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keluak 植物 (Pangium edule Reinw) 作为 ...的潜力
Keluak 是一种多用途植物，其植物部分（种子和叶子）可作为草药。本叙述性评论旨在揭示 Keluak 植物作为抗氧化剂、抗菌剂来源的潜力及其在食品领域的应用。文献检索方法使用布尔技术，结合使用来自各种数据库发布的多种文献（包括国内和国际期刊）的多个关键词和 AND、OR、NOT 符号。在种子、叶子、keluak 果实中发现的各种潜在抗氧化剂化合物包括维生素 E、维生素 C、多酚、皂苷、类固醇、酚类、单宁、黄酮类化合物（槲皮素和儿茶素）、奎宁和 β-胡萝卜素。各种细菌的生长都可以被 keluak 的种子、叶子和果实中的提取物/材料抑制，这些细菌包括大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、蜡状芽孢杆菌、摩根氏菌、睾丸微杆菌、粗毛劳尔氏菌、鼠伤寒沙门氏菌、单核细胞增生李斯特菌、肠杆菌科和病毒 SARS CoV 2。keluak 植物的种子和叶子可以开发为商业剂型中的抗氧化剂和抗菌剂，例如可安全用于食品成分和加工食品中的天然食品防腐剂。
用于数学方程生成的表达式树解码策略
从自然语言生成数学方程式需要准确理解数学表达式之间的关系。现有的方法大致可分为标记级和表达式级生成。前者将方程式视为数学语言，顺序生成数学标记。表达式级方法逐一生成每个表达式。然而，每个表达式代表一个求解步骤，这些步骤之间自然存在并行或依赖关系，而现有的顺序方法却忽略了这些关系。因此，我们将树结构融入表达式级生成中，提倡表达式树解码策略。为了生成以表达式为节点的树，我们采用逐层并行解码策略：在每一层并行解码多个独立表达式（叶节点），并逐层重复并行解码，以顺序生成这些依赖于其他表达式的父节点表达式。此外，采用二分匹配算法将每一层的多个预测与注释对齐。实验表明，我们的方法优于其他基线方法，特别是对于那些具有复杂结构的方程。
533 003，安得拉邦，印度 CSE（AI 和 ML）（R23-...
(L1) 第一单元：数理逻辑：命题演算：语句和符号、联结词、合式公式、真值表、同义反复、公式等价性、对偶律、同义反复蕴涵、范式、语句演算的推理理论、前提的一致性、间接证明方法、谓词演算：谓词、谓词逻辑、语句函数、变量和量词、自由和有界变量、谓词演算的推理理论。第二单元：集合论：集合：集合上的运算、包含-排斥原理、关系：性质、运算、分割和覆盖、传递闭包、等价性、兼容性和偏序、哈斯图、函数：双射、组合、逆、排列和递归函数、格及其性质。第三单元：组合学和递归关系：计数基础、排列、重复排列、循环和限制排列、组合、限制组合、二项式和多项式系数和定理。递归关系：生成函数、序列函数、部分分式、计算生成函数系数、递归关系、递归关系公式、通过代换和生成函数解决递归关系、特征根法、解决非齐次递归关系
单点系泊指南
1.在本船级社入级的 SPM 的入级标记应符合下列要求： (1) 在本船级社监督下建造的 SPM。+ KRS - 单点系泊 (SPM 类型 *) (SPM 中包含的主要设备项目 **) *: CALM、SALM、VALM、SPMT 等 SPM 类型。**: 标明浮标体、海底管线、锚腿、PLEM、浮管等主要设备项目。例如) (浮标体、海底管线) (浮标体、海底管线、锚腿) (浮标体、海底管线、锚腿、PLEM 等)(2) 建造后，经验船师检验，认为适合的 SPM。KRS - 单点系泊（SPM 类型 *）（SPM 中包含的主要设备项目 **） *：SPM 类型，例如 CALM、SALM、VALM、SPMT 等。**：说明主要设备项目，例如浮标体、海底管线、锚腿、PLEM、浮动软管等。例如）（浮标体、海底管线）（浮标体、海底管线、锚腿）（浮标体、海底管线、锚腿、PLEM 等）
SemEval-2015 任务 14：临床文本分析
我们描述了两个针对临床文本的任务：命名实体识别（任务 1）和模板槽填充（任务 2）。这两个任务利用 ShARe 语料库中的注释，该语料库包含带有注释的临床记录，提及的疾病以及它们对医学术语和八个附加属性的规范化。这两个任务的目的是确定临床命名实体识别方面的进展，并确定疾病模板槽填充的最新技术。任务 2 包含两个子任务：根据黄金标准疾病跨度进行模板槽填充（任务 2a）以及端到端疾病跨度识别和模板槽填充（任务 2b）。对于任务 1（疾病跨度检测和规范化），有 16 支队伍参加。最佳系统的严格 F1 得分为 75.7，准确率为 78.3，召回率为 73.2。对于任务 2a（给定黄金标准无序跨度的模板槽填充），有六支队伍参与。最佳系统的槽填充综合总体加权准确率为 88.6。对于任务 2b（无序识别和模板槽填充），有九支队伍参与。最佳系统的综合宽松 F（跨度检测）和总体加权准确率为 80.8。
