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World File Search System晦涩
工程师电磁学：入门课程
许多国家的学生继续使用这本书，这给了我机会编写经过彻底修订的第三版。没有什么比教学更能澄清一个人的思想了，我有幸和愉快地在南安普顿大学电气工程系和电子与信息工程系连续教授一年级学位课程。其中一些学生的敏锐才智从他们的问题中表现出来，澄清了我的思路，并帮助我消除了书中的晦涩之处。除了第一章，我完全重写了它，这本书的总体论点仍然和以前一样。我比以往任何时候都更加确信，用物理类比而不是数学来解释电磁学原理更好。当然，结果可以用数学形式更精确、更简洁地陈述，但解释的文字是必不可少的。我教的学生不喜欢抽象思维本身。他们对工程系统和过程感兴趣，他们和我一样，更喜欢用物理模型来思考。尽管如此，这门学科的难度还是很大的，除了少数学生外，电磁学并不是最受欢迎的学科。空间中能量的传播和分布必然会更加
小马快递
摄影师巴特·史密斯和我创作本书时了解到，有很多了不起的人致力于保持 Pony Express 精神的活力，保存传说和遗产。他们翻阅大量晦涩难懂的记录，寻找历史真相。他们花费无数时间考察小径，不知疲倦地保存小径和车站的遗迹，以便子孙后代可以沿着 Pony 骑手的足迹跋涉。我们真诚地感谢他们所做的一切。我们感谢俄勒冈-加利福尼亚小径协会的特拉维斯·博利提供的材料、指导和令人愉快的建议。特拉维斯走遍了小径，真正珍惜那些遥远的时光。他知识渊博，和他一起工作很愉快。我们还要感谢国家小马快递协会 (National Pony Express Association) 的 Pat Hearty 和 Ken Martin，他们慷慨地抽出时间来传授他们的丰富知识，还要感谢国家公园管理局 (NPS) 国家步道系统办公室的 Chuck Milliken，感谢他的言语和智慧。
2020 年机载激光雷达识别效果...
Guåhan（关岛）是西太平洋玛丽安娜群岛的一部分，拥有近四千年的考古记录。 在这篇有关LIDAR在Guåhan进行考古调查的开创性学术论文中，我们确定可以在视觉上检测到哪些已知地点，以探索在这种情况下LIDAR的有效性。 使用高分辨率2020机载激龙检查了拿铁，西班牙和现代时期的几种考古遗址类型和特征。 我们生成了最常用的数字高程模型（DEM），即数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSMS），并将其视为山顶。 LIDAR被证明可有效地识别所有现代地点以及大多数拿铁咖啡和西班牙时期的地点，尽管某些功能仍然晦涩难懂。 在Guåhan上使用LiDar的主要挑战和局限性是植被，现场大小和视觉歧义。 这项研究使用了常规的激光衍生物，但它通过在未来应用更复杂的激光雷达处理技术来揭示了寻找更多考古遗址的潜力。 LIDAR的好处引起了当地社区的极大兴趣，尤其是土著Chamoru，对非毁灭性方式感兴趣，以协助其文化遗产管理。Guåhan（关岛）是西太平洋玛丽安娜群岛的一部分，拥有近四千年的考古记录。在这篇有关LIDAR在Guåhan进行考古调查的开创性学术论文中，我们确定可以在视觉上检测到哪些已知地点，以探索在这种情况下LIDAR的有效性。使用高分辨率2020机载激龙检查了拿铁，西班牙和现代时期的几种考古遗址类型和特征。我们生成了最常用的数字高程模型（DEM），即数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSMS），并将其视为山顶。LIDAR被证明可有效地识别所有现代地点以及大多数拿铁咖啡和西班牙时期的地点，尽管某些功能仍然晦涩难懂。在Guåhan上使用LiDar的主要挑战和局限性是植被，现场大小和视觉歧义。这项研究使用了常规的激光衍生物，但它通过在未来应用更复杂的激光雷达处理技术来揭示了寻找更多考古遗址的潜力。LIDAR的好处引起了当地社区的极大兴趣，尤其是土著Chamoru，对非毁灭性方式感兴趣，以协助其文化遗产管理。
