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World File Search System启发式
启发式：我们在压力下解决问题时使用的思维捷径
当我们在时间压力下或存在很多不确定性的情况下解决问题时，我们往往不会使用严格的逻辑推理。相反，我们倾向于求助于一种或多种思维捷径，也称为启发式方法来解决问题。使用启发式方法的好处是，它们可以让我们快速做出决策，而经历严格的逻辑推理的所有步骤可能会令人精疲力竭且耗时。缺点是启发式推理会导致我们在决策中出现特定类型的错误。研究表明，专家和非专家都使用启发式方法解决各行各业的问题，包括医学、商业、政治、执法，甚至科学。研究人员还发现了多种不同的启发式方法。在本文中，我们将重点介绍三种研究最广泛的启发式方法，并展示它们如何影响现实生活，甚至是生死攸关的决策。
社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰
在牲畜生产中对抗菌耐药性（AMR）的越来越多的意识导致呼吁开发诸如抗菌肽（AMPS）之类的替代品，这些替代品也能够在农场动物中打击感染性疾病。放大器开发的关键一步是了解人们对这项技术的观点，以避免与社会期望的不一致。这项研究的目的是调查大学学生在农场动物中应用的研究，作为抗生素使用的替代方法。我们研究了20名大学生，并使用主题分析确定了六个主题：1）初始知识，包括抗生素知识和AMP的初始印象； 2）人类的福祉，包括食品和动物健康对公共卫生的影响，解决AMR的重要性以及农民的成本； 3）动物福利，包括动物健康，福利和生产以及有争议的农场实践的延续； 4）AMP的自然性，包括生物相容性和比较生物材料的相同和不同物种的转移； 5）AMP的不可预见的后果，以及研究新技术的意外后果的重要性； 6）公众接受AMP，包括信任和缺乏意识。总而言之，参与者将AMP积极地视为农场动物中抗生素使用的一种替代方法来解决AMR。但是，关键问题涉及对食品系统，公共卫生和动物福利的意外有害影响，这可能会影响公众对动物农业中AMP的接受。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
从埃塞俄比亚中部Hagere Mariam区收集的扁豆（镜头Culinaris M.）的根际（镜头Culinaris M.）的磷酸盐溶解细菌的分离和表征 对超... 的强大研究议程的关键需求 评估主要感觉皮层中的可塑性及其与自闭症中非典型触觉反应性的关系：TMS-EEG方案 个人，集体，文化和社会结构因素 联合培养过程中的白色LED强度会影响农杆菌介导的大豆（Glycine Max）使用成熟的半种子作为epplants deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ 社会一致性是一种启发式，当个人冒险决策受到干扰时 大学学生对农场动物中抗菌肽使用的看法 特质正念在野火季节调节气候困扰中的作用
磷通过增强生理功能并刺激生物学活性（例如结节，氮固定和氮和养分吸收）在调节植物的许多代谢活性中起着至关重要的作用。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。 大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。 这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。 在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。 pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。 磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。 15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。 与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。 从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。磷溶解细菌的接种剂是一种环保的替代技术，可占据地影响土壤可持续性和植物生长。大多数North Shewa高地区域的特征是低可用的磷，主要是酸性的，并且表现出强烈的磷吸收。这项研究的目的是隔离和鉴定植物溶解细菌与小扁豆的根际溶解细菌，并表征其磷酸盐溶解活性。在生物学系微生物学实验室中进行了文化，生化，生理微生物分析。pikovskaya的培养基被用来分离，筛选和维持磷酸盐溶解细菌。磷酸盐溶解细菌是用磷酸三 - 磷酸盐作为指示板中磷的唯一来源。15种磷酸盐溶解细菌是从小扁豆根根际土壤样品中等同的，其中六种是指定为PSBYE，PSBYR，PSBYM，PSBYM，PSBYL，PSBW和PSBSW的最有效的植物溶解剂。与未接种对照相比，所有分离株都特别是磷酸三 - 磷酸盐。从分离株PSBYL观察到最高的磷酸化，值为10.61mg/50ml，其次是PSBW，值为9.08 mg/50ml。pH值的降低与PSB分离株在PVK肉汤中的三磷酸溶解水平相关。在肉汤中生长时，pH值降至4.64，这表明有机酸的产生可能是磷酸盐溶解化的主要机制。
Spiers 纪念讲座：量子化学、经典启发式和量子优势
本文是关于化学物质的量子模拟。虽然这是一篇化学期刊上关于法拉第讨论的介绍性文章，但实际上它是为两个读者群撰写的：量子化学家和量子信息理论家。这是因为，尽管近年来量子化学和量子信息理论的交集越来越多，但一个领域的从业者往往对另一个领域的观点了解有限。本文的一个目的是描述量子化学家对化学物质中量子多体问题的直觉。这种直觉指导了当今对改进方法及其应用的研究。另一个目的是给出一个关于量子化学的有利观点，希望能够强调量子信息理论家的一些关注点，我们相信这对量子化学的未来发展有用。量子信息论是一个具有可证明结果的数学领域，而量子化学主要是经验领域。由于作者是量子化学家，本文以量子化学的非正式风格撰写。在某些情况下，它提供了作者的（非严谨的）个人意见。直觉和意见显然不是定理，但我们希望它们能够在前进的道路不明朗时成为有价值的路标。
启发式知识的机器人在线路径计划使用pre-...
摘要 - 为了有效计算动态变化的环境中的无机器人运动轨迹，我们介绍了一种新型的启发式启发式启发式方法的方法的结果。将机器人环境分为静态和动态元素，我们使用静态零件来初始化确定性路线图，该路线图提供了最终路径成本的下限，如知情的启发式方法，用于快速路径找到。这些启发式方法指导搜索树以探索运行时的路线图。搜索树使用有关动态环境的模糊碰撞检查检查边缘。最后，启发式树利用了从模糊碰撞检查模块中提供的知识，并更新了路径成本的下限。正如我们在现实世界实验中所证明的那样，这三个组件形成的闭环会显着加速计划程序。另一个回溯步骤可确保所得路径的可行性。模拟和现实世界中的实验表明，Hiro可以发现无碰撞的路径比有或没有对环境的先验知识的基线方法快得多。
教育领域人工智能的竞争愿景——对政策指南中社会技术想象和问题化的启发式分析
摘要 人工智能 (AI) 在教育领域的快速发展需要人们共同理解其预期目的和社会影响。本文强调了社会视角在人工智能和教育中的重要性，而这些视角往往被技术方面所掩盖。同时，将人工智能技术融入教育系统的政策指导方针在塑造教育的未来方面发挥着关键作用。我们作为社会所想象的人工智能和教育将以某种形式引领建议的解决方案的发展。其目的是帮助理解为什么以及如何根据教育技术 (EdTech) 的发展及其在教育中的引入来构建学习和教育的愿景。从而为关于人工智能在教育中的融合及其潜在社会影响的持续讨论做出贡献。
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。