狄金森和 T.S.艾略特——五首由 ChatGPT3.5 以这些诗人的风格生成。参与者更有可能猜测 AI 诗歌是由人类创作的，而被认为最不可能是人类创作的五首诗都是由真正的诗人创作的。
新古典现实主义与小国行为
科索沃虽然得到了美国和许多西方盟友的承认，但尚未成为欧洲理事会或联合国的成员。本文以新古典现实主义和小国概念的视角看待科索沃问题，强调国内政治制度和领导形象在科索沃外交政策制定中的重要性。本文认为，受民族主义影响的科索沃政治精英在很大程度上决定了该国的外交政策。这里强调的“小国”比现实主义中使用的“弱国”含义更广泛，在 1960 年代小国出现在体系中后，国际关系学科试图将其用作分析工具。本文探讨了与小国相关的行为模式，并指出科索沃倾向于对冲行为，并质疑在其外交政策出现不确定性和风险的情况下这种战略的有效性。
代数的演变：从古典到现代...
代数是数学的基本分支之一，已经从其在古代文明中的起源转变为现代抽象形式。本文探讨了代数的演变，从巴比伦和埃及数学的早期解决问题开始，通过Diophantus和Al-Khwarizmi引入的系统方法发展，并在现代抽象Algebra的创新中加以限制。详细研究了关键的发展，例如引入符号符号，笛卡尔坐标以及组，环和田地的概念化。该研究还强调了代数在加密，计算机科学和物理等领域的跨学科应用。通过追踪这些里程碑，本文对代数如何发展为强大而多功能的数学工具，从而塑造了当代科学和技术。
知识图框架用于组织古典和量子计算中利用的异质数据集：当前的挑战和未来DI
摘要 - 文献中发现的环境变量中缺乏相互作用的表示，导致了一个新型框架的发展，该框架反映了我们环境中相互联系的真实本质。我们提出了一个环境交互知识图（EIKG）框架。这个将军EIKG框架通过编织相互关联的事件（例如导致暴风雨的飓风）来成为互连环境事件的基础，这会导致洪水事件，可能导致诸如泥石流和滑坡等事件。一个事件的级联性质导致环境中另一个相关事件需要在进行任何数据驱动分析之前使用上下文信息对每个事件进行足够的了解。本视觉论文展示了eikg：洪水，eikg：野火eikg：滑坡等，可以从eikg的基本案例框架中得出，因为这些个别事件与某些共同的分母变量互连。为例，洪水案例研究以及野火或干旱案例研究中使用降水量变量，因为过度降水量导致洪水，缺乏降水会导致干旱和野火。在极端天气事件中，我们将降水量变量确定为“共同贬低器变量”，在对环境建模中起着关键作用，基于该变量的可变性，导致不同的极端天气事件（在降水量低导致干旱导致干旱和高价值导致洪水的情况下变化的值））。来自EIKG的见解促进了使用经典和量子机学习（QML）技术的数据分析。EIKG组织了异质数据集并集成关系以解决极端天气事件。本研究结合了各种数据集，包括流动性数据，来自美国人口普查局的社会经济数据，来自NASA的气候数据以及关键基础设施数据。
1950年的古典计算-Margaret Martonosi
Prakash Muraali和Al。asplos'1Prakash Murali等。ISCA 2019。 CF 2014。ISCA 2019。CF 2014。
使用基于Web的交互式平台和实时音频分析来教授印度古典音乐
摘要 - 传统上，音乐教育依赖于理论教学和乐谱。但是，集成实时音频分析和交互式学习工具引入了学生如何掌握音乐基础知识的范式转变。本文介绍了一个基于Web的交互式平台和用于教学印度古典音乐（ICM）基础知识的实时音频分析系统。该平台结合了一系列实验，每个实验旨在增强对音乐元素的理解，从简单的音乐音符到复杂的旋律。音频分析还使用DSP套件TMS320C6713实时进行。本文提供了简洁的概述，强调了这些信号处理技术在音乐教育中的重要性及其在革新互动音乐学习中的潜力。学生可以实验，构成和可视化音乐元素，促进创造力并更深入地欣赏音乐的细微差别。实时反馈可以增强学习经验，从而立即进行更正和改进。索引术语 - 印度古典音乐，TMS320，信号程序，互动学习，音乐教育