XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDescriptive
描述性铀矿床和矿物系统模型
矿产资源的定量评估涉及在已知数据点之间进行插值和外推，这些数据点的范围多种多样，从正式的矿体估算到大陆（甚至全球）规模的评估。这些潜在矿化评估在充分了解可能存在的地质变化（这些变化在空间和数值上限制了已知数据点之间的计算信息）的情况下最为可靠。在矿床规模的资源估算中，可靠的地质或结构模型（主要来自钻井数据）限制了所使用的地质统计参数。在更大规模的潜在矿化评估中，钻井数据相对稀疏，必须使用区域规模的信息来补充当地矿床规模的信息。区域规模的输入通常必然更具概念性，但仍然应该与透明且可重复的统计数据和数据处理相关联，以便对潜在矿产资源进行尽可能好的大规模评估。与矿床规模的矿产资源地质统计估计类似，存在各种技术来评估更大规模数据点之间未采样的潜在矿化。已经有大量研究结合矿产潜力建模对矿化潜力的空间分布进行了研究。用于定量分析矿产资源的最成熟的技术是美国地质调查局在 1970 年代开发的技术，此后已用于世界各地的许多定量矿产资源评估，尽管铀矿很少使用。资源评估的“三部分方法”通常依赖于由良好、内部一致的特定矿床类型的地质模型控制的输入、这些矿床类型的品位和吨位的综合矿床统计数据，以及对这些矿床类型在明确界定的区域或允许地质条件下出现的可能性的良好理解（理想情况下使用矿产潜力建模）。国际原子能机构已经为这些建模技术制定了必要的参数，这些参数在 2018 年和 2019 年发布的各种出版物和数据库中进行了介绍。本出版物概述了包含省份（使用允许区域方法开发）的矿床模型以及根据必要的最终输入品位吨位模型计算出的品位和吨位参数。正文中的矿床模型是从附件中简化而来的，可在线作为单独的补充文件获取。信息以总结描述性矿床（和更广泛的矿物系统）表的汇编形式呈现，旨在用作每种矿床类型和矿床亚型的独立“数据表”。由于矿床亚型是矿床类型的衍生物，为了实现所需的独立格式，它们之间需要一定程度的重复。通过这些，成员国可以以一致和可重复的方式评估剩余的（或推测的）铀资源在已发现资源之外的长期供应潜力。由于从开始勘探到发现铀，再到开发和生产铀需要几十年的时间，而且目前已发现的资源不一定能充分开发，这些推测性资源是成员国长期能源规划战略的重要组成部分。负责本出版物的国际原子能机构官员是核燃料循环和废物技术司的 M. Fairclough 和 K. Poliakovska。
教师表现之间的描述性定量研究
收到：2024年4月27日；修订：2024年5月11日；接受：2024年5月18日；发表：2024年5月24日，摘要这项研究涉及教师的表现和学生学习成果在洛伦佐·S·S·萨莫恩托（Lorenzo S. Sarmiento Sr.）国家高中的11年级学生中的影响。这项研究的主要目的是确定教师的表现和学生学习成果的水平，从他们的指标，教师的表现和学生学习成果之间的显着差异以及教师表现的哪些领域显着影响学生的学习成果。此外，本研究还使用了定量相关设计，在Lorenzo S. Sarmiento Sr.国家高中的11年级学生中有202名受访者。平均加权平均值，Pearson R和多元回归分析是本研究中使用的统计工具。与此同时，结果表明，在课程计划，分娩和评估学生表现方面，教师在11年级学生中的表现很高。同样，结果表明，关于教学，评估以及通用技能和学习经验的11年级学生的学生学习成果很高。此外，教师的表现与学生学习成果之间存在很高的相关性和显着的关系。因此，这导致了否定假设的拒绝。此外，教师表现的两个领域表现出高度的评级，这些评级很高。关键字：CSS，教师的表现，学生学习成果，菲律宾简介因此，教师可以继续进行教学的表现，从而通过为他们的需求提供新的活动，以发展他们的听力技巧，公开演讲和课堂上的写作，而学生也可以参与教师的讨论，以取得更好的进步并提高他们的学术表现。
天花与免疫系统疫苗漫画描述文字记录
[插图：一位女士用手签署一封信。信上写着“小心谨慎。... 出现类似天花的脓疱。事件... 两到四周后，这些症状... 表明成功康复和... 玛丽·沃特利·蒙塔古夫人”出现。]
