XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System直截了当
学习风格大脑优势和教学技巧
目的：为了改善学习的传递，由于 Covid 19 疫情，人们正在以新的方式审视有效的教学方法。本案例研究的目的是集中研究学生如何很好地掌握和保留他们所学的材料，特别是与大学指定课程“创业基础”相关的材料。设计/方法/方法：在教学过程中应用助记关键词方法。长句子被转换成关键词和简单的公式，以编码和缩写的形式，以便轻松检索句子中的关键点。通过 https://braintest.sommer-sommer.com/en/ 测试工具使用在线平台测试学生的大脑优势。结果：通过检查 SUFO（学生在线反馈）反馈，结果对知识保留产生了重大影响。它表明了该方法的有效性。含义/原创性/价值：关键词方法是一种有用的记忆和保存信息的方法，这是确定的。短语被转换成诱人的、直截了当的公式，信息被编码，以便于检索。
对新批准的抗糖尿病和...
葡萄糖水平是糖尿病。类型1（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）是疾病的两种主要形式。4-6少年糖尿病，通常称为1型糖尿病或胰岛素依赖性糖尿病，是年轻人中最常见的糖尿病形式，其中胰腺无法产生少量胰岛素或没有胰岛素的产生。相比之下，随着时间的推移或不产生胰岛素的胰岛素，单个身体的身体可以示例2型糖尿病。高血糖是不受控制的糖尿病的最常见结果。根据国际糖尿病联合会的统计数据，全球范围内的1个直截了当的全球1亿成年人预计将于2045年患有糖尿病。除T1DM和T2DM外，其他两个类别是妊娠糖尿病和继发性糖尿病（由未知状况引起）（图2）。自身抗体均具有免疫介导的β细胞破坏，这是自身免疫性1型糖尿病的主要参数。8,9胰岛素抵抗和β细胞功能障碍是表征T2DM的两个主要胰岛素相关畸变。关于妊娠糖尿病，这是胰岛素抵抗的条件，主要在妊娠的第2和第3阶段发作期间观察到。10
外部环境因素在编队中的作用
对这项工作的研究基于分析在海洋环境中混合纤维增强复合材料（HFRC）的生存能力，并针对机械，热和环境方面的靶向。HFRC的纤维，碳，碳，芳香和天然纤维作为聚合物基质中的增强型，希望克服传统材料中见证的恶化，包括腐蚀，重量和短期耐用性。该研究比较了混合纤维系统的“最佳性能”及其在实验和案例研究中的干扰模式，以评估纤维对增加材料特性的组合作用。这些发现表明玻璃/碳杂种是主要海洋结构（例如船体和甲板）的首选复合材料，这是由于拉伸强度，撞击韧性和耐盐水耐药性的出色组合。碳/芳香族混合动力车被证明可以提供出色的疲劳耐力，以及可靠技术（如螺旋桨或近海结构使用）的影响耐用性。然而，结合生物纤维的水分吸收较高，较低的紫外线稳定性促成天然纤维杂种，因此要求将表面处理应用以表现出更好的性能。案例研究确认，HFRC的实施保证了直截了当的重量减轻10-25％，燃油效率提高，约占廉价维护的30％。
可解释的AI：弥合机器学习模型与
摘要：可解释的AI（XAI）是机器学习模型中关键的改变游戏规则的功能之一，这有助于使它们在不同的应用中更透明，调节和可用。在对本文的调查中，我们考虑了四行解释方法（基于Lime，Shap，锚和基于决策树的解释），以阐明不同领域内黑匣子模型的决策过程。在我们的实验中，我们使用涵盖不同领域的数据集，例如健康，金融和图像分类，并比较每种解释方法的准确性，忠诚度，覆盖率，精度，精度和人类满意度。我们的工作表明，与其他非模型特异性的解释方法相比，指称的规则树方法（基于决策树的解释）大多是优越的，无论分类器如何，都具有更高的准确性，忠诚度，覆盖率和精度。除此之外，回答定性评估的受访者表明，他们对基于决策的解释非常满意，并且这些类型的解释非常容易且易于理解。此外，大多数受访者都闻名，这些澄清更具本能和意义。过度发现，利用可解释的AI策略来促进机器学习模型与人类理解之间的漏洞，从而在AI驱动的决策中提高直接性和责任感。关键字：可解释的AI，可解释性，选择树，机器学习，直截了当。
J. Michael Locke 的沉思
请随意将这些电子邮件转发给任何人，或发送您想要添加的姓名。我保证，一旦 Pritzker 州长说我可以离开家，他们就不会每天继续。裁员是领导者必须做的最糟糕的事情。您正在剥夺一个家庭的收入。但是，您有责任保护业务并保护其他员工（未被解雇的员工）的收入。如果您必须解雇员工，请考虑以下几点。一次性完成。不要在一周内裁员，然后再裁员。高估您必须走多远，一次完成。在沟通计划中要准确——不要让组织通过谣言了解裁员情况。对每个人直截了当、真诚地告知发生的事情。领导者必须始终真诚，尤其是在压力大的时候。长期进行远程医疗。有些实践领域并不需要面对面。我的妻子最近因为简历问题第一次预约了远程医疗，事后她问自己：“我为什么需要亲自去看医生？”这场危机将迫使消费者采取数字化方式，否则他们可能不会尝试。如果体验良好，消费模式就会改变。就我个人而言，我建议每个人都采取“数字化优先”的方式，无论业务是什么。看看每一个业务流程，然后说“这怎么能在网上完成？”这将需要将费用结构转向 IT、数据和分析。短期商业房地产和航空公司
