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不同生物种子引发方法对黑豆 ( Vigna mungo ) 种子质量参数的标准化
乌尔豆，又称黑豆（Vigna mungo (L.) Hepper）2n=22，是最受欢迎的品种。豆科植物的蛋白质含量是谷类的三倍，约占 26%。素食者需要从黑豆中摄取大量的蛋白质。使用贸易化学品来改良种子非常有效，农民负担不起。近年来，化学肥料和其他无机投入被更多地用于提高作物的产量。本研究旨在研究各种生物引发对黑豆作物生长的标准化。使用因子完全随机设计 (FCRD) 进行了三次重复的实验室试验，使用不同浓度（2%、3%、4% 和 5%）作为第一因素，使用不同持续时间（4 和 6 小时）的引发作为第二因素，使用不同的有机物（如 Panchagavya、牛尿、山羊尿、蚯蚓洗液、咖喱叶提取物和固氮螺菌）作为第三因素。用不同浓度和不同时间的不同有机物对种子进行引发，评估其质量参数，以找出合适的种子引发技术。在所有处理中，种子
耐多药的革兰氏阴性细菌感染
多药革兰氏阴性细菌感染在全球范围内引起明显的发病率和死亡率。这些病原体很容易获得抗菌耐药性（AMR），进一步强调了它们的临床意义。第三代耐甲状腺孢菌素和耐碳苯甲状腺菌（例如，大肠杆菌和克雷伯斯氏菌SPP），抗多药的铜绿假单胞菌，铜绿假单胞菌，以及耐碳酸苯甲酸杆菌的抗碳酸盐症，并已识别为识别的问题，并且已经识别出了问题。在响应中，已经开发了几种旨在快速检测AMR的新诊断技术，包括生化，分子，基因组和蛋白质组学技术。过去十年还看到了多种抗生素的许可，这些抗生素改变了这些具有挑战性的感染的治疗景观。
建议引用：Gramegna, Alex；Guidici, Paolo (2020)：为什么要买保险？一种可解释的人工智能方法，Risks，ISSN 2227-9091，MDPI，巴塞尔，第 8 卷，Iss。4，第 1-9 页，https://doi.org/10.3390/risks8040137
摘要：我们提出了一个可解释的人工智能模型，该模型可用于解释客户购买或放弃非寿险的原因。该方法包括将相似性聚类应用于从高精度 XGBoost 预测分类算法获得的 Shapley 值。我们提出的方法可以嵌入到基于技术的保险服务 (Insurtech) 中，从而可以实时了解对客户决策影响最大的因素，从而主动洞察他们的需求。我们通过对保险微保单购买数据进行的实证分析证明了我们模型的有效性。研究了两个方面：购买保险单的倾向和现有客户流失的风险。分析结果表明，可以根据一组相似的特征有效、快速地对客户进行分组，这可以很好地预测他们的购买或流失行为。
gram阳性COCCI
金黄色葡萄球菌的毒力因子： - A-细胞壁毒力因子（胶囊，肽聚糖，蛋白A，teichoic酸）。b-酶：-1-凝结酶：将纤维蛋白原转化为纤维蛋白，以形成细菌周围的血凝块（纤维蛋白凝块（纤维蛋白血块）从吞噬细胞中隐藏细菌），以保护细菌免受吞噬作用。2-葡萄球菌酶： - 将纤维蛋白螺纹溶解在血凝块中，使S.Aureus可以摆脱凝块。3- leukocidins： - 攻击某些类型的WBC的酶，可以破坏中性粒细胞和巨噬细胞。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
提高基因组编辑效率...