描述性人工智能伦理：收集和理解公众意见
鉴于人工智能 (AI) 系统给社会带来的重大变化，许多学者讨论了它们的影响是否以及如何产生积极和消极影响 [21]。随着我们开始在各种道德和法律突出的环境中遇到人工智能系统，一些人已经开始探索如何调整当前的责任归属实践以适应这些新技术 [19, 33]。当今的一个批判观点是，自主和自学习的人工智能系统带来了所谓的责任缺口 [27]。这些系统的自主性挑战了人类对它们的控制 [13]，而它们的适应性导致了不可预测性。因此，如果这些系统造成任何损害，将责任追溯到特定实体可能是不可行的。将责任实践视为对代理人采取某些态度 [40]，学术研究也提出了人工智能系统是否是此类实践的适当主体的问题 [15, 29, 37] — — 例如，它们可能“有身体可踢”，但“没有灵魂可诅咒” [4]。责任差距的困境不仅限于道德领域，也延伸到法律实践 [5, 9]。当前的法律机构没有能力处理这些问题 [36]。自学习算法的性质对这些系统设计者与可能造成的损害之间的近因关系提出了挑战 [29]。如果这些系统不能补救受到伤害的人或从错误中吸取教训，那么让它们为自己的行为负责是没有意义的。因此，对人工智能系统的惩罚是一个开放且有争议的问题 [3]。我们重点关注当前解决责任差距的规范性努力的局限性。他们讨论了人工智能系统可以并且应该如何嵌入到我们的责任实践中。现有研究将责任视为一个关系概念，即一个人要让做错事的人对特定的行为或后果负责 [ 13 ]，或者代理人要对患者负责 [ 18 ]，而忽略了参与此类实践的个人的意见。目前缺乏实证研究来了解普通公众（那些可能遭受人工智能系统损害的人群）如何看待这些差距，以及如何解决这些问题。在自动驾驶汽车领域已经有一些研究 [ 8 , 25 ]，但对于人们如何为自动驾驶系统的行为分配责任、责备和惩罚，我们缺乏更广泛的理解；人工智能以多种形式和环境部署，很少有研究 [26, 39] 解决其他道德上突出的情况。近年来，人工智能的伦理问题越来越受到关注 [ 38 ]。算法部署所引发的许多问题已在学术界和工业界引起了广泛的争论。人们曾尝试了解人们如何看待人工智能系统的伦理问题，如偏见/公平性[ 23 , 35 ]和隐私[ 43 ]。然而，公众舆论尚未在更大范围内被捕捉和理解。在以下章节中，我们将捍卫公众舆论在讨论人工智能伦理时是宝贵和不可或缺的，重点关注责任差距，并提出如何
朗姆酒香气描述分析 - LSU Digital Commons
4.3.3 主成分分析….………………………………….... 4.4 结论...…………………………………………………………………… 第 5 章。一般结论………………………………………….….. 参考文献………………………………………………………………………..…… 附录 A。使用半专家评委的术语列表对朗姆酒进行评估的投票…….........…………..….
卷∙17∙编号∙4∙2024 页码∙1423 描述性...
摘要 本研究旨在调查 CBCT 分析和 DNA 甲基化测量通过同一颗拔除牙齿估计人类年龄的潜力。对印度尼西亚帕查贾兰大学牙科医院的三颗拔除的下颌前磨牙进行了横断面方法的描述性研究设计。使用 ITK-SNAP 测量牙髓和牙齿体积进行 CBCT 分析，并使用组内相关系数 (ICC) 进行可靠性测试。同时，使用焦磷酸测序分析对 ELOVL2 基因进行 DNA 甲基化测量。使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 量化每个样本的估计年龄和实际年龄之间的差异。在 CBCT 分析中，MAE 范围为 0.44 至 3.97 岁，RMSE 范围为 0.52 至 4.01 岁。至于 DNA 分析，MAE 为 1.37 岁，RMSE 为 1.67 岁。 CBCT 分析和 DNA 甲基化测量均已证明能够根据同一颗拔除的牙齿估计人类年龄。在这项初步研究中，基于牙髓-牙齿体积比的 CBCT 分析估计的人类年龄比 DNA 甲基化水平测量更接近实际年龄。
辅助国家供应中心描述清单目录...
