XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPLE
导航：阐明相邻的小序列变体对功能冲击预测的影响
一旦生成了合适的参考序列，通常会通过重新测试来评估种类内的变化。变体通话过程可以揭示菌株，加收，基因型或个体之间的所有差异。这些变体可以根据可用的结构注释（即基因模型）的功能含义来丰富它们的功能含义。尽管这些功能影响预测以每个变化的基础是准确的，但是一些具有挑战性的案例需要同时将多个PLE相邻变体纳入此预测过程。示例包括相邻的变体，这些变体会改变彼此的功能影响。在预测效果时，邻里感知的变体影响预测变量（NAVIP）考虑给定蛋白质编码序列中的所有变体。作为概念的证明，拟南芥加收哥伦比亚-0和Niederzenz-1之间的变体被注释。Navip可在GitHub（https://github.com/bpucker/navip）上免费获得，并可以通过Web服务器（https：// pbb-tools.de）访问。
在非机密和机密环境中应用基于特征的系统和软件产品线工程
摘要。在生产必须无缝跨越非机密和机密环境的情况下，全球航空航天和国防公司正在从基于特征的系统和软件产品线工程和管理 (FBPLE) 中获益 (Gregg 等人 2014) (Gregg 等人 2015) (Krueger 等人 2014) (Lanman 等人 2011)。这些好处包括在等待访问机密材料时利用公司人才；利用属于其他主权国家的员工；优化出口/进口的系统生产和维护。在本白皮书中，我们介绍了 PLE 工厂及其工件的架构设计和随附的业务流程，这些工件包括非机密和机密数字资产 1 。这些数字资产用于自动生成非机密和机密产品实例。所有生产活动都发生在一个逻辑企业内，该企业跨越多个信息系统，包括多个安全区域 2 。
经济发展元素
1引入Kitsap County与Vision Zero和Target Zero保持一致，目的是到2030年达到零严重伤害或致命碰撞。过去，该县与华盛顿州战略性公路安全计划的目标零保持一致，该计划着重于严重伤害和致命的碰撞。目标零列出了基于碰撞类型和贡献情况的Miɵgaɵ的安全性。这是一种系统性的方法，可以在发生碰撞之前先进行高风险的道路特征和miɵgate。虽然县征服了目标零，但它也在扩大了官方安全计划，以包括零视觉的安全系统方法。安全的系统方法是一种霍利斯c和全面的方法，它通过建造protecɵon的mulɵple层来防止碰撞并最大程度地减少对所有道路使用者更安全的碰撞影响，侧重于运输系统内部的安全冗余。
外部参考价格策略对”的影响……
注：效应量：t 值平方与 t 值平方之商的平方根的绝对值加上自由度。配对样本 t 检验，双尾。缩写：D，距离；MD，平均差异；IRP 2 ，内部参考价格 2（对照组自报的平均 IRP）；TMD，治疗平均距离；TMID 2 ，治疗平均内部参考价格 2 距离。
恒星加速Tumblegum South Gold Project
北斯坦莫尔重的稀土元素项目100％拥有的北斯坦莫尔·重物稀土元素（Hree）主导项目（北斯坦莫尔）位于西澳大利亚州，位于CUE以北约6公里处，可通过大北部高速公路进入密封道路。在本季度结束后，胜利宣布了北斯坦莫尔（North Stanmore）的最新矿产资源估算（MRE）24750万吨的矿产资源估算（MRE），当时520 ppm的总稀土氧化物加上氧化scandium Scandium氧化物（Treo + SC2O3），使用330ppm Treo treo confucfure（包括330 Ple Scandium of Scandium of Crove of Crove of graine of Scandium cuffsufe of grape）（TREO + SC2O3），包括高度少量的domains（吨 @ 1,012 ppm treo加上SC2O3。71％居住在指定的类别中，代表了澳大利亚富含Hree的矿床的最大指示矿产资源之一。