个体在遗传编程（GP）中的表示对进化过程有很大的影响。在这项工作中，我们研究了三种语法引导的GP（GGGP）方法的进化过程，无上下文的语法GP（CFG-GP），语法进化（GE）和结构化语法演化（SGE），在复杂的，现实的，现实的，现实的，现实的问题的问题上，可以预测两个小时的人的Glucose水平。我们的分析通过（1）比较复杂基准上的所有三种方法，（2）在同一框架中实现方法，允许更公平的比较，以及（3）分析性能以外的进化过程。我们得出结论，代表选择更具影响力，最大程度更高，而CFG-GP更好地探索了更深树的搜索空间，从而实现了更好的结果。此外，我们发现CFG-GP更多地依赖于功能构建，而GE和SGE则更多地依赖于功能选择。此外，我们以两种方式更改了GGGP方法：使用ϵ-二素激酶选择，该方法解决了CFG -GP的过度拟合问题；并受到复杂树木的惩罚，以创建更多可解释的树。将ϵ -lexicase选择与CFG -GP相结合的表现最好。最后，我们评估了初始化方法在
语言模型可以处理递归嵌套的语法结构吗？比较模型和人类的案例研究
我们应该如何比较语言模型（LMS）和人类的能力？在本文中，我从比较心理学到这些比较中的挑战。i的重点是案例研究：递归嵌套的语法结构的处理。先前的工作表明，LMS无法尽可能可靠地处理这些结构。但是，为人类提供了指令和大量培训，而LMS则进行了零射击。i因此更加匹配评估。提供一个简单提示的大型LM（比人类培训的含量要少得多），即使在更深厚的嵌套条件下，LMS也比人类测试更深切的条件。此外，提示的效果对提示中使用的特定结构和词汇量是强大的。最后，重新分析现有的人类数据表明，人类最初可能不会在困难的结构上执行以上机会。因此，当对比较评估时，大的LMS确实可以像人类一样可靠地递归嵌套的语法结构。此案例研究强调了评估方法中的差异如何混淆语言模型和人类的比较。我通过反映了比较人类和模型能力的更广泛挑战，并突出了评估认知模型和基础模型之间的重要区别。
基于用法的语法诱导最小认知原理
这项研究通过最小的认知结构探索了通过语法诱导人类语言获取的认知机制，其简短且灵活的序列记忆是其最中心的特征。我们使用强化学习来识别人工语言中的单词流的句子。的结果证明了该模型可以识别频繁且内容丰富的多字块，重现自然语言获取的特征的能力。该模型成功地导航了不同程度的语言复合体，从而通过重复使用顺序模式来揭示有效的适应性，从而使挑战相结合。帕尔西姆树结构的出现提出了针对识别任务，平衡经济和信息的优化。认知建筑反映了人类记忆系统和决策过程的各个方面，从而增强了其认知能力。该模型在概括和语义表示方面表现出局限性，但其极简主义的性质为语言学习的某些基本机制提供了见解。我们的研究证明了这种简单的体系结构的力量，并强调了序列记忆在语言学习中的重要性。由于其他动物似乎没有忠实的序列记忆，这可能是理解为什么只有人类开发复杂语言的关键。
通过重组外膜蛋白巴马
Majed Modaresi 1，†，+，‡，Ryosuke Sugiyama 2,3,4，†，Nhan Dai Thien Tram 2，†，Roman P. Jakob 1，Chin-Soon Phan 2，Chin-soon-phan 2，§§ 1，Preston Shi Yang Long 2，Phillipe A Lehner 1，Zhen Heng Lim 2，Morris Degen 1，Ziwei Yao 2，Timm Maier 1，Timm Maier 1，Yuxin Hou 2，Jia Ying Lee 2，Jian Xu 2，Jian Xu 2，Jian Xu 2，Andrew Yeo Jung Yeat 2，Andrew Yeo Jung Yeat 2，Kenny Ting Sween Koh 2，Kenny Ting Koh 2，Wei Yi Yag Youg Yang Yang 2，Share ling Y. Chua 5，Mami Yamazaki 3,4，Pui Lai Rachel EE 2，*，Sebastian Hiller 1*和Brandon I Morinaka 2，*
患者组指导由 NHS 格兰扁、高地、奥克尼、设得兰、泰赛德和西部群岛内工作的经批准的医疗保健专业人员接种卡介苗 (BCG) 疫苗 AJV（AJ 疫苗）
1. 临床情况 1.1. 指征 主动免疫接种结核病疫苗。 1.2. 纳入标准 已获得有效同意接种疫苗。 未曾接种过结核病疫苗且被认为具有高风险的个人： • 所有婴儿（0 至 12 个月），其父母或祖父母出生在结核病年发病率为 40/100,000 或更高的国家† • 所有婴儿（0 至 12 个月），其父母或祖父母生活在结核病年发病率为 40/100,000 或更高的英国地区* • 未曾接种疫苗的一至五岁儿童，其父母或祖父母出生在结核病年发病率为 40/100,000 或更高的国家。† 应在适当的机会识别这些儿童，通常无需进行结核菌素检测即可接种疫苗。 • 年龄在 6 岁至 16 岁以下且未接种过疫苗、结核菌素阴性的儿童，其父母或祖父母出生在结核病年发病率为 40/100,000 或更高的国家。† 应在适当的时机识别这些儿童，进行结核菌素检测，如果结果为阴性，则接种疫苗。 • 16 岁以下未接种过疫苗的结核菌素阴性个体 与痰涂片阳性的肺结核或喉结核病例有过家庭或同等密切接触（遵循推荐的接触者管理建议 - 参见英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 指南。 • 16 岁以下未接种过疫苗的结核菌素阴性个体，出生在或长期（至少三个月）居住在结核病年发病率为 40/100,000 或更高的国家。† † 参见各国的患病率信息：各国结核病：每 100,000 人的发病率 - GOV.UK (www.gov.uk) * 全民疫苗接种在结核病发病率为 40/100,000 或更高的地区进行。这是出于操作原因，因为这些地理区域通常有大量来自结核病发病率较高的地区的家庭40/100,000 或更高，因此发生传播事件的可能性更高。决定在某个地区推行普遍接种疫苗是基于地理位置的，以便有效地针对可能面临较高结核病风险的儿童接种疫苗。这并不意味着生活在结核病发病率为 40/100,000 或更高的地区会使儿童面临更高的结核病感染风险。这是因为大多数儿童感染可能发生在家庭环境中。此外，英国学校几乎没有结核病传播的证据。