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机器学习驱动的血液现实实验......
准确的血糖 (BG) 预测对糖尿病管理至关重要，可能有助于胰岛素决策和自动给药。虽然机器学习模型声称使用传统指标具有稳健性，但它们的实际性能尚未得到充分探索 [1]。本研究比较了两个成熟的模型，即 Ridge 回归和 Gradient Boosting 回归，这两个模型在之前的基准研究中表现出色 [2]。预测模型训练和测试阶段如图 1 所示。这些模型是根据 1 型糖尿病患者的真实数据进行训练的。我们使用均方根误差 (RMSE) 评估它们的预测准确性，并评估它们在极端情况下的性能——未注射胰岛素的冰淇淋消费和胰岛素引起的低血糖。
天鹅颈烧瓶实验 pdf
读完本节后，您将能够： 理解自然发生的概念以及为什么它曾被广泛接受作为某些生物起源的解释 了解范·海尔蒙特、雷迪、尼德汉姆、斯帕兰扎尼和巴斯德等科学家为证明或反驳自然发生理论所做的努力 大学生芭芭拉出现了喉咙痛、头痛、轻度发烧、发冷和剧烈但无痰的咳嗽等症状。她尝试了非处方药，但没有效果，导致进一步的症状和疲劳。哪些呼吸系统疾病可能是罪魁祸首？ 跳到下一个临床重点框 人类长期以来一直在思考：新生命从何而来？几千年来，宗教、哲学和科学界一直在争论这个问题 最古老的解释之一是自然发生，它可以追溯到古希腊，并在中世纪被广泛接受 亚里士多德提出，如果非生命物质中含有气（精神或呼吸），生命就可以从中产生。他列举了一些动物似乎出现在以前没有它们的环境中的例子。这一理论一直延续到 17 世纪，当时科学家进行了更多实验来支持或反驳这一理论。此时，该理论的支持者引用了尼罗河中突然出现的青蛙和储存的谷物中的老鼠的例子。当屋顶漏水，谷物发霉时，老鼠就出现了。Jan Baptista van Helmont 提出，老鼠可以从破布和敞开 3 周的麦粒中产生。然而，Francesco Redi 在 1668 年进行了一项实验，驳斥了蛆虫会在敞开的肉上自发产生的想法。他预测，防止苍蝇接触肉类可以防止蛆虫的出现。蛆虫只有在苍蝇在肉上产卵时才会形成，而且它们是苍蝇的后代，而不是自然产生的产物。Francesco Redi 的实验表明，蛆虫只出现在苍蝇可以产卵的敞开容器中。然而，当容器用网或软木塞密封时，就不会出现蛆虫。John Needham 认为，微生物是在短暂煮沸肉汤并密封后从“生命力”中自发产生的。拉扎罗·斯帕兰扎尼 (Lazzaro Spallanzani) 则用加热的肉汤进行了数百次实验，结果表明，只有当烧瓶暴露在空气中时，微生物才会进入烧瓶。斯帕兰扎尼的发现挑战了尼德汉姆的理论。巴斯德的实验使用了具有鹅颈特征的烧瓶，这种烧瓶允许空气流通，同时防止空气中的微生物通过颈部的弯曲进入。这种设计有效地防止了微生物污染灭菌肉汤。如果微生物以外的生命力负责微生物的生长，那么它就可以接触到肉汤，而微生物则无法渗透。巴斯德正确地预测，只要颈部完好，他鹅颈烧瓶中的无菌肉汤就会保持无菌。然而，如果颈部断裂，微生物就会进入并污染烧瓶。在一项开创性的实验中，路易斯·巴斯德证明细菌不会自发产生。相反，它们来自其他细菌。他通过比较两个烧瓶实现了这一目标：一个是弯颈，另一个是直颈。弯颈烧瓶中的肉汤保持无色清澈，而直颈烧瓶中的肉汤随着时间的推移变得浑浊且褪色。这一差异表明肉汤中的细菌来自外部来源，而非自发产生。如果细菌确实自发产生，弯颈烧瓶最终也会被感染。然而，事实并非如此，这进一步支持了巴斯德的结论。
1954 年 1 月，乔治城大学和 IBM 进行了实验
• 快速电子翻译器将俄语翻译成英语（纽约时报）——昨天下午，人们在这里公开演示了一台机器将有意义的文本从一种语言翻译成另一种语言，据信这是第一次成功使用机器。这可能是学者们几个世纪以来寻找“机械翻译器”的成果。• 机器人翻译得非常灵巧（基督教科学箴言报）• 一切都由机器完成（纽约先驱论坛报）——昨天，一个拥有 250 个词的庞大电子“大脑”在不到十秒钟的时间内将俄语句子翻译成了简单的英语。• 机器人大脑将俄语翻译成英式英语（华盛顿时报先驱报）• 双语机器（新闻周刊）• 多语种的创意（化学周刊）
千年挑战 2002：实验报告
