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COVID-19疫情和相关的遏制措施使意大利的经济陷入了深刻的收缩。根据国家统计
随着限制措施的提升，消费者支出将在2020年下半年反弹。家庭存款的稳定增长，通过社会转移和短期工作计划的收入支持有望部分抵消大流行对就业和可支配收入的负面影响。相比之下，鉴于高需求不确定性以及企业需要增加流动性的需求，即使贷款担保，税款延期和税收抵免提供了宝贵的支持，商业投资可能会保持沮丧。在公共投资的支持下，资本支出将于2021年获得吸引力。意大利贸易伙伴的经济体将在2020年急剧签约，这意味着出口大幅下降，而旅游业却是最激烈的部门。但是，一旦全球经济加快了步伐，出口部门可能会领导复苏。在2021年，出口预计将与全球贸易一致。
使用 Arduino 和 Neurosky Mindwave EEG 根据年龄和性别评估大脑注意力水平
心智[4]、提高自闭症儿童的注意力[5]、评估儿童的注意力水平[8]等。另一方面，Arduino 设备（一块带有微控制器的板，可以读取传感器并允许构建数字和交互式设备）已用于教育 [6]、改善成人和残疾人的生活质量 [7]、开发火灾报警系统 [8] 等。这项研究的目标是整合两种设备，Arduino 和 Neurosky MindWave EEG，以测量使用者的注意力水平。收集到的数据存储在电子表格中，并根据注意力值实时生成线条图，以获得根据每个配置文件的模式。本文在第二部分展示了相关工作，在第三部分展示了应用的方法，在第四部分展示了项目的开发和从不同样本中获得的统计数据，在第五部分展示了结果和讨论，最后是结论。
根据 HPV16 状态评估小分子酪氨酸激酶抑制剂对鳞状细胞癌中 PDGF-AA/BB 和 PDGFRα/β 表达的影响
摘要。背景：尽管对新的治疗方案进行了广泛的研究，但头颈部鳞状细胞癌的预后仍然很差。血小板衍生生长因子 (PDGF) 在 HNSCC 中上调，手术后表达水平降低，表明其在肿瘤发展中发挥作用。HPV 对 PDGF/PDGF 受体 (PDGFR) 通路的影响仍不清楚。在本研究中，我们使用具有不同人乳头瘤病毒 16 (HPV16) 状态的鳞状癌细胞系研究了小分子酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 对体外 PDGF 及其受体表达的影响。材料和方法：使用两种人类 HPV16 阴性细胞系 (UMSCC- 11A/-14C) 和一种 HPV16 阳性细胞系 (CERV196)。将肿瘤细胞与 20 μmol/l 的 TKI 尼洛替尼、达沙替尼、阿法替尼、吉非替尼和厄洛替尼一起孵育 24-96 小时。通过增殖试验评估细胞增殖，通过夹心酶联免疫吸附试验评估 PDGF-AA 和 BB 以及 PDGFRα 和 -β 的蛋白质浓度。为了进行统计分析，将结果与未经处理的阴性对照进行比较。结果：在三种测试细胞系中均检测到 PDGF-AA/BB 和 PDGFRα/-β。添加 TKI 导致不同时间点和细胞系的 PDGF/PDGFR 显著（p<0.05）降低。PDGF-AA 的表达效果最强，它始终
闵可夫斯基三维空间中符合 q 框架的 Smarandache 曲线
[1]。然而，Frenet 框架在应用中有几个缺点。例如，在曲率消失的地方，Frenet 框架都是未定义的。此外，Frenet 框架的主要缺点是它绕切向量有不良的旋转 [6, 18]。因此，Bishop [5] 引入了一种沿空间曲线的新框架，它更适合应用。但众所周知，Bishop 框架的计算并不是一件容易的事 [29]。为了构造 3D 曲线偏移，Coquillart [9] 引入了空间曲线的拟法向量。拟法向量为曲线的每个点都有定义，并且位于垂直于该点曲线切线的平面上 [24]。然后利用拟法向量，Dede 等人在 [11] 中引入了沿空间曲线的 q 框架。给定空间曲线 α ( t )，q 框架由三个正交向量组成，分别是单位切向量 t 、准法向量 nq 和准双法向量 bq 。q 框架 { t , nq , bq , k } 由下式给出
根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
警方未逮捕吸毒者 据 td McBon^il^ 报道...
切尔西区图书馆 › dtsearch 1996 年 5 月 9 日星期四 * 切尔西标准报/德克斯特领袖报。Qjfi to)' vn ... ship。卡利 (313) 426。4340。树木繁茂。湖泊。前部 - 2.4 英亩。
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：