XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弄清
将Mol2VEC技术应用于大型数据可视化和分析
化学中深度学习的最新成功与文本挖掘的进展以及通过类比与文本处理化学图的能力紧密结合。深度学习也是分子描述中的关键问题，因为在深度学习过程中，存储在隐藏神经元层（潜在变量）上的内部值可以有效地用作分子描述符[1]。由于深神经网络几乎可以“读取”几乎所有野蛮的，未经准备的分子表示（分子图，微笑的字符串 - 典型化或不使用典型化 - 甚至是像素化图像格式中的2D草图），这些潜在变量可以被视为被人工智能的“发明”。他们应该弄清（几乎）分子图中存在的所有信息，尽管它不会在设计新型分子描述符的专家使用的化学专业知识之后提取。后者会知道，例如，要强调可以从图中推断但难以提取的结构方面。典型的例子是药效团
š 猛犸洞系统上层的河流
摘要在1960年初，探险家通过鸭式东南Swinnerton Avenue的壁架下的壁架下方的爬行空间进入了一条重要的地下河。但是，后来的探险未能找到此爬网空间。相反，通道中的沉积物水平通常在岩石壁架上或之上，除了鸭本身以外，没有任何开口到较低的通道。显然是最近有机材料（叶子，树枝等）在低于鸭子的通道中观察到的可能与风暴事件的开放通道流有关，从理论上讲可以提供局部沉积物的运输。因此，我们使用了自发性（SP），穿透性雷达（GPR）和声学pro填充，以及表面Mise-A-La-Masse电阻率ProFierf，以试图定位河流本身，而不是丢失的爬路。洞穴染料研究和其他地球物理培训来弄清洞穴系统该区域的详细3-D液压。
董事会年度工作计划 - 治理小组
董事会要想有效和成功，首要条件之一就是了解来年的工作内容。有效治理的一个关键原则是，董事会的角色和工作与员工不同。董事会的角色和职能要求董事会将精力、努力和时间用于处理自己的工作，而不是员工的工作。愿景和战略计划应明确说明组织在未来 3-5 年内要实现的目标，但通常不会表明董事会需要开展哪些工作和希望实现哪些目标。为了弄清这一点，董事会需要在新的董事会年度开始时花一些时间来确定和优先考虑其必须做的事情、成果/目标、活动、事件及其年度监测计划。以下页面中的材料是制定董事会年度工作计划和日历的指南。完成此操作后，董事会将知道来年的工作内容，并知道在董事会会议上必须做什么。
xgboost和随机森林算法
抽象的机器学习在我们生活的许多方面越来越重要，随着技术的发展，包括预测天气，弄清社交媒体趋势以及预测世界市场价格的价格。这种重要性调用了对有效预测模型的需求，这些模型可以轻松处理复杂的数据并提供最大的准确结果。XGBoost和随机森林是用于解决已进化并证明是可靠的机器学习挑战求解器的回归和分类问题的可升级合奏技术。在本研究论文中，我们全面分析和比较了这两种突出的机器学习算法。研究的前半部分包括对技术的意义和两种算法的演变的相关概述。这项研究的后半部分涉及随机森林和XGBoost之间的细致比较分析，仔细检查的方面，例如时间复杂性，精度和可靠性。我们研究了他们在处理回归和分类问题的独特方法，同时密切研究了他们对培训和测试数据集的微妙处理。使用各种性能指标（例如F1得分，召回，精度，平均平方误差等）进行了彻底的定量评估。
量子思维
更进一步，他假设每当大脑中的量子波函数以这种方式坍缩时，就会产生一个时刻的意识体验。这就是哈默罗夫进入人们视野的地方。自 1970 年代以来，他一直在研究一种叫做微管蛋白的蛋白质以及它们形成的中空圆柱形微管结构，试图弄清它们在细胞分裂中的作用。至关重要的是，它们似乎受到麻醉剂的影响，而麻醉剂会导致意识丧失。这让哈默罗夫推测，神经元内的微管可能利用量子效应，以某种方式将引力诱导的波函数坍缩转化为意识，就像彭罗斯所建议的那样。彭罗斯和哈默罗夫于 1996 年发表了他们的 Orch OR 论文，这引起了许多人的怀疑。