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World File Search System用手
惯用手对优势和非优势形象的影响
具身认知假定所有心理过程都由身体及其与环境的感觉运动相互作用所塑造（Casasanto，2009 ；Garbarini 和 Adenzato，2004 ；Madan 和 Singhal，2012 ；Wilson，2002）。通过身体体验发展认知是身体特异性假设的基础，该假设认为不同身体的个体与周围环境的互动方式不同，因此应该表现出不同的思维方式（Casasanto，2009 ）。由于右撇子（RH）和左撇子（LH）个体以系统不同的方式使用身体，研究心理过程如何随着手优势而变化是研究这一假设的理想方法（Brunyé 等人，2012 ；Conson 等人，2010 ；Willems 等人，2010 ）。一种这样的心理过程是运动意象或对动作的想象而不进行实际执行（Madan & Singhal，2012）。运动意象主要涉及两种感觉方式：视觉和动觉。视觉方式涉及对想象运动的视觉化，而动觉方式则要求个体想象运动的感觉。这两种方式并不互相排斥。例如，即使在被指示在想象不熟悉的动作时使用动觉，个体也会使用视觉方式，这表明视觉方式是为了补充不熟悉动作不太生动的动觉形象（Mizuguchi 等人，2016 年；Olsson 等人，2008 年）。
对尼古丁的对映异构体和相关生物碱的定性和定量分析，采用手性超临界流体色谱法
已经评估了已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。 生成的数据用于测试不匹配的VS。 匹配C Heetham等人的假设。 是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。 在本研究中进行了两组实验。 第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。 商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。 一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。 第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。 电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。 根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。 第一个商业TDN样品中的第一个商业中都没有已评估了使用TDN或SYN的多种烟草（TDN）和合成尼古丁（SYN）以及多种电子烟液体，通过ChiraL chirid-Syromtion（Chirail chirail coly detroper）（CHIRARE CHIRARE-SERAPERASE（CHIRARE CHIRAL）的驱动器（r-和S-核酸元）确定型号或SYN的液体来确定对照组的分布（ （dad-uv）。生成的数据用于测试不匹配的VS。匹配C Heetham等人的假设。是区分包含TDN与SYN产品的产品的一种手段。在本研究中进行了两组实验。第一个实验是在一系列11个商业尼古丁样品上进行的（三个特征为烟草衍生，而8个则以合成尼古丁为特征）。商业尼古丁样品是来自烟草衍生的尼古丁（TDN）源或合成尼古丁（SYN）的。一些商业尼古丁样品是尼古丁盐。第二个实验是在一组11枚电子烟的电子液体上进行的。电子液体中的尼古丁来自TDN或SYN。根据Internet上的广告信息或电子烟包装上的印刷信息来区分电子液体样品。第一个商业TDN样品中的第一个商业
人工智能合约时间计算使用手册
AI-PDET 的第三页包括 MDT 中三个真实公路项目案例（图 4）。第一个项目被归类为“杂项”，第二个项目被归类为“自行车和行人”，第三个项目是“桥梁建设”工作类型。所有项目均于 2019 年开始。工作表中提供了每个项目的实际收费天数，以帮助用户将其与 AI-PDET 预测的项目工期进行比较。每个项目都提供了主要工作项的数量及其适当的单位。当用户获取提供的输入值并将其输入到 AI-PDET 的第二张工作表中时，用户可以在右侧看到预测的项目工期，并将其与项目的实际工期进行比较。
投资和费用手册 | Aware Super
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人工智能与大数据投资应用手册
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评估相关推文的可靠性并使用手动和自动方法进行验证以进行洪水风险沟通
摘要：虽然 Twitter 一直被誉为有关灾害事件的最新信息的卓越来源，但推文的可靠性仍然令人担忧。我们之前的出版物提取了包含有关 2013 年科罗拉多州洪水事件及其影响的信息的相关推文。使用相关推文，本研究通过检查文本和图像内容并将其与其他公开可用的数据源进行比较，进一步检查了推文的可靠性（准确性和真实性）。我们实施了文本信息的手动识别和图像的自动（Google Cloud Vision、应用程序编程接口 (API)）提取，以平衡准确的信息验证和高效的处理时间。结果表明，文本和图像都包含有关受损/被洪水淹没的道路/街道的有用信息。当足够多的推文包含地理坐标或位置/场地名称时，这些信息将有助于应急响应协调工作和明智的资源分配。本研究将确定可靠的众包风险信息，以通过更好地利用众包风险通信平台来促进近乎实时的应急响应。
利用手性量子行走进行信息的量子路由
|⟨ j | e − iH ′ t | k⟩| 2 = |⟨j| U † e − iHt U | k⟩| 2 = | ei（φj−φk）⟨j| e − iHt | k⟩| 2 = ⟨ j | e − iHt | k⟩| 2。 （3）