教学计划和教学大纲
1. 理解数据结构的基本概念。 2. 理解用于分析算法性能的符号。 3. 为特定应用选择并应用适当的数据结构。 4. 理解递归的概念及其在解决问题中的应用。 5. 展示对搜索和排序算法的透彻理解。 UNIT-I 简介：数据类型、数据结构、数据结构类型、操作、ADT、算法、算法比较、复杂性、时间-空间权衡。递归：简介、递归函数的格式、递归与迭代、示例。 UNIT-II 链表：简介、链表和类型、链表的表示、链表上的操作、链表与数组和动态数组的比较。 UNIT-III 堆栈和队列：堆栈简介、堆栈的应用、堆栈实现的实现和比较。队列简介、队列的应用和实现、优先级队列和应用。 UNIT-IV 树：定义和概念、二叉树的运算、二叉树的表示、一般树到二叉树的转换、树的表示、树的遍历、二叉搜索树。 UNIT-V 图：介绍、图的应用、图表示、图遍历、最小生成树。搜索和排序：线性搜索、二叉搜索、排序算法 - 冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序。教科书：
UOV：不平衡的油和醋
§2：预赛。MPKC的简短历史和UOV背后的一般思想以及本提交中的符号在第2节中介绍。多元公共密钥密码系统（MPKC）可以追溯到1980年代，从那时起，许多领先的密码学家一直在尝试构建各种类型的MPKC。例如，两个多元数字签名方案，即，Rainbow [18]和Gemss [16]进入NIST PQC竞赛的第三轮[1]。在MPKC中，公共/秘密密钥对由多元多项式组成，MPKC的硬度与求解求解多元方程系统的硬度牢固地连接在一起。多年研究表明，多元多项式非常适合构建数字签名方案[19，31，42，42，35，16，12，29]。以UOV签名方案[35]为例。一般而言，UOV中的秘密键是（f，t），其中f：f n q→f m q是一个特定的二次图，通常称为中央映射，因为它在UOV中的关键作用，可逆线性转换t：f n q→f n q用于“隐藏”公共密钥中心地图的结构；此外，关联的公钥是p = f o，
计算机化自适应测试中的人工智能
摘要 — 人工智能 (AI) 越来越多地用于为学生和工作者提供定制的、高效的电子学习、求职和职业发展援助。学生和求职者在其职业生涯和求职过程中都会多次遇到评估。组织现在采用计算机化自适应测试 (CAT)，这是一种计算机管理的评估，根据应试者的能力提供问题。CAT 旨在为应试者提供个性化评估，以准确评估他们对无法直接观察到的潜在特征（例如，一般智力和性格特征）的熟练程度。CAT 有几个挑战，例如估计个人的潜在特征、生成问题和选择问题。此外，随着测量的潜在特征维度数量的增加，或者如果项目响应是分类的而不是二进制的（例如，使用 1 到 5 的量表而不是真或假），这些挑战变得更加复杂。传统方法采用心理测量和统计模型进行估计。然而，许多使用机器学习、深度学习和其他 AI 技术的方法已经出现，以提供更好的性能。本文以技术为导向，回顾了人工智能在 CAT 中的应用，并强调了该问题领域的优势、局限性和未来挑战。我们还协调了心理测量学和人工智能中使用的不同术语和符号，以协助未来的研究和开发。
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
印度洋表面淡水通量偏见对AMOC
使用概念模型（Cessi，1994; Cimatoribus等，2012）和完全占地的海洋气候模型（De Niet等，2007; Toom et al。，2012; Mulder等，2021）。这些研究的重要结果之一是（在这些模型中）的存在与可观察的数量有关（Rahmstorf，1996），现在通常称为AMOC稳定性（或制度）指标。该指标在文献中具有许多不同的符号，例如m ov（de Vries and Weber，2005）或F ov（Hawkins等，2011）。在这里，我们将遵循Weijer等人。（2019）并使用f ovs（f ovn）作为AMOC在大西洋盆地的35°S（60°N）的南部（北部）边界上携带的淡水运输（Dijkstra，2007; Huisman et al。，2010; Liu et al。，2017）。可用的观察结果（Bryden等，2011）表明，当今的AMOC将淡水从大西洋出口（F OVS <0）。众所周知，F ovs忽略了一些相关的过程（Gent，2018），但是如果人们接受f ovs是适当的指标，则AMOC基于其观察到的价值（Weijer等，2019）。