将实战与虚拟和建设性模拟相结合的实验。MC02 由美国联合部队司令部 (USJFCOM) 于 2002 年 7 月和 8 月进行，是一系列联合实验的顶峰。该实验历时两年多，旨在评估联合特遣部队 (JTF) 在给定一组赋能和支持概念的情况下，在本世纪内执行快速决战 (ROO) 作战概念的能力。实验的假设显示在右侧框中。MC02 评估了常设联合部队总部 (SJFHQ)、基于效果的作战 (E BO) 和作战净评估 (ON A) 的 ROO 赋能概念。ROO 支持概念协作信息环境 (CIE)、联合机构间协调组 (JlACG)、联合战区后勤管理 (JTLM) 和联合
有效的癌症治疗和预防植物 -
引言着重于环境可持续性以及技术的增长，许多研究领域正在出现。这样的领域涉及利用各种形式的可用自然能量来发电。超越太阳能[1]，风[2]，海洋[3]，生物量[4]，地热[5]，氢能[6]和水力发电[7]，环境能量收获[8,9]，已经变得越来越重要。通过设计有效的设备来捕获这种残留的机械能，我们可以为生成环保和可定制的电能铺平道路[10]。Triboelectric纳米生成器Tengs为全球能源危机提供了创新的解决方案。这些设备利用接触电气化和静电感应将机械能转换为电力，而无需任何外部电源。通过利用来自人类运动和机械活动等各种来源的机械能量，Tengs已成为一项有前途的技术，尤其是用于自动传感系统和能量收获[11,12]。它们与储能设备的集成对于实际应用至关重要。
SMEP：南方的循环经济试验
循环经济 (CE) 是一个日益受到关注的话题，其原因是气候变化以及人们越来越认识到能源和材料浪费的巨大成本，这反映出全球环境系统承受的压力越来越大。这些成本包括从物理垃圾填埋场费用到对人类和自然界健康的影响。虽然关于循环经济的文章越来越多，但实施循环经济的途径仍然存在很大模糊性，实际案例就更少了。在本文中，我们回顾了最近为确定撒哈拉以南非洲和南亚特定部门扩大循环经济实践的模式而做出的努力，这些模式基于可持续制造和环境污染计划 (SMEP) 提供的信息。SMEP 致力于减少全球南方国家制造业和塑料生产中的污染。在简要讨论循环经济之后，我们将讨论 SMEP 的创新特点、初步发现以及向循环经济过渡的经验教训。
先进空间实验处理器（ADSEP）
Redwire 高级空间实验处理器 (ADSEP) 是一种全自动、多用途单舱式储物柜处理设施，用于进行各种生命和物理科学研究以及小批量生产。ADSEP 设施包含三个独立的热区，每个热区可容纳一个“微型实验室”盒式磁带，以及一台控制所有三个盒式磁带处理的内部计算机。每个盒式磁带外壳设计为为每个实验提供最多 2 级遏制，从而允许进行 HRL-2 级实验。该设施与盒式磁带的内容无关。因此，可以同时在不同的盒式磁带中进行完全独立的研究。盒式磁带是“热插拔”的，使工作人员能够成功地连续运行不同的实验。
实验 PP-1：脑电图 (EEG) 活动
活体大脑会持续输出微弱的电信号，通常称为脑电波。这些信号的记录称为脑电图 (EEG)，是大脑皮层神经元所有突触后电位 (EPSP 和 IPSP) 的总和。这些信号的幅度非常小，以微伏为单位，即百万分之一伏或千分之一毫伏。虽然它们很小，但可以准确地检测和记录这些信号。拾取这些信号的电极附在头皮表面。然后将信号放大数千倍。然后用脑电图仪（一种记录脑电波的设备）记录放大的信号。iWorx 数据记录单元将在本章的实验中充当放大器和脑电图仪。
s模式：亚电尺度海洋动力学实验
早期在线版本：该初步版本已被接受在美国气象学会公告中的出版，可以完全引用，并已被分配为DOI 10.1175/BAMS-D-23-23-0178.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。
人类/人工智能共同创作歌曲的实验
音乐共同创造旨在使人类和计算机合作创作音乐。作为计算音乐学领域的 MIR 团队，我们在编写“2020 年 AI 歌曲大赛”参赛作品时尝试了共同创造。人工智能用于独立生成歌曲的结构、和声、歌词和旋律，并作为人类作曲的基础。从创意和技术的角度来看，这都是一个挑战：在很短的时间内，团队必须调整自己的简单模型或尝试现有模型，以完成相关但仍不熟悉的任务，即通过 AI 生成音乐。我们提出的歌曲名为“I Keep Counting”。我们公开详细介绍了歌曲创作、编曲和制作的过程。这次经历提出了许多关于创造力和机器之间关系的问题，无论是在音乐分析和生成方面，还是在人工智能在协助作曲家工作方面可以发挥的作用方面。我们尝试将人工智能作为自动化，将作曲的某些部分机械化，尤其是将人工智能作为建议来培养作曲家的创造力，这要归功于令人惊讶的歌词、不寻常的部分连续性和意想不到的和弦进展。因此，处理这种材料可以激发人类的创造力。