近期问答研究的爆炸式增长产生了大量事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来代表着一项不同的任务:不仅要确定文本中是否存在信息,还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL,这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集,并提供问题类型注释,使给定 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域 800 篇文本的 15000 个多项选择题。至关重要的是,它提供一般问题和特定于文本的问题,这些在预训练数据中不太可能找到。我们表明,QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战,与最相似的现有数据集相比,其准确率下降了 30%。
文章历史:24-743 收稿日期:2024 年 12 月 4 日 修订日期:2025 年 1 月 14 日 接受日期:2025 年 1 月 17 日 在线优先:2025 年 1 月 24 日 摘要 辣木 ( Moringa oleifera L.) 是一种含有活性化合物的植物,因此它具有作为天然抗氧化剂来源的潜力,可以改善动物健康。本研究旨在分析补充辣木叶粉对生长期鹌鹑的应激指标、免疫力和生产性能的影响。本研究使用 120 只鹌鹑,采用完全随机设计 (CRD),包括在饲料中添加辣木叶粉的 4 个处理水平和 3 次重复。处理水平包括 P0(不含辣木叶粉)、P1(饲料 + 2.5% 辣木叶粉)、P2(饲料 + 5% 辣木叶粉)和 P3(饲料 + 7.5% 辣木叶粉)。使用方差分析 (ANOVA) 和描述性分析对获得的数据进行分析。结果表明,在鹌鹑饲料中添加辣木粉可以减轻应激、提高免疫力并增加鹌鹑体重。总之,添加辣木粉可以减轻应激、提高免疫力和增加体重,最佳水平为 5% 的添加水平 (P2)。关键词:生长、免疫力、辣木、鹌鹑、应激。
抽象的饮食不足,尤其是在维生素和矿物质中,是家禽营养中的关键问题,通常导致鸡蛋产生,生育能力和孵化率降低。这项研究旨在评估维生素E,硒和补充锌的影响对日本鹌鹑的鸡蛋产量,生育能力和孵化率(Coturnix Japonica)。这项研究是在2022年2月至2022年5月在拉希姆·亚汗(Rahim Yar Khan)(旁遮普邦)的一家私人设施进行的,以探讨补充剂(E-SEL,Albovit Selenex Plus)对鸡蛋产量,肥沃的鸡蛋和日本quail孵化的鸡蛋的影响。鸟类分为两组,即对照组和一个实验组,每个组由一个雄性和三个女性组成。据观察,补充对p <0.05的生育能力显着影响,最大卵生育力为91%,并且在实验组中发现了卵的产生和86%的卵产生和孵化率的提高。可以得出结论,补充对日本鹌鹑的鸡蛋产量,生育能力和孵化性产生了良好的影响。关键字:补充,日本鹌鹑,鸡蛋制作,生育能力,孵化率
A.优先区域:Cuivre River Hills保护机会区,Cuivre River Fisheries Priority Platershed,Whiteside Quail焦点区域,Quail重点地区(扩展到William G.和Erma Parke White Memorial Wildlife地区,Logan CA的北端)B.自然区域:无C.土地类型协会:William R. Logan保护区在Cuivre River Woodland/Forest Hills陆地类型协会的中央解剖与密苏里州平原部分的土地类型协会中进行了描述。这种土地类型具有强烈的滚动到相对坚固的山丘上,山脊相当狭窄,陡峭的侧滑,狭窄的山谷和超过200英尺的当地浮雕。高地土壤主要是耕种和黄土的薄层,而较低的斜率则成分为沉积物。从历史上看,该区域由狭窄的Ridgetop Prairies的复杂马赛克组成
大多数关于非人类物种中脑部和行为侧向的大多数研究是针对成年人进行的,但是关于家雏鸡的横向化研究是一个例外。由于禽类胚胎在鸡蛋中发育,因此可以操纵它们的球架和既有后的既有既容易了,远比哺乳动物可以实现的感觉更容易。因此,小鸡(加勒斯·加鲁斯)已成为阐明遗传和表观遗传学对侧向大脑和行为发展的模型。类似的研究表观遗传影响对偏侧化发展的影响适用于其他禽类,尽管到目前为止,鸽子和鹌鹑是这方面研究的唯一其他鸟类(Quail,Casey and Sleigh,2014年; Harshaw等人; Harshaw等人。,2021; Pigeon,Güntürkün和Ocklenburg,2017年; Letzner等。,2017年)。实际上,诸如小鸡和鹌鹑之类的早熟鸟类具有非凡的属性,以帮助发展。在孵化之前和之后,它们都经过许多不同的阶段,每个阶段都非常分开,持续时间很短。这些阶段可以分别拦截和操纵,也可以按顺序截断,以揭示孵化后的行为结果,从而可以研究感觉体验对脑功能的影响。
根据本协议,NASA ARC量子量子人工智能实验室(Quail)团队将开发噪声模型,校准,调整和缓解错误技术,以及用于Google量子硬件经历的现实噪声的仿真方法。噪声建模包括但不限于1/f噪声,泄漏,交叉说话和折叠性。这些噪声模型通常与Google有关其当前和未来的Google硬件和架构(包括表面代码架构)的量子门和结构化量子电路有关。工作包括分析和数值研究。模拟工作旨在帮助加深对硬件面临的噪声的了解,使更快,更有效的校准,调整和减轻错误,并通常提高性能。Google将与NASA紧密合作,指导研究并验证由NASA ARC Quail团队探索,分析和开发的方法。
我们确定了四个在鹌鹑研究人群中表现出等位基因多样性的鹌鹑特异性微卫星引物,从而使我们能够与研究殖民地区分两个男性和两个雌性鹌鹑。允许一名男性与雌性交配,并收集卵进行PVM去除和GDNA分离,然后进行微卫星PCR扩增。我们以足够高的浓度成功地分离了GDNA(5-10 ng/ µl,250-500 ng),以达到每个卵的微卫星剖面。所有卵都表现出微卫星扩增,使我们可以为每个鸡蛋建立一个DNA谱。但是,由于过多的普通等位基因,只有一个微卫星能够通过将两个雌性排除在三分之一的卵中,并在所有卵中排除了非繁殖雄性。
1 Computational Research Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California 94720, USA 2 NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California 94720, USA 3 Department of Chemistry, University of California, Berkeley, California 94720, USA 4 Quantum Artificial Intelligence Laboratory (QuAIL), Exploration Technology Directorate, NASA Ames Research Center,美国加利福尼亚州94035,美国5 kbr,601 je(601 Je(601),德克萨斯州休斯敦,德克萨斯州77002,美国6 USRA高级计算机科学研究所,山景,加利福尼亚州94043,美国7化学科学司,劳伦斯·伯克利国家实验室,加利福尼亚州伯克利94720,美国伯克利国家02号,劳伦斯伯克利国家3472.美国9加拿大多伦多大学计算机科学系
PA17 鹌鹑山 PA18 北:拉古纳阿尔图拉 南:隐秘峡谷 PA19 Rancho San Joaquin PA20 大学公园 PA21 龟岩 PA22 阴凉峡谷 PA23 圣华金沼泽 PA24 大学城中心 PA25 大学研究中心 PA27 龟岭 PA28 博默峡谷 - 开放空间 PA29 加州大学欧文分校 - 北校区 PA31 尔湾光谱 6 PA32 尔湾光谱 3 PA33 尔湾光谱中心 PA34 尔湾光谱 5 PA35 尔湾光谱 2 PA36 尔湾商业综合体 PA38 西园 II PA39 洛斯奥利沃斯 PA40 柏树村 PA50 加州大学欧文分校 PA51 大公园