XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System样本
澳大利亚学生签证真实学生测试样本
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关于已送交尸检样本的咨询...
神经系统综合征（即脑炎），以多动症（狂犬病）/麻痹综合征（麻痹性狂犬病）为主，逐渐发展为昏迷和死亡，通常是由于心脏或呼吸衰竭，如果不进行重症监护，通常在出现第一个症状后 7-10 天内。第一个症状可能包括以下任何一种：恐气症、恐水症、感觉异常或局部疼痛、吞咽困难、局部虚弱、恶心或呕吐。c. 恐水症是狂犬病的典型特征，有记录的症状和
基于生成式 AI 的活动和作业的样本...
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目，并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情，然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好！他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在（大多数情况下不存在），并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确（通常不正确）。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用，但这还不够。我真的很高兴。”
对抗样本的生物免疫建模
作者：E Kim · 2020 · 被引用 29 次 — 或者，防御可以通过预处理、量化或压缩来处理模型的输入 [47, 11, 17, 19, 28]。我们的工作是独特的，不...
COVID-19疫苗：Benton＆Franklin Health District 经济发展项目经理 如何准备住宅地块计划 移动家庭安装图计划样本 巷县的综合计划
能够拜访朋友，旅行和步行而无需面具的能力是西班牙裔疫苗接种的原因
投资者意向书样本.docx
CleanPower Corporation (CPC) 寻求通过澳大利亚超过 200MW 的成熟项目投资能源转型，重点关注支持环境可持续性和社会公平的可再生能源项目。CPC 承诺提供 3500 万美元的债务融资，旨在在 20 年的投资期内实现 15% 的回报。任何投资都应有明确的抵消目标和可再生能源发电，以满足服务不足、偏远和土著社区的当地需求。它们应该提供清洁、负担得起的能源解决方案，同时解决教育、意识、再培训、创造就业机会和性别平等等关键社会问题。具体目标包括为妇女和当地社区创造机会，并产生可衡量的影响，例如为至少 400 人创造就业机会和培训，重点是性别平衡参与。CPC 社区支持和利益分享基金将项目收入的一定比例分配给当地社区项目。它将支持符合公平转型原则的举措，促进可扩展、可持续的解决方案，将社会公平、劳动力再培训和地方赋权融为一体。此外，CPC 将协助优化资本配置、确定融资机会并利用政府激励措施和补助金来最大限度地发挥该计划的影响。CPC 旨在确保监管合规、长期可持续性以及在澳大利亚和国际可再生能源市场的成功扩展，
肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%