一方面，这是一次大胆的尝试，试图连接量子世界和经典世界，同时解释我们时刻体验的起源。另一方面，批评者抱怨他们犯了最小化神秘性的谬误：仅仅因为意识和量子力学都是神秘的，并不意味着这些神秘性一定有共同的来源。尽管彭罗斯、哈默罗夫和他们的合作者在接下来的几十年里更详细地发展了这一概念，但没有可靠的实验来支持他们的想法，奥奇 OR 仍然超出了主流意识研究的范围。现在，几个小组已经开始证明有可能测试奥奇 OR 的一个基石，即量子效应可能存在于大脑中的想法，早期的结果很有趣。在我住在图森的时候，哈默罗夫正在申请一笔资助来进行一些实验，其中一项实验的结果
第25章。运动学习
学习是指行为和中枢神经系统中的变化的过程。运动学习定义为：“一个人的能力变化，形成一种技能，这是从实践或经验导致的相对长期提高绩效提高的技能”（Magill and Anderson，2007年）。运动学习涵盖了三种主要的学习过程类型； 1）获得新型运动技能（新任务学习），2）增强学习或高度曝光的运动技能（专业知识）的表现，以及3）重新获得由于受伤，疾病或疾病（康复）而难以执行或无法执行的技能。为了理解运动学习，重要的是要弄清运动技能和运动性能的相互关联条款。电动机技能是指针对目标的活动或任务，该活动需要自愿控制关节和身体部位的运动，而运动性能是指在特定时间和特定情况下执行技能。运动性能是可观察到的行为，而无法直接观察到运动学习，而是可以从性能中推断出。图25.1A和B显示了专业运动员的攀岩技能表现。学习这种运动技能始于观察和模仿经验丰富的登山者。新手登山者在经验丰富的登山者上升时密切监视经验丰富的登山者。这样做，新手可能会计划一些明确的策略，例如用手和脚抓住的岩石边缘。与此示例一样，运动学习和尝试攀爬时，新手必须依靠本体感受和触觉，前庭和视觉器官的反馈，以维持平衡和运动控制。此外，培训师通常会提供明确的指导，例如下一个处理的方向或在何处踩踏。尽管新手收集了所有明确的知识，但这种做法依赖于隐式肌肉骨骼和神经过程。
crispr-介导的肉桂酸 - COA还原酶4的突变，在Allohexaploid oiled Crop Camelina sativa中揭示了其在抗性中的关键作用
背景：硬化菌核（SS）是一种广泛的宿主范围，可影响400多种植物物种。ss cys camelina sativa（CS）的茎腐病疾病是一种适用于低输入作物和工业油属性的Allohexaploid crucifer物种，适用于生物燃料和润滑剂。组织化学和分子研究已将C. sativa中的SS抗性与细胞壁木质化联系起来（Eynck等，2012），并报道了CSS抗性线CN114263中的Cinnamoyl-COA还原酶4（CSCCR4）基因的组成型表达。现代繁殖工作（例如基因编辑）需要改善商业线条，并限制农作物损失的风险，这对生产者来说是重要的。目的：为了研究单极生物合成的重要性以及CSCCR4在Camelina对SS耐药性中的作用，我们使用CRISPR/CAS9介导的基因编辑产生了CN114263 Camelina系的CSCCR4敲除突变体。材料和方法：三十T1植物是通过花卉浸入转化产生的，然后是草甘膦喷雾，该植物在筛选程序的第一步中使用，并通过PCR方法确认。使用数字液滴PCR（DDPCR）确定T1和T2祖细胞中T1和T2祖细胞中的T-DNA拷贝数变化T-DNA CNV，并且通过下降测定技术对T1和T2代的CSCCR4同源物的三个副本中的三个副本中的突变发生。为确保T2植物中的突变体是真实的，对其中三个的cas9/ grna特异性裂解点侧面进行了topo ta测序。在T2代生成中，筛选了CSCCR4基因中的潜在突变。结果：在T1代中，确认了25种植物，这些植物在相应的Camelina基因组中具有1至9个TNA拷贝。在CSCCR4的三个副本中证明了各种类型的突变，包括插入和缺失。