Psych.pdf
最初是针对人格，心理学理论和经验心理学开发的通用工具箱。功能主要用于多变量分析和规模构建US的分析，主成分分析，群集分析和可靠性分析，尽管其他功能提供了基本的描述性统计。项目响应理论是通过对四位型和多choric相关性分析进行的。用于分析多个PLE级别数据的功能包括组统计和之间的函数，包括相关性和因子分析。提供了使用基本的机器学习算法 - 重新启动开发的量表的验证和交叉验证，以及用于模拟和测试特定项目和测试结构的功能。几个功能是结构方程建模的有用前端。使用基本图形创建路径图的图形显示，包括中介模型，因子分析和结构方程模型。写的一些功能是为了支持心理学理论以及人格研究的出版物的书籍。有关更多构建，请参见网页。
解释机器学习在恶意软件检测中的有效性：可解释的AI
摘要。我们使用可解释的人工智能（XAI）来理解和评估ML模型在Android恶意软件检测中做出的决定。为了评估恶意软件检测，我们使用七个数据集进行了实验。我们的发现表明，可以准确地识别多PLE数据集的恶意软件。但是，每个数据集可能具有不同的功能集合。我们还讨论了将专家依赖性功能纳入恶意软件检测过程的含义。这种特征有可能通过检测自动化算法可能会错过的有害行为的次要指标来提高模型精度。但是，由于需要进行深入的手动分析，该策略增加了资源和时间的要求。它也有可能在模型中增加人类偏见，并在不断发展的Android应用程序景观中提出扩展问题。我们的结果表明，应使用XAI技术来帮助恶意软件分析研究人员了解ML模型的工作方式，而不仅仅是专注于提高准确性。
替代重力公式之间的互惠关系
我们根据Bhandari最近提出的工作进行了比较牛顿的普遍重力法与校正的模拟方法，在该方法中保持了引力常数g。相对于质量中心之间的距离，两个隔离重力公式之间存在互惠关系。我们总结了两个引力公式的一对一映射。我们不需要爱因斯坦的时空弯曲结构。
CAAR 教育与活动日历：BIT.LY/CAARCAL
1. 登录您的 CAAR SSO 仪表板 2. 单击 CAAR 门户链接下的“教育和活动日历” 3. 单击每个月的日历以查找您想要注册的课程或活动。 4. 单击课程以查看更多信息，如描述、讲师、地点、取消政策和价格。 5. 单击屏幕右侧的“注册”按钮。 6. 如果该课程是为了获得 PLE 或 CE 学分，请确保您勾选需要向 DPOR 报告的内容。 7. 确认您的电子邮件地址并确保您的许可证号正确无误。 8. 如果需要付款，系统将提示您输入付款信息。 9. 再次单击“注册”按钮继续。 10. 注册后，您将收到一封确认电子邮件，以及一封 48 小时的提醒电子邮件和一封 30 分钟的提醒，其中包括 Zoom 链接（如果适用）和课程材料链接，可供下载和/或打印。
一种自适应，数据驱动的方法，可预测锂离子电池的循环寿命
在循环过程中，活性材料的损失以及复杂的侧面反应会导致电池的复杂和非线性降解，这引起了对LIBS状态健康（SOH）的准确且高效预测的巨大挑战。当前，巨大的努力已致力于开发高级模型，以预测电池寿命，尤其是物理和（半）经验模型。7 - 9个物理模型旨在对电池的特定潜在降解过程进行定量理解。10 - 12虽然可以对电池降解所涉及的电化学过程进行相对预先描述，但通常会与具有多PLE参数的一系列部分偏微分方程相吻合，这些方程很难安装。因此，物理模型通常缺乏良好的概括性能。替代，提出了经验和半经验模型，以通过关联能力和各种变量来描绘降解轨迹。但是，这种相关通常缺乏物理和化学含义，这几乎不能保持相对较低的数据的鲁棒性，并且在实际应用中受到限制。8,17,18