人工智能在上消化道疾病诊断中的应用
摘要：人工智能 (AI) 具有支持临床常规工作流程的巨大潜力，因此在医疗专业人士中越来越受欢迎。在胃肠病学领域，对人工智能和计算机辅助诊断 (CAD) 系统的研究主要集中在下消化道 (GI)。然而，许多 CAD 工具也在上消化道疾病中进行了测试，并显示出令人鼓舞的结果。人工智能在上消化道的主要应用是内窥镜检查；然而，需要在短时间内分析越来越多的数值和分类数据，这促使研究人员研究人工智能系统在其他上消化道环境中的应用，包括胃食管反流病、嗜酸性食管炎和运动障碍。未来几年，AI 和 CAD 系统将越来越多地融入日常临床实践中，因此医生很快将需要至少具备基本概念。对于非专业人士来说，AI 的工作原理和潜力可能既令人着迷又晦涩难懂。因此，我们回顾了有关 AI 在恶性和良性食管和胃病诊断中表现的系统评价、荟萃分析、随机对照试验和原创研究文章，并讨论了 AI 的基本特征。
解释药物重新利用的图形神经网络预测
抽象图神经网络（GNNS）是用于图形相关任务的强大工具，在进步的图形结构化数据中表现出色，同时保持置换不变性。然而，他们的挑战在于新节点表示的晦涩，阻碍了解释性。本文通过解释GNN预测来介绍一个框架，该框架解决了这一限制。所提出的方法采用任何GNN预测，为此，它将简洁的子图作为解释。利用显着性图，这是一种基于归因梯度的技术，我们通过通过反向传播将重要性得分分配给具有知识图的实体来增强可解释性。在药物重新利用知识图上进行了评估，图表网络的命中率为@5分为0.451，命中@10分数为0.672。图显示了明显的结果，最高召回率为0.992。我们的框架强调了GNN功效和可解释性，这在诸如药物重新利用之类的复杂情况下至关重要。通过阿尔茨海默氏病案例研究进行了说明，我们的方法为GNN预测提供了有意义且可理解的解释。这项工作有助于提高GNN在现实世界应用中的透明度和实用性。
文学巨著的政治经济学
《独立评论》旨在成为一本“致力于研究政治经济学和批判性分析政府政策的跨学科期刊”，涵盖“经济学、政治学、法律、历史、哲学和社会学”。1《独立评论》的这期特意扩大了其范围，思考了伟大的文学作品如何丰富我们对政治经济学的理解。文学研究曾经是文科的支柱——文科对于自由社会中自由人的自由意志的道德秩序至关重要。然而，在当今的大学和整个社会，对伟大文学作品的关注度持续下降。这种下降的一个迹象是，1970 年至 2016 年间，美国授予英语专业学士学位的学生数量下降了三分之一，而获得学位的学生总数却增加了一倍多。 1970 年至 2016 年间，英语专业学生在大学生总数中所占的比例下降了 70% 以上（美国国家教育统计中心，2007 年）。关于这种下降有很多理论，但维克多·戴维·汉森 (Victor David Hanson) 提出了一个强有力的论据：“文科不是被谋杀的，而是自杀的。”许多教授文科的人，比如文学教授，通过将激进的意识形态和晦涩难懂的辩论推向课堂，使他们的课程变得没有吸引力。
压力，抑郁和痴呆症有助于神经退行性R.G. Bellomo *体育科学学院，大学“ Carlo Bo”，URB
