XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System适应的
入侵桡足类基因组适应的进化起源
入侵物种是对生物多样性、生态系统完整性、农业、渔业和公共健康的最大威胁之一，全球每年造成的经济损失高达数千亿美元 1、2。据预测，全球气候变化将以前所未有且复杂的方式增加入侵者的数量和影响 3-8，需要全面了解促进生物入侵成功的机制 9-12。鉴于极小比例的外来物种能够在新栖息地定居，然后成为入侵物种，因此长期以来的争论重点是导致入侵者成功的确切因素 13。人们提出并检验了许多假设，包括繁殖体压力、运输机会、栖息地匹配、繁殖力和种群大小的作用。然而，这些假设并未在不同的分类群和入侵事件中得到一致的实证支持，因此预测能力有限 14-18。 Lee 和 Gelembiuk 19 提出了一种可促进入侵种群出现的进化机制，并假设原生范围内的选择制度是影响入侵成功的关键因素 19 。他们观察到入侵种群往往起源于受到干扰或随时间变化的栖息地 19、20 。因此，他们假设许多入侵种群起源于因环境条件波动而经历平衡选择的原生种群。这种机制往往在相对于环境波动期而言世代时间较短的生物体中起作用，因此不同的等位基因会在不同世代中受到选择的青睐 19 。这种选择制度可以维持原生范围内的遗传变异，并为入侵期间正向选择提供遗传基础 10、15、17、21 – 24 。然而，这一假设此前尚未经过实证检验。平衡选择是自然选择的一种形式，它有利于一个基因座上的多个等位基因，以及它维持地位的能力
更实用、更自适应的在线量子态学习算法
假设我们有一个可以产生量子态的量子装置或物理过程。通过反复使用该装置，我们可以准备该状态的许多副本，然后可以测量每个副本。量子态学习的目标是根据各种测量结果学习状态的近似描述。为了获得未知量子态的完整表征，最著名的方法是进行量子态断层扫描 [ NC10 ]，这具有重要的实践和理论意义。具体来说，状态断层扫描的目标是重建在 ε 迹距离内近似目标未知状态 ρ 的完整密度矩阵。一般来说，-量子比特量子态由大约 2 2 n 个实参数描述，这些参数的完整断层扫描成本相当高昂。在最坏情况下，完全重建未知状态需要指数级的状态副本 [ OW16 ， HHJ + 17 ]。任意 50 个-量子比特状态的断层扫描成本已经非常昂贵。
教育中人机混合自适应的概念框架
摘要。教育人工智能 (AIEd) 系统的设计和评估越来越多地考虑到现实世界教育环境中适应性的混合性质。在实践中，除了作为 AIEd 系统本身的属性之外，适应性通常由人工智能系统和人类促进者（例如教师或同龄人）共同制定。尽管最近有很多研究活动，但对于此类人机系统设计的理论和概念指导仍然有限。在本文中，我们探讨了如何在 AIEd 系统和与之合作的各种人类利益相关者之间共享适应性。基于对先前框架的比较，这些框架倾向于分别检查 AIEd 系统或人类教练的适应性，我们首先综合了一组足够通用的维度来捕捉人机混合适应性。然后，我们利用这些维度提出一个概念框架，以描绘人类和 AIEd 系统可以相互增强能力的不同方式。通过示例，我们说明了如何使用该框架来描述先前的工作，并设想人类与人工智能混合教育方法的新可能性。
LibrettOS：一个动态适应的多服务器库操作系统
我们提出了 LibrettOS，这是一种融合两种范式的操作系统设计，可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。为了获得更好的性能，LibrettOS 还可以充当库操作系统，选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限。此外，应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势，即两种范式无缝共存于同一操作系统中，使用户能够同时利用各自的优势（即更高的隔离性、高性能）。系统代码（例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统）在两种模式下保持相同，从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则，我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型，使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和与 POSIX/BSD 兼容的大型应用程序生态系统。我们使用硬件 (VM) 虚拟化来将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单模型，因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同，应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同，即使
气候变化和农业适应的影响
简介 - 阿达吉奥项目约瑟夫·艾辛格自然校长大学和应用生命科学维也纳（Boku），气象学研究所（BOKU-MET）国际介绍“农业气候变化和适应选择的气候变化”，2009年6月22日至23日，由自然人的生命研究所（Bok）主持。气象学（Boku-Met），并得到欧盟项目Adagio和Cecilia，成本行动成本734和世界气象组织（WMO）的支持。它是在欧盟项目Adagio的最后一次股东大会的框架内举行的（在气候变化下，欧洲地区的农业适应环境风险，具体的支持行动，FP6）。The aim of the project was to evaluate and disseminate potential adaptation measures to climatic change in agriculture, considering 3 main vulnerable regions of Europe (Southern Europe and Mediterrranean Area, Middle Europe and Eastern Europe) in cooperation with 11 Partners (Austria, Spain, Bulgaria, Serbia, Czech Republic, Poland, Greece, Italy, Russia, Egypt, Romania).与气候变化对农业生态系统的许多潜在影响相比，由于人类因素可用的大量选择，潜在的适应措施更加复杂。新政策，以确保农业生产的可持续性。另一方面，有关农业气候变化影响评估的欧洲研究资金主要针对理论问题，而不是针对研究结果的应用。尽管气候风险评估对农业生态系统具有公认的相关性，但由于其在决策者的不确定性和缺乏知识，因此并未明显适用于在欧洲内部的农业决策中支持适应。Adagio不仅研究了基于建模工具的未来场景和结果，而且还研究了适应性措施的持续变化（或已知），以更好地评估区域水平上潜在的未来适应措施。为此采用了自下而上的方法，而不是自上而下的方法，其中包括收集当地专家和农民的反馈。使用问卷。最后，Adagio应该建立一个连续的交互信息和讨论网络，将研究水平与决策者联系起来，并支持解决相关问题的整体方法。有关Adagio项目及相关报告和结果以及与国家相关网站的联系的更多信息，可以在www.adagio-eu.org下收到。在国际研讨会上“农业和适应方案的气候变化”从欧洲各地提出了45多个主题的贡献，这些贡献在本报告中作为扩展摘要提出。主题涵盖了有关气候变化影响与农业和潜在适应方案相关的问题的广泛方面。由于对适应性的评估始终需要考虑当地观点，因此大多数贡献都集中在区域方面，显示了相关主要问题的复杂性和区域可变性。我们感谢所有贡献者在这个关键领域所做的努力，在许多方面，这仍然处于起点，支持适应气候变化领域的发展。维也纳，2009年7月。维也纳，2009年7月。