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将生成模型整合到认知体系结构中，以改善计算社会文化表示
摘要认知架构和生成模型的整合对两个系统内的社会文化表示意味着什么？除了集成之外，我们认为这个问题对于理解这两种类型的计算系统之间的整合的潜在更广泛影响至关重要。生成模型尽管对世界和各种环境的不完善，但仍可以作为一般世界知识有用，并仔细地确定了其中提供的社会文化代表，包括代表的社会文化系统，或者，正如我们外面的人类类型一样。因此，这种整合提供了开发从生理/生物时间尺度到社会时间范围代表的认知模型的机会，并且更准确地代表了正在进行的社会文化系统和结构对行为的影响。此外，集成这些系统应被证明对AUDIT有用，并在更现实的COG固定用途和条件下测试许多生成模型。也就是说，我们可以问到什么意味着人们可能会使用知识从知识中使用知识来实现自己的行为和行为。我们进一步讨论了这些观点，并使用持续和潜在的工作（主要）（主要）ACT-R Cog-nitive Architecture着眼于这些观点。我们还讨论了使用发电模型作为集成系统的问题。
弥合差距：将空间技能指导融合到技术教师准备计划
量子储层计算和量子极限学习机是两种新兴方法，它们在经典和量子机器学习任务中都证明了它们的潜力。他们利用了物理系统的量子性以及轻松的训练策略，实现了出色的性能。对这些非常规计算方法的兴趣日益增加，这是由于适用于实施的各种量子平台的可用性和复杂量子系统研究的理论进步。在本评论文章中，当考虑量子输入，量子物理基板和量子任务时，将审查显示广泛可能性的最新建议和第一个实验。主要的重点是这些方法的表现，在古典同行和机会方面的优势。
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
将人工智能整合到工程过程中，以提高石油和天然气运营的效率和安全性
本文深入研究了石油和天然气部门中AI应用的重要性，挑战和潜力。在石油和天然气运营的动态景观中，效率和安全性是最重要的。传统工程过程虽然强大，但通常会在适应行业不断发展的复杂性时面临局限性。但是，AI Technologies的出现提供了范式转变，为优化和降低风险提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在整个石油和天然气价值链中的工程过程中的多面作用。它研究了AI，涵盖机器学习，深度学习和预测分析，使决策者具有实时见解，优化探索，生产，运输和精炼过程。通过预测维护策略，积极主动的资产管理并最大程度地减少停机时间来证明效率提高。此外，AI驱动的过程优化技术增强了资源分配，简化操作和最大化输出，同时降低成本。此外，AI的整合通过增强风险评估和危害识别能力来促进安全文化。通过高级算法，AI系统分析了大量数据集，以检测异常和预测潜在的安全危害，从而积极进行干预和事故预防。但是，AI集成的旅程并非没有挑战。技术复杂性，监管框架和网络安全问题构成了需要仔细导航的重大障碍。此外，围绕数据隐私和算法偏见的道德考虑需要强大的治理框架，以确保负责的AI部署。展望未来，该论文描述了石油和天然气部门内AI采用的未来趋势和机会。它强调了持续创新和中断，重塑劳动力动态和技能要求的潜力。拥抱AI不仅可以推动卓越运营的运营，还可以推动该行业迈向可持续且有弹性的未来
将电池储能系统整合到工业起重机中的盈利能力分析
学位：工程师（学士）学位课程：电气和自动化技术专业人员主体：电力技术说明：大学老师Tatu Suomi Konecranes Oy的主任Marko Talala本文的目的是研究电池能量学位：工程师（学士）学位课程：电气和自动化技术专业人员主体：电力技术说明：大学老师Tatu Suomi Konecranes Oy的主任Marko Talala本文的目的是研究电池能量
农杆菌T-DNA整合到植物基因组中是否有独特的机制？
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
将赋予气候赋权要素的行动整合到国家确定的贡献
与原始指南相辅相成，该纲要着眼于良好的实践，并展示了加强ACE在开发和实施新的NDC中的作用的潜在方法。4,5应该指出的是，本文档中提供的广泛的行动和示例并不详尽。进一步讨论和共享有关如何将ACE及其要素整合到NDC和其他气候政策和计划中的经验，例如国家适应计划（NAPS）和长期的低排放发展策略（LT-LED）将使各级别的政党和非党派利益相关者受益。
将网络药理学，代谢组学和肠道菌群分析整合到
Lihao Xiao b,c,# , Tingyu Zhang a,# , Yun Liu a , Chayanis Sutcharitchan a , Qingyuan Liu a ,
老师，父母和学生对将生成AI整合到基础扫盲教育中的观点
新生成AI（GAI）系统的病毒启动，例如Chat-GPT和文本形象（TTL）发电机，引发了有关如何将它们有效地纳入写作教育的问题。但是，目前尚不清楚小学环境中的CEIVE和可疑GAI系统的老师，父母和学生如何。，我们与8-12岁的儿童进行了一个与十二个家庭（亲子二元组）的讲习班，并采访了16名老师，以了解每个利益相关者对GAI的观点和观点，以了解GAI的学习和教学写作。我们发现，GAI系统可能会受益于为教师提供适应性的教学伴侣，增强想法，并为学生提供个性化的，及时的反馈。但是，人们担心AU Thorship，学生的学习代理以及有关偏见和错误信息的不确定性。在本文中，我们讨论了设计策略，以通过实施成人视觉系统，平衡AI-lole分配并促进定制，以增强学生的代理机构，以编写项目来减轻这些限制。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。