意识如何以及为何产生
首先，这是一次初步交流，我们在此大致讨论这个问题。我们必须讨论的主题涉及许多专业领域。因此，对我们的提案进行全面的阐释——对多种文献进行适当的公正对待——需要比期刊文章更长的篇幅。其次，查尔默斯提出的意识难题是一个形而上学问题。如果这一事实意味着它无法通过科学“解决”，我们承认我们只能对上述问题提供科学的回应。查尔默斯的难题基于纳格尔早先的主张，即意识具有一种基本的“某种相似性”：“一个有机体具有意识的精神状态，当且仅当存在某种东西，即有机体是某种东西”（纳格尔，1974 年）。因此，我们旨在（大体上）勾勒出一个直截了当的科学答案，以回答这个问题：为什么有机体会有一种感觉，对于有机体来说，这种感觉是如何产生的？纳格尔指出，“如果我们承认物理的心理理论必须解释经验的主观性，那么我们必须承认，目前没有任何概念能为我们提供如何做到这一点的线索”（同上）。我们希望提供这样的线索。但是——这是我们最后的免责声明——我们的物理理论是用功能术语来表达的，这又打开了另一个哲学难题，如果可以的话，我们希望通过定义“功能”的含义来预先解决它：1
美国联邦经济事务办公室出口执法助理部长马修·阿克塞尔罗德的发言稿
2023 年 9 月 28 日 六十年前，在冷战最激烈的时候，约翰·F·肯尼迪总统在西柏林向十多万观众发表了著名演讲。当时，西柏林是民主、希望和自由的避风港——四面被苏联包围。在演讲中，肯尼迪总统用他独特的波士顿婆罗门口音宣称：“我是柏林人。”他传达的信息直截了当，很明确。面对残酷专制的压迫，民主和自治将占上风。我们将共同捍卫自由。虽然肯尼迪总统早在 1963 年就传达了这一信息，但它仍然引起共鸣。尽管柏林墙已经倒塌三十多年了，但压迫和自由之间的斗争仍在继续。肯尼迪总统当时面临的世界——民主国家和专制国家之间的紧张局势加剧，技术军备竞赛愈演愈烈——在当今世界留下了鲜明的反响。科学技术的进步将决定 21 世纪的地缘政治格局。量子计算、人工智能和高超音速等颠覆性技术最终可能强大到足以带来军事优势，并有可能改变世界的力量平衡。我们需要与志同道合的伙伴和盟友共同努力，保护我们的敏感技术不被对手用来破坏我们的安全、我们基于规则的政府和我们的个人自由。出口管制在历史上从未像现在这样对我们的集体安全如此重要。借用肯尼迪总统的另一句话，“在战争工具远远超过和平工具的时代”，我们需要确保这些工具——以及
食人族叉子 - SDG.SERVICES
“在商业和可持续发展领域，约翰·艾尔金顿的作品无与伦比——他的作品诚实、务实、富有同情心且见多识广。《食人族与叉子》是他天才的杰作，他能够解决棘手的问题，并提出可以应用到今天的优雅解决方案。” Paul Hawken，《商业生态学》作者 “约翰·艾尔金顿直截了当地传达了这样的信息：可持续发展作为一种新价值观，将成为社会对 21 世纪企业成功的“入门价”。我相信这是所有具有前瞻性思维的企业所必须传递的信息。” Deborah D. Anderson，宝洁公司全球环境质量副总裁 “三重底线正成为当务之急。环境和社会责任应该成为每一位企业领导者的重中之重。” Anita Roddick，The Body Shop 首席执行官兼创始人 “领先的企业必须加快步伐，超越生态效率。赢家正在推动可持续发展曲线并丰富社会资本。那些满足于“超越合规”而闲着的人最终会被扔进废料场。这本书是企业公民的路线图。” ICI 聚氨酯公司首席执行官 Patrick Thomas “我非常赞赏这本书。John Elkington 一直在挑战我们所有人以不同的方式思考，并为我们提供了一种方法。如何在日常工作中定义可持续性是所有公司都应该面对的问题。没有现成的答案，但 Canni
在嵌入空间中进行基因集分析的最佳匹配方法
嵌入方法已成为一种有价值的方法，用于将基本信息从复杂的高维数据提炼成更容易访问的低维空间。嵌入方法在生物数据中的应用表明，基因嵌入可以有效地捕获基因之间的物理，结构和功能关系。但是，该实用程序主要是通过使用基因嵌入来实现下游机器学习任务来实现的。直接检查嵌入的嵌入，尤其是对嵌入空间中基因集的分析所做的少得多。在这里，我们提出了一种用于网络数据嵌入和相似性（Andes）的算法，这是一种新型最佳匹配方法，可以与现有基因嵌入式使用，以比较基因集，同时调解基因集多样性。这种直观的方法对改善各种任务的嵌入空间的实用性具有重要的下游含义。具体而言，我们展示了安第斯山脉应用于编码蛋白质相互作用的不同基因嵌入时，可以用作一种新型的过度反应和基于等级的基因集合富集分析方法，以实现最新的性能。此外，安第斯山脉可以使用多生物联合基因嵌入来促进跨生物体的功能知识转移，从而允许跨模型系统映射表型。我们的灵活，直截了当的最佳匹配方法可以扩展到设定元素之间具有不同社区结构的其他嵌入空间。