-FNP是NP:给定X的搜索版本,以及针对NP问题的多项式时间证书验证算法,找到任何证书y。- FP是FNP中的一组问题,其中Y可以通过多项式时间图灵机找到。(ZOO)-FBQP是存在BQP算法的一组关系R,该算法在输入x上找到任何满足的y(x,y)⊆r。(Aaronson09 [1])
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段,这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明,分离模式中存在多达 10 个可区分的条带,这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种,从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明,可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针,可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明,尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性,但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明,该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时,人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而,在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下,人类会采取行动。在本文中,我们提出了一种新颖的人机协作框架,用于选择有利的行动方案,我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励,通过学习旨在补充人类的算法策略,通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后,我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险:1)当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时,2)当观察数据包括一致的确定性动作时,3)当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性,并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能,并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现,我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
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1. 了解考试模式:熟悉考试模式和考试大纲。 2. 制定学习计划:为每门科目分配特定的时间段并坚持学习计划。 3. 定期练习:解答往年的试卷并进行模拟测试以提高速度和准确性。 4. 关注弱点:找出自己的弱点并努力改进。 5. 阅读报纸:了解时事并每天阅读报纸以提高自己的一般意识。 6. 时间管理:在考试期间练习有效地管理时间。 7. 保持健康:定期休息,健康饮食,充足睡眠以保持身心健康。
本文分析了在线增强学习算法的复杂性,即Q学习和价值意识的异步实时版本,应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是,在许多情况下,Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的,或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明,相反,算法是可以处理的,而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限,并显示出复杂性是如何较小的,如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法,以从所有状态到目标状态找到最佳路径,并表明它不比其他算法更复杂。
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型,并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论,可疑的结论,并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中,算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用,也可以用作更准确,更有信息的替代方法,可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题,那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用,也可以用作更准确,更有信息的替代方法,可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题,那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
两次剂量为6至12个月,在易感丙型肝炎A(非抗抗抗HAV)的个体中 - 在怀孕中不要接种三剂(0、2、4个月),每10年加强。孕妇:如果破伤风和白喉不完全疫苗接种,则在任何怀孕时的任何时候进行一两个剂量。孕妇:从第20周开始将一剂DTPA应用于每次妊娠,无论先前的疫苗接种如何,两剂剂量为8至12周,无论年龄pneumo 13(VPC13)剂量如何。间隔2个月后,使用pneumo 23。如果先前使用Pneumo 23进行疫苗接种,则在疫苗之间施加一定剂量的pneumo 13,在两次疫苗之间进行12个月间隔,而不论年龄如何。观察Pneumo 23和Pneumo 13的间隔一年。肺炎链球菌(23-勇敢)
在本研究中,我们探讨了更复杂的经济体是否能更好地抵御外部冲击。我们引入了一项相对较新的出口商品生产能力指数,即由 Hausmann 等人 (2014) 开发的经济复杂性指数 (ECI),为产出波动决定因素的实证文献做出了贡献。ECI 通过解释人口积累的知识来衡量各国的生产能力,这些知识基于各国生产和出口的商品以及出口到哪些国家。因此,该指标不仅反映了多样化,还反映了产品中嵌入的技术。通过对 1984 年至 2016 年国家横截面的面板数据分析,我们发现 ECI 对高收入国家和低收入国家产出波动的影响存在差异。对于高收入国家,ECI 的增加会在短期至中期(3 年内)内降低产出波动,而我们观察到低收入国家的产出波动缓和延迟时间更长。研究结果表明,低收入国家的出口商品多样化和复杂程度较低,这使它们容易受到外部冲击,并降低了它们快速适应冲击的能力。此外,按地区分类显示,亚洲的经济复杂性在降低产出波动性方面比非洲更有效。这两个地区之间的差异可能是由于非洲的初级生产和出口产品相对同质,没有差异,而且受世界市场波动的影响。