从 ANSC 订购物资的一般信息 下面列出了有权从 ANSC 订购材料的办公室。所有其他参谋办公室都应向适当的授权参谋提交从 ANSC 订购物资的请求。其他所有人都将被退回！海岸警卫队总部 - 指挥官（CG-BSX）海岸警卫队区办公室 - 所有师、Diraux 和区 RBS 专家国家级 - 执行委员会、NEXCOM 国家职员 - 所有区级 - 区执行委员会-DCO - 区物资办公室和 (A) 助理 DSO-MA 师级 - 师指挥官 - DCDR、师物资办公室 - SO-MA、- 舰队指挥官 - FC、舰队物资办公室 - FSO-MA 海岸警卫队单位 - 鼓励海岸警卫队单位与当地舰队合作，从 ANSC 获取物品。没有服务船队的单位可以直接从 ANSC 订购授权数量。超过允许的最大订单量的请求必须通过您所在地区的休闲划船安全专家或 DIRAUX 进行。我们可能会不时向主要办公室分发。但这并不免除那些授权办公室为其相应级别订购的义务。请使用正确的订单。请不要提交信件或明信片。订单已修改，以显示所有级别的授权人员（办公室）。这确保申请人收到订单的装运副本和一组新的订单。该表格还允许申请人将材料运送给其他人。请使用您的完整会员识别号。例如：“085-03-11-0000000”如果我们无法识别您的身份，我们将无法向您发送材料。应填写成员、飞机、无线电和船舶设施的数量。请确保您的订单已签名并使用正确的职务头衔。例如：如果您在舰队级别订购，请仅使用舰队头衔。如果在部门级别订购，请使用部门头衔，而不是两个头衔。请说明订购的所有材料超过允许的最大数量。我们有权发送显示的最大数量。专业课程材料的数量是每位学生一 (1)。您必须显示学生人数。不同的订单和多个订单可以并且应该放在同一个信封中邮寄，以将邮资保持在最低水平。请邮寄到正确的地址：USCG AUXILIARY NATIONAL SUPPLY CENTER 1301 W 1 st ST STE E Granite City, IL 62040-1802 允许 3 到 4 周送达。请提前计划，留出足够的时间来接收您计划的活动、船展或其他任何活动的材料。我们不提供延期交货！请在 30 天后重新订购缺货 (NIS) 商品。有时某些材料供应不足。在这种情况下，我们可能会减少您要求的数量，以公平对待所有其他人。
战斗机飞行员的团队合作：一项描述性研究 - DiVA 门户
摘要 团队合作的执行因领域和任务的不同而有很大差异。尽管团队及其运作方式存在相当大的多样性，但研究人员倾向于追求统一的理论和模型，而不论其领域如何。然而，我们认为有必要将理论模型翻译和改编到每个特定领域。为此，对战斗机飞行员进行了案例研究，并调查了在这种专业且具有挑战性的环境中如何进行团队合作，特别关注这些团队对技术的依赖。使用文献中有效团队合作的通用理论模型描述和分析了战斗机飞行员之间的协作。结果表明，需要特定领域的应用和修改，以便模型能够捕捉战斗机飞行员的团队合作。这项研究加深了对飞行员团队工作条件的了解，并为战术支持系统如何增强该领域的团队合作提供了设计启示。
检测 AI 作者身份：分析 AI 检测的描述性特征
摘要 受人工智能在文本生成中日益重要的作用以及生成工具的潜在滥用的推动，本研究调查了区分人工智能生成的文本和人类创作内容的关键特征。我们制作了一个人工智能生成的 2,100 篇研究论文摘要的语料库，以比较人类和人工智能生成的文本之间的正式语言学和文体学特征，例如困惑度、语法、n-gram 分布和功能词频率。主要发现表明，人类撰写的摘要往往表现出更高的困惑度、更大的语法错误和更多样化的 n-gram 分布。为了区分这两种类型的文本，我们采用了各种机器学习算法，我们的随机森林实现在看不见的数据上实现了 0.986 的精度。值得注意的是，特征重要性分析表明，困惑度、语法和 n-gram 分布对人工智能检测分类具有很大的影响。我们的研究为日益重要的人工智能作者归属领域提供了对人工智能生成文本的辨别特征的细致研究。