专家系统一方面将允许决策者越来越自动化或由非专业人员控制,另一方面将通过及时提供信息和快速评估替代战略大大扩展军事指挥官的能力。在个人面临人身危险的情况下,此类设施变得更加重要。现在,计算机架构有望通过使用并行处理和系统网络等技术来促进高速处理甚至“彼得”量的数据。
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%
摘要:本研究提出了一种新的梦境记录方法,该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态,并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程:首先,使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容;其次,采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号,从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
相1算法仅使用η-φ信息进行超集群。使用HGCAL的成像功能开发了一个新的深神经网络。推理使用位置和角变量成对运行。超级集体是迭代建造的,在得分上设置了阈值。
•是通过S'训练的学习模型•火车测试拆分的想法独立验证集纠正预测错误•无论预测器有多糟糕,都无偏见;一个好的模型降低方差
摘要 目的:尽管对有效 AT 提供的需求很高,不同国家存在多种服务提供模式,并且缺乏受过该领域培训的人员,但目前尚无广泛使用和接受的辅助技术 (AT) 服务提供指南。本综述旨在概述有关 AT 服务提供指南的文献,以指导制定全球可用的 AT 提供指南,与当代改善 AT 访问的全球举措保持一致。材料和方法:快速范围审查方法使用两层方法来识别相关出版物:(1) 系统搜索学术数据库 (Medline、CINAHL、SCOPUS 和 Google Scholar);(2) 咨询国际 AT 组织和专家。搜索于 2023 年 3 月进行,没有日期限制。分析以 TIDE 资助的 HEART 关于欧洲优质 AT 提供和服务交付流程的研究以及 WHO-GATE 5 P 框架为指导,以加强对 AT 的访问。结果:确定了来自不同国家的 35 份出版物,针对不同的辅助产品、人员和提供环境。目前尚无关于 AT 服务提供的既定指南。然而,尽管环境、辅助产品种类和指南所针对的利益相关者种类繁多,但已确定了几个可能构成此类指南一部分的关键服务交付步骤。结论:本评论为制定满足全球需求的 AT 提供指南提供了一个强有力的起点。建议在系统化全球适用指南时仔细考虑词汇、流程和对各种辅助产品的应用。
双倍(DH)技术更常规地应用于玉米杂种繁殖中。但是,单倍诱导和识别的某些问题持续存在,需要解决以优化DH生产。我们的目标是使用taqman测定法实施QHIR1(MTL/ ZMPLA1/ NLD)和QHIR8(ZMDMP)的同时进行标记辅助选择(MAS),以在F 2代生成四个BHI306衍生的热带热带×温度诱导剂中。我们还旨在评估F 3代的单倍体诱导率(HIR)作为对MAS的表型反应。我们强调了每个诱导剂家族的HIR的显着增加。携带QHIR1和QHIR8的基因型比仅携带QHIR1的基因型表现出1-3倍的单倍体频率。此外,QHIR1标记还用于在种植后7天验证推定的单倍体幼苗。流式细胞仪分析是评估R1-NJ和QHIR1标记的准确性的黄金标准测试。QHIR1标记显示出很高的精度,并且可以在早期幼苗阶段通过R1-NJ标记在早期幼苗阶段进行多个单倍体识别。
当政府图纸、规格或其他数据用于与政府明确相关的采购无关的任何目的时,美国政府不承担任何责任或义务。政府可能已经制定或以任何方式提供上述图纸、规格或其他数据,但不应被视为
在技术革命时代,需要进行实质性研究来评估辅助技术 (AT) 对有特殊需要儿童的教育需求的有效性。尽管已经进行了研究来检验将辅助技术整合到迎合 CWSN 的教学内容中的实用性。然而,在发展中国家,特别是在巴基斯坦,这仍然是一个较少探索的领域。此外,人们对在巴基斯坦使用 AT 的认识不足。本文讨论了如何利用辅助技术有效地教育 CWSN 并改变他们的生活。它还探讨了与其可访问性和可用性相关的挑战。采用案例研究设计,并与管理员、协调员和教师进行了半结构化访谈。访谈被转录并使用主题分析进行分析。研究结果表明,AT 不仅可以提高 CWSN 的生活质量,还可以促进他们的整体福祉。
微生物与植物之间的相互作用已成为微生物学和植物生物学的重要研究领域。非生物应力,包括干旱,盐度和重金属,对全球植物生长产生了实质性影响。这些压力源,无论是单独或结合发生的,都会破坏营养的吸收并阻碍植物的整体发展(Mushtaq等,2023)。然而,有益的微生物在增强对这种非生物挑战的植物弹性方面表现出了潜力(Cardarelli等,2022; El-Shamy等,2022)。居住在根际和植物圈中的某些微生物可以促进植物水和养分,同时提供防止有害环境毒素的保护(Degani,2021; Redondo等,2022)。过去十年见证了由测序和毛质技术的进步驱动的显着步伐,从而揭示了在非生物胁迫下构成植物 - 微生物相互作用的复杂机制。这些细微的关系正在逐渐被解密,为预测和调节策略铺平道路。利用植物 - 微生物相互作用来支持植物适应非生物压力,在农业生产力,生物修复策略和生态可持续性中具有变革性的潜力。这项研究的努力旨在彰显微生物在增强植物抵抗非生物胁迫方面的重要作用。调查还深入研究了根间微生物群落对植物更广泛健康的复杂影响。Qi等。Qi等。在这个研究主题中,十项学术贡献深入研究了多种机制,通过这些机制,微生物可以帮助植物适应环境爆发,从而维护其生长和生存。总的来说,这些文章提供了有关微生物如何促进生态系统功能和植物福祉的全面观点。响应紧急市场需求和严重的非生物压力,增强植物生产和生存已成为研究的核心重点。利用RNA干扰(RNAI)技术来构建油酸去饱和酶(FAD2)基因的IHPRNA植物表达载体,从而导致油酸含量升高,并降低了菜籽中亚油酸和亚麻酸的水平。值得注意的是,根际微生物群落作为遗传评估的指标