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人与人工智能的相互学习设计
过去十年，包括文本分类在内的各个领域对高级自动化和人工智能 (AI) 的需求急剧增加，我们严重依赖它们的性能和可靠性。然而，随着我们越来越依赖人工智能应用程序，它们的算法变得越来越微妙、越来越复杂、越来越难以理解，而此时我们需要更好地理解它们并相信它们能够按预期运行。医疗和网络安全领域的文本分类是一个很好的例子，我们可能希望让人类参与其中。人类专家缺乏处理需要分类的大量和快速数据的能力，而 ML 技术通常无法解释，并且缺乏捕捉做出正确决策和采取行动所需的必要背景的能力。我们提出了一种新的人机学习 (HML) 抽象配置，该配置侧重于相互学习，其中人类和人工智能是合作伙伴。我们采用设计科学研究 (DSR) 来学习和设计 HML 配置的应用程序，该配置结合了软件来支持人类和人工智能的结合。我们通过概念组件及其功能来定义 HML 配置。然后，我们描述了支持人机交互学习的 Fusion 系统的开发。使用来自网络领域的两个文本分类案例研究，我们评估了 Fusion 和所提出的 HML 方法，展示了其优势和挑战。我们的结果表明，领域专家能够随着时间的推移提高 ML 分类性能，同时人类和机器共同开发其概念化，即分类知识。我们将从 DSR 过程中获得的见解概括为“人类参与学习循环”系统的研究人员和设计人员的可行原则。我们在论文的最后讨论了 HML 配置以及捕获和表示人类和机器共同获得的知识的挑战，我们认为这是一个具有巨大潜力的领域。
常见问题解答供应链基准仪表板
PBS卡车访问数据来自国家重型车辆调节器的计划器工具，该工具为各种PBS分类卡车组合提供访问信息（请参阅https://www.service.nhvr.gov.gov.au/#page = information = information = informationhub/routeplannertool）。数据并未在空间上直接与此处的路段保持一致，但是通过人工智能（AI）建模，四种主要卡车类型的PBS数据（PBS1A（ST），PBS2A（BD），PBS3A（T1）（T1）和PBS4A（T2））分配给此处的路段。分配过程达到了98.6±1.1％的精度。目前，我们不为使用更高质量限制（HML）车辆的运动建模，即车辆小于24吨。
在酿酒酵母中交配类型切换过程中重组的中间体。
我们已经确定了从MATA到MATA的酵母交配型基因的同义转换的两个新型中间体。在HO核酸内切酶裂解后，观察到5'至3'的外核解消化，直到ho切割远端，产生了3'端的单链尾巴。在无法切换的RAD52应变中，此镜头更为广泛。令人惊讶的是，HO切割的近端受到保护，免受降解。这种稳定取决于无声复制供体序列的存在。通过定量应用聚合酶链反应（PCR）来鉴定第二个中间体。在MAT近端YA交界处出现之前，开关产物的YVA-MAT远端共价片段出现。未检测到MAT远端与HML远端序列的共价连接。我们建议，HO CUT远端的MAT DNA侵入完整的供体，并通过DNA合成扩展。在RAD52应变中阻止了此步骤。这些中间体与MAT开关的模型一致，在该模型中，HO切割的远端最初在链入侵和从供体中传递信息。关键词：重组机制/交配型/酵母/双链休息时间！rads2
低地农业景观中流行的日本鼬鼠的营养可塑性
自然生态系统转化为人类修饰的景观（HML）是陆地生态系统中生物多样性丧失的主要驱动力，尤其是大型捕食者的丧失。他们的灭亡会大大改变食物网，有时会释放出较小的食肉动物，例如野马科的成员。尽管如此，即使是小食肉动物也必须适应人类对候对食物的可用性的影响，从而改变其资源使用。在这种情况下，在农业栖息地种植的农作物会深刻影响社区集会。在这里，我们对2017年7月至2018年8月之间收集的75个日本鼬鼠（Mustela Itatsi）Scats进行了饮食分析，以确定其季节性饮食习惯，该景观由日本东部西部帕迪田（Rice Paddy Fields）占据主导地位。从春季到秋天，日本鼬鼠主要消耗（半）水生和限制动物分类群，特别是侵入性小龙虾（Procambarus clarkii），昆虫（例如，鞘翅目和odonata）以及成年的阿努拉（Anurans）以及所有这些都是易于使用的宠物。在冬季，japanese鼬鼠主要消耗了果实（例如，无花果，五库里卡），由于干燥的稻田和灌溉沟渠中动物猎物缺乏动物猎物的稀缺，因此在SCAT的组合含量相对减少。尽管节俭在芥末饮食中是不寻常的，但我们的发现表明，日本的奶奶酪能够自适应营养可塑性，使它们能够在稻田栖息地中生存在非典型的资源条件下。为了加强在日本保护Mustela Itatsi的广泛努力，我们建议稻米单一培养物的多样化，并鼓励冬季洪水增加水生和半养生动物猎物的可用性。
可再生能源和其他清洁技术 - ...
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