实际上，CRISPR系统可以分别在编号T2-Plant 10，T2-Plant 15和T2-Plant 19的事件中删除一个，两或三个副本。T3-plant 19在上一代中所有版本的CSCCR4中表现出突变具有易感性的螺旋杆菌侵袭，并保留为实际CSCCR4突变体材料，以进一步研究骆驼 - 螺旋菌相互作用。CSCCR4中的突变是通过容易出错的非同源端连接（NHEJ）核DNA修复途径发生的。ss挑战早期开花的T3一代。与WildType对照母体CN114263相比，在CSCCR4位置217处的突变的T3植物在CSCCR4位置217处的过早停止密码子受到了损害。结论：使用DDPCR很容易识别T1和T2祖细胞中CSCCR4同源物中的T-DNA CNV和突变的发生。我们说明，CRISPR/CAS9介导的突变是一种体面的技术，可以用来加快突变线的发展，可以帮助您弄清CSCCR4基因在防御：sativa C. c. c. c.c。sativa中的活性，作为前瞻性石油种植作物的生物柴油生产。
1. 利用回忆。读完一页后，把目光移开，然后……
1. 使用回忆法。读完一页后，把目光移开，回忆主要思想。尽量少做标记，不要通过回忆标记任何你没有先记在脑子里的东西。试着在去教室的路上，或者在你最初学习的教室以外的另一个房间里回忆主要思想。回忆能力——从内心产生想法——是良好学习的关键指标之一。 2. 测试自己。在所有事情上。随时进行。抽认卡是你的朋友。 3. 把问题分成几个部分。分块就是理解问题解决方案并练习，这样它就能在一瞬间浮现在脑海中。解决问题后，排练一下。确保你能冷静地解决它——每一步。假装它是一首歌，学会在脑海里一遍又一遍地播放它，这样信息就会组合成一个流畅的块，你可以随时调出。 4. 间隔重复。每天分散一点你对任何科目的学习，就像运动员一样。你的大脑就像一块肌肉——它一次只能处理一个科目的有限量的锻炼。 5. 在练习过程中交替使用不同的解题技巧。不要在一次练习中只使用一种解题技巧太长时间——过一段时间后，你只是在模仿你之前解题时所做的事情。混合使用并解决不同类型的问题。这将教会你如何以及何时使用一种技巧。（书籍通常不是这样设置的，所以你需要自己做这件事。）每次作业和测试后，都要检查你的错误，确保你明白为什么会犯这些错误，然后重新制定解决方案。为了最有效地学习，在闪存卡的一面手写（不要打字）一个问题，在另一面写上解决方案。（手写比打字更能建立更强的记忆神经结构）。如果你想将卡片加载到智能手机上的学习应用程序中，你也可以拍摄卡片。随机测试不同类型的问题。另一种方法是随机翻阅你的书，挑选一个问题，看看你是否可以冷静地解决它。6. 休息一下。第一次遇到数学或科学问题时，无法解决问题或弄清概念是很常见的。这就是为什么每天学习一点比一下子学习很多要好得多。当你对数学或科学问题感到沮丧时，休息一下，让你大脑的另一部分可以接管并在后台工作。7. 使用解释性提问和简单的类比。每当你对一个概念感到困惑时，就自言自语，我该如何解释才能让一个十岁的孩子理解它？使用类比真的很有帮助，比如说电流就像水的流动。不要只是思考你的解释——大声说出来或写下来。说和写的额外效果可以让你更深入地编码（即隐藏到神经记忆结构中）你正在学习的内容。8.集中注意力。关掉手机和电脑上所有打扰你的哔哔声和闹钟，然后打开一个二十五分钟的计时器。在这二十五分钟里全神贯注，尽可能勤奋地工作。计时器响起后，给自己一个小小的、有趣的奖励。一天中几次这样的活动可以真正推动你的学习。试着安排时间和地点，让你学习，而不是看电脑或手机——这是你自然而然会做的事情。9. 先吃青蛙。在一天中最早做最难的事情，当你精力充沛的时候。10. 做一个心理对比。想象一下你来自哪里，并将其与你的学习将带你去哪里的梦想进行对比。在你的工作区贴一张图片或文字来提醒你你的梦想。当你发现你的动力不足时，看看它。这项工作将为你和你所爱的人带来回报！