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用黑色士兵蝇幼虫改善家禽生产
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观看英语电影改善词汇的习惯：学生怎么说？ Adrefiza Adrefiza 1 Kiki Wulandari 2 Reny Heryanti 3 1 Unive
这项研究调查了学生对观看英语电影如何影响词汇发展的看法。使用了一种混合方法方法，其中涉及一份由50名学生完成的问卷，以及与Jambi大学教育学院英语教育研究计划（ELESP）的八名有目的的学生进行的半结构化访谈。的发现表明，学生观看观看英语电影的习惯产生了积极的影响，这表明它对词汇增强有益。选定的参与者符合两个标准：定期观看英语电影的经验以及完成聆听，讲话，阅读，语法和词汇的核心课程。这项研究重点介绍了接受性词汇和富有生产力的词汇，尤其是在非正式语言，成语和语中。建议讲师将英语电影观看到课堂活动中，或将其作为培养词汇增长和整体语言水平的补充工具。
提高控制红沼泽小龙虾procambarus clarkii
在托斯卡纳（意大利中部），侵入性外星红沼泽小龙虾procambarus clarkii的人口出现在罗姆纳湖（Lake Romena），靠近国家公园，并威胁着保护本地白爪小龙虾澳大利亚小龙虾澳大利亚小龙虾pallipes pallipes pallipes。进行了一项现场研究，以通过密集的陷阱活动来减少clarkii群体的丰度，并使用三种不同类型的陷阱提高捕获的有效性：两个丝网陷阱（圆柱形和矩形）和人造避难所陷阱。这项研究还旨在评估湖动物群落的组成，特别是小龙虾捕食者（使用Edna）的存在，以及Clarkii P. clarkii的潜在传播。在2022 - 2023年在两个诱捕季节进行的控制活动导致小龙虾种群的丰度指数（每单位努力）的至少50％。圆柱形陷阱捕获了更多个体，尤其是大人物和男性，人造避难陷阱捕获了相对较大的女性和较小的个体。Edna采样强调了一个多元化的社区，主要由外星物种和一些小龙虾捕食者组成（例如，鱼）。在周围地区进行的调查显示，湖下游存在Clarkii。应保持使用不同类型的陷阱的控制活动，以进一步降低Clarkii P. clarkii的丰度，同时应进行其他管理活动，以停止该物种在湖外的传播，以防止其进一步的生态影响。
通过自我改进来改进基于 PPG 的心率估计...
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景，但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG，这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合，使模型能够学习更多可推广的特征，而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发，我们利用无监督 PPG 信号重建，利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改，我们将最佳心率估计提高了 12.2%，将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是，我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练，而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强
提高电子商务业务效率和创新
摘要：本研究旨在分析人工智能 (AI) 在电子商务业务决策中的作用，重点关注其对效率、创新和竞争优势的影响。本研究采用定性方法，通过文献综述来探索人工智能在电子商务中的应用。人工智能能够实时分析大规模数据，支持更高效、更准确的战略决策。该技术还通过推荐系统和增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的集成等功能促进创新，增强客户体验。此外，人工智能通过个性化服务和利用大数据来设计卓越战略，增强了公司的竞争力。研究结果表明，人工智能不仅可以提高运营效率和创新，而且是数字时代企业可持续发展的关键要素。
自适应预测合奏：改善运动预测的分布概括
摘要 - 自主驾驶的基于深度学习的轨迹预测模型通常会在概括到分布（OOD）方案的概括中遇到困难，有时表现比简单的基于规则的模型差。为了解决这一限制，我们提出了一个新颖的框架，自适应预测集合（APE），该集合整合了深度学习和基于规则的预测专家。学习的路由功能，与深度学习模型同时训练，根据输入方案动态选择最可靠的预测。我们在大规模数据集上进行的实验，包括Waymo Open Motion Datat（WOMD）和Argoverse，证明了整个数据集的零射击概括的改进。我们表明，我们的方法的表现优于单个预测模型和其他变体，尤其是在具有很高比例的OOD数据的长音预测和场景中。这项工作强调了混合方法在自主驾驶中进行鲁棒和可推广的运动预测的潜力。更多详细信息可以在项目页面上找到：https：//sites.google.com/view/ ape-generalization。
提高量子误差校正的变异量子算法的速度
我们考虑为作用在量子电路上的通用量子噪声设计合适的量子误差校正程序（QEC）程序的问题。通常，没有分析通用程序来获得编码和校正统一门，如果噪声未知并且必须重建噪声，问题甚至更难。现有过程依赖于变分的量子算法（VQA），并且由于成本函数的梯度的大小随量子数而衰减，因此很难训练。我们使用基于量子1（QW 1）的量子Wasserstein距离的成本函数来解决此问题。在量子信息处理中通常采用的其他量子距离方面，QW 1缺少单一不变性属性，这使其成为避免被困在本地最小值中的合适工具。专注于一个简单的噪声模型，该模型已知确切的QEC解决方案，并且可以用作理论基准，我们进行了一系列数值测试，这些测试表明如何通过QW 1指导VQA搜索，确实可以显着提高成功培训的可能性，并在使用恢复状态的情况下，以实现的态度来实现会议的方法。
通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
改善喷雾密封的可持续性
Austroads承认，澳大利亚原住民和托雷斯海峡岛民是国家的第一批居民和我们居住，学习和工作的土地的传统托管人。我们尊重过去，现在和出现的长者，以保持原住民和澳大利亚托雷斯海峡岛民的记忆，传统，文化和希望。
利用社交机器人技术提高自闭症学生的学习技能
摘要：教师在提高自闭症儿童的认知和运动技能方面发挥着重要作用。尽管教师和机器人辅助工具非常重要，但在专门学校和中心的教育框架中，教师和机器人辅助工具的结合却并不常见。已经进行了广泛的研究来评估机器人辅助对自闭症儿童学习成果的影响。本研究调查了 Furhat 机器人对自闭症儿童在校教育体验的影响，分析了它在有老师和没有老师的情况下的效用。对教育工作者进行了采访，以评估在这些环境中实施 Furhat 机器人的有效性。使用方差分析测试分析了从自闭症儿童会话中收集的数据，深入了解了 Furhat 社交机器人作为促进参与和互动的重要工具的潜力。研究结果强调了机器人在增强社交互动和参与方面的有效性，从而促进了关于社交机器人如何改善自闭症儿童的发展进步和福祉的持续讨论。此外，本文强调了我们提出的模型的创新方面及其更广泛的影响。通过展示具体的量化结果，我们的目标是将我们的研究成果推广到更广泛的受众。最终，这项研究为理解 Furhat 等社交机器人在改善自闭症儿童的整体福祉和发展轨迹方面做出了重大贡献。