压力，抑郁和痴呆是彼此影响并可能导致神经变性的疾病。慢性应激通常与慢性炎症性疾病（无菌炎症）有关，例如心血管疾病，自身免疫性疾病和糖尿病。由免疫系统失调引起的神经退行性疾病是由包括细胞因子和趋化因子在内的炎症蛋白介导的。肥大细胞（MC）是通过化学介质和促炎性细胞因子的分泌而参与炎症的免疫细胞。抑郁症通常在成年后发生，并伴随着压力，导致情绪障碍，并涉及情感和认知领域。影响神经元的脑源性神经营养因子（BDNF）通常是造成抑郁症的原因。抑郁症和老年人认知功能的下降导致记忆力丧失和痴呆。在这些高龄的脑部疾病中，炎症状态通常是由于小胶质细胞和其他先天免疫细胞的激活而产生的，这些细胞释放了促炎性细胞因子。使用抗抑郁药可以通过抑制炎症蛋白来具有治疗作用。对与大脑系统有关的这些重要主题的进一步研究将有助于阐明当今仍然晦涩难懂的许多方面。
人工智能在英语语言和文学领域的兴起
人工智能对文学分析和解读的革命性影响处于这一范式转变的最前沿。通过使用情感分析和自然语言处理 (NLP) 等计算方法，学者们现在能够以前所未有的速度和准确性研究大量文学文本。人工智能 (AI) 算法可以揭示传统文学分析技术无法发现的晦涩主题、语言微妙之处和隐藏模式。这为文学作品的创作、风格和意义带来了新的视角。得益于这种计算能力，学者们现在可以以以前无法想象的方式研究文学运动、作者影响和文化趋势，从而增强我们对文学及其社会重要性的了解。此外，由于人工智能融入了创作过程，实验小说和合作讲故事正在复兴。由于人工智能算法能够创作出富有创意的诗歌、散文和故事框架，人类和机器创造力之间的区别变得越来越模糊。为了拓展文学想象力的界限，尝试新颖的表达形式，并质疑传统的叙事惯例，作家和艺术家正在转向人工智能驱动的技术。通过合作，作家和人工智能系统创作出了将人类理解与计算机创造力相结合的混合故事，并加入了推动文学前沿的先锋创意作品。
基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场歧视
摘要：具有党派倾向的媒体通过发布新闻文章支持自己倾向的政党来引导舆论方向，因此发现新闻文本中的政治偏见对国家选举预测和舆情管理具有重要的现实意义。一些带有偏见的新闻往往表述晦涩、文风模棱两可，而依靠新闻语义信息进行立场判别的方法绕过语言模型，准确率较低。本文提出一种基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场判别方法，该方法从外部信息和基于新闻语义的细粒度主题拓展了创作者和话题者对新闻立场的判断能力。节点的多属性特征丰富了节点的特征表示，异构网络的联合表示可以降低立场判别对新闻语义信息的依赖。为了有效处理新新闻的立场判别问题，将多属性融合异构网络的设计扩展到归纳学习中，避免了重组带来的模型训练成本。本文基于 Allsides 数据集，扩展了作者的社会背景信息，并与基于新闻内容的政治立场判别模型进行了比较。实验中，最好的传导属性融合异构体
比较3D恶性疟原虫配子细胞的超微结构
尽管疟疾人寄生虫具有巨大的重要性，但其超微结构的一些基本特征仍然晦涩难懂。在这里，我们采用高分辨率体积电子显微镜检查和比较了恶性疟原虫的可传染性男性和女性性血统的超微结构，以及更深入研究的无性血液阶段，重新审视了3D中先前描述的现象。这样做，我们通过示例在配子细胞中表现出多个线粒体的存在来挑战单个线粒体的广泛接受概念。我们还提供了配子细胞特异性细胞抑制剂或细胞口的证据。此外，我们生成了寄生虫内质网（ER）和高尔基体设备的第一个3D重建，以及在感染的红细胞中诱导的配子细胞诱导的外质结构。评估细胞器之间的互连性，我们发现了细胞核，线粒体和apicoplast之间的频繁结构作用。我们提供了证据，表明ER是与众多细胞器和配子细胞的三叶骨膜的混杂相互作用。这些体积电子显微镜资源的公共可用性将有助于其他具有不同研究问题和专业知识的其他人的重新介入。总的来说，我们以纳米尺度重建了恶性疟原虫配子细胞的3D超微结构，并阐明了这些致命的寄生虫的独特细胞器生物学。