摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制,导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果,时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是,虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在,这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说,我们设计了一个动态图生成模块,以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构,并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁,该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
结果通过创新的生物技术将采矿业与农业联系起来,称为“生态生物世界”。这项技术以生态方式将废弃的采矿资源(来自开阔矿山的沙子,铸造砂砂)转化为生物螺旋体,以支持恢复土壤化学和特征,并刺激植物的生长和健康。在静态和渗透条件下测试了有机污染的使用的铸造砂的生态生物颗粒过程,以消除危险的有机化合物。根据对治疗八周后所有方法的分析,最终最有效的方法是模仿渗透条件下“堆异构生物渗入”的方法,其中将污染的污染降低到4.3 mg/l doc。基于乳酸杆菌和芽孢杆菌形式的天然微生物财团的活性,对样品的生态生物渗入,可将其用作生物兴奋剂/生物肥料的浸润物产生渗滤液。这种新一代的生物兴奋剂/生物肥料包含有益的细菌,有机酸以及来自非金属原料和废物的溶解的微元素和宏观元素。砂样品的量会影响有机酸的浓度,从而影响生物含量后的元素。开采的低级沙子和使用的原材料(例如铸造砂)代表了生物技术过程的输入材料,并最终再次成为土壤(地球)的一部分,从而对循环结束了对当地采矿业,循环和农业的积极影响。
本文旨在研究民众对人工智能(AI)的危险和优势的看法,以及这些看法对AI的信任和接受的影响。对来自加利福尼亚州旧金山的90名参与者进行了采访,并对他们的反应进行了定性分析,从而引起了积极和负面影响的有趣组合。虽然新机会被认为是有帮助的,尤其有助于使生活更加方便并帮助一方面解决世界的问题,但AI被认为会带来一些负面后果。大约有60%的人担心AI取代工作人员的可能性,有47%的人关心其偏见的可能性,而52%的人关心其侵犯Peo-Ple的隐私的可能性。关于特定素质,信托被确定为重要措施。58%的参与者质疑AI行动及其目标的开放性。此外,有62%的参与者在AI开发和使用方面的治理和披露方面表现出很高的兴趣。这项工作提供了有关以下事实的见解:有必要通过建立较高水平的透明度,道德标准来提高公众对AI的信任。所有这些见解都必须扩展有关AI治理的讨论,并强调我们必须在该领域中实现创新,同时考虑到某些关键价值观。
从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。 依赖细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)活性,主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活,从而使有序的底物去磷酸化有序,从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。 在减数分裂中,必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂,这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。 使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法,我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。 我们发现,与有丝分裂的退出不同,在减数分裂I结束时,CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定,而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。 然而,在减数分裂的中期,CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化,与有丝分裂相当,表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的,而不是定性下降的。从有丝分裂中退出是由磷光蛋白质组景观的急剧变化引起的。依赖细胞周期蛋白依赖性激酶(CDK)活性,主要调节激酶以及诸如发芽酵母中Cdc14之类的诸如Cdc14之类的反破坏性磷酸化酶的激活,从而使有序的底物去磷酸化有序,从而允许进入新的细胞周期进入新的细胞周期和复制许可。在减数分裂中,必须在没有中间DNA复制的情况下执行两个细胞分裂,这意味着必须将全球磷酸化和去型的替代化适应减数分裂的挑战。使用萌芽酵母中的全球时间分辨磷酸蛋白质组学方法,我们比较了有丝分裂出口与从减数分裂I到减数分裂II之间的磷蛋白组景观。我们发现,与有丝分裂的退出不同,在减数分裂I结束时,CDK磷酸基因磷酸化的磷酸化大部分稳定,而大多数与CDK无关的基序是通过去磷酸化来重置的。然而,在减数分裂的中期,CDK的人工降低导致有序的底物去磷酸化,与有丝分裂相当,表明在减数分裂I的末端磷酸化I的磷酸化I的主要是有定性的,而不是定性下降的。
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率,逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是,他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据,这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中,我们引入了DeNoising评分蒸馏(DSD),这是一种出奇的有效和新颖的方法,用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型,专门针对嘈杂,损坏的样品,然后将其提炼成能够生产精制,干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法,但我们表明它也可以显着提高样本质量,尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中,DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外,我们提供了理论见解,表明在线性模型设置中,DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间,并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具,而且是改善生成模型的机制,尤其是在低质量的数据设置中。
摘要。在过去几年中,数据湖的概念已成为数据存储和分析的时尚。因此,已经提出了几种方法来构建数据湖系统。但是,由于没有通常的共享标准来比较数据湖系统,因此很难评估此类建议。因此,我们在本文中介绍了DLBench+,这是一种评估和比较支持文本和/或表格内容的数据湖实现的基准。更具体地说,我们提出了一个由文本和CSV文档制成的数据模型,该模型是由一组各种任务组成的工作负载模型以及一组基于绩效的指标,所有这些指标都与数据湖的上下文有关。除了纯粹的定量评估之外,我们还提出了一种方法,以通过评估用户体验来定性评估数据湖系统。作为概念证明,我们使用dlbench+评估我们开发的开源数据湖系统。
专业发展的关键组成部分是及时且坦率的反馈。所有专业员工至少每年都会收到正式的反馈,而下方的员工每年至少收到两次反馈。我们还鼓励大量参与后实时反馈,以便团队成员可以快速运用他们所学到的知识。我们的合作伙伴,校长和董事董事(PMD)每年在财务指标以及领导和质量上进行评估。我们使用称为密钥评估的工具为PMD提供了客观和主观的绩效测量。这些测量旨在推动我们认为的行为,我们认为将帮助我们的领导者取得很大的成功,以实现公司的使命,以建立杰出的职业并通过对卓越卓越的罕见承诺来提供无与伦比的客户体验。此评估是为这些领导人设定计划赔偿的重要贡献者。
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要,因此在制造公司如何一致,全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前,对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲,现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别,以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架,该框架指定如何转移内部(定性,定量数据评估),从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
本文介绍了用于实施多播带通滤波器的紧凑拓扑。设计使用互连的多模谐振器(MMR)和多级阻抗结构来实现特定的频率响应。这种方法简化了针对4G和5G应用的四倍带通滤波器的设计。由于无法调整线路宽度后的构建后,共振位置需要调整。为了评估滤波器设计过程,尽管未在设计阶段进行模拟或优化,但设计,制造和分析了包含MMR的原型,并证明了分析预测和实验测量之间的紧密比对。此外,建立了设计标准,以通过仅改变MMR的几何参数来促进多频道响应的快速合成。使用CST软件对此结构进行了模拟,以确认所提出的理论的准确性。一种反向偏置的变量二极管,该变量二极管用作具有特定入学的电容器,可用于提供必要的调谐能力。本文还突出了变量二极管的接收对共振位置调整的影响。为了验证设计,作者提出了拟议过滤器的制造原型,该原型的特征是1.8、2.1、2.7和3.4 GHz的四分之一频段,达到了大于-15 dB的衰减。四分之一频段过滤器主要用于无线电信网络。由于其专门设计,这些过滤器可以同时处理多个频段,从而提高通信质量并增加拥挤和干扰的环境中的网络容量。