XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRICS
引用这篇文章为：GülserenA，AğinH，MeşeT，NalbantoğluöÖ，Karadeniz C，İşgüderR，Ceylan G.
这项前瞻性研究是在第三级推荐中心（急诊室BehçetUZ儿科教育与研究医院）进行的。在2016年5月至2016年12月之间，对DKA 18岁以下的DKA患者进行了调查。根据Sasaki等人的研究，进行了这项研究中的样本量分析。[5]最低样本量是使用G功率分析程序（Faul，Erdfelder，Lang和Buchner，2007;版本3.0）计算出的，其功率为80％和0.05 Type-1误差为14个含量。[5]这项研究是根据赫尔辛基宣言和国际宪法会议的良好临床实践指南进行的。伦理委员会的研究批准是从BehçetUZ Pediat-Med-Medic教育与研究医院（2016/0605）获得的。在研究程序之前，已获得所有患者的书面知情同意。
Google Scholar：学术经济平台化
自 20 世纪中叶尤金·加菲尔德 (Eugene Garfield) 开发引文索引作为一种自动组织科学信息的方法以来 (Garfield, 1955)，文献计量学一直是学术出版的重要组成部分。引文索引为评价性文献计量学铺平了道路，而评价性文献计量学的核心地位长期以来在学术界一直存在争议 (例如参见欧洲委员会，2019 年；Nygaard & Bellanova，2017 年；Crane & Glozer，2022 年)。尽管长期以来存在担忧，但研究评估人员和管理者（如资助者和大学招聘委员会）仍在继续使用指标来快速估计研究和研究人员的质量，商业学术出版行业也在继续开发评价指标和分析作为下一代产品。本文不会增加大量批评学术指标和学术工作计量化的文献，而是探讨 Alphabet 等平台企业通过 Google Scholar 等服务提供的学术指标的后果。
改造第一政策指南-LONDON
requirements of the tenant • CEnv – Chartered Environmentalist • CLT – Cross-laminated timber • CO 2 – Carbon dioxide • CO 2 e – Carbon dioxide equivalent • EoL – End of Life • EUI – Energy Use Intensity • GIA – Gross Internal Area • GLA – Greater London Authority • GSHP – Ground source Heat Pump • KG – Kilogram • kWh – Kilowatt-hour • L – litres • LCA – Life周期评估•LPG - 伦敦计划指导•MEP - 机械，电气和管道•MRIC•MRICS - 皇家特许测量师的特许成员•NABER•NABERS - NABERIAN建筑环境评级系统•NIA•NIA - 内部区域 - 内部区域•NPPF•国家规划政策 - NRM•NRM•NRM - 规划•PECURTINAL•p427协议 - P440协议 - P440协议 - P440协议，P440协议， tool • PHPP – Passive House Planning Package • PT – Post-tensioned • RC – Reinforced Concrete • RFI – Request for Information • RICS – Royal Institute of Chartered Surveyors • SAP – Standard Assessment Procedure • SFS – Steel Framing Systems • SPD –Supplementary Planning Document • Sqm – Metres squared (m 2 )
Lumonics House，Swift Valley Industrial Estate，Rugby，Warwickshire，CV21 1TQ T：01788 422197
- 我们注意到，表1和表2处的RBC信息不包括2022/2023监视年。应该添加此信息，以确保有完整的图片。- 我们认为，RBC应该对构成内部楼层总空间的构成（第6.2段3）提供进一步的指导，并应参考有关测量的RICS指南。RBC应确认没有完整和完整的墙壁（即自行车棚）的建筑物将不会被归类为可收费的开发。人们通常不去（即植物和M＆E）的房间也应被排除。- 我们认为RBC应该保留提供特殊情况缓解的选择，以便保留系统内的内部灵活性。利用这种机制是在加拿大皇家银行的礼物中，因此保留被认为是明智的，尤其是在生存能力审查中未考虑出色的成本。- 避免混乱，RBC应定义第7.2段中的开发开始。- 在第7.3段中，RBC建议应在提交计划申请的同时提供救济/豁免表。在此阶段可能不知道此细节，因此仅需要其他信息表格。应修改这一点，以避免任何混乱。此外，加拿大皇家银行应清楚地表明，至少在开始前一天需要开发表格。
基准为人类活动识别的经典，深层和生成模型
人类活动识别（HAR）在使用配备传感器的设备和大型数据集的日益增长的情况下变得非常重要。本文使用HAR的五个关键基准数据集（UCI-HAR，UCI-HAR，PAMAP2，WISDM，WISDM和Berkeley Mhad）评估了三类模型的性能：经典的机器学习，深度学习体系结构和受限制的Boltzmann机器（RBMS）。我们使用诸如准确性，精度，回忆和F1评分等群集以进行全面比较，评估了各种模型，包括决策树，随机森林，卷积神经网络（CNN）和深信仰网络（DBN）。结果表明，CNN模型在所有数据集中都提供了卓越的表现，尤其是在伯克利MHAD上。像随机森林这样的经典模型在较小的数据集上做得很好，但是面对具有较大，更复杂数据的Challenges。基于RBM的模型还显示出显着的潜力，尤其是对于特征学习。本文提供了详细的比较，以帮助研究人员选择最合适的HAR任务模型。
XAI-Lyricist：利用韵律解释提高 AI 生成歌词的可唱性
解释歌词的可唱性是语言模型 (LM) 在歌词生成中一项重要但缺失的能力。这项能力使作曲家能够快速评估 LM 生成的歌词是否可以与旋律和谐地唱出来，并帮助歌手在练习过程中将歌词与旋律对齐。本文提出了 XAI-Lyricist，利用音乐韵律指导 LM 生成可唱的歌词并提供人类可理解的可唱性解释。我们使用 Transformer 模型在音乐韵律约束下生成歌词，并提供歌词韵律模式的演示作为可唱性解释。XAI-Lyricist 通过计算指标（困惑度、韵律-BLEU）和以人为本的研究（人类评分、平均唱歌时间和尝试次数）进行评估。实验结果表明，音乐韵律可以显著提高 LM 生成的歌词的可唱性。一项针对 14 名歌手的对照研究也证实了所提供的解释有助于他们比阅读纯文本歌词更快地理解歌词的可唱性。
enmeval.pdf
描述在用户定义的设置（即调整）的所有组合上运行生态利基模型，执行交叉验证以评估模型，并返回数据表以帮助选择最佳模型设置，以平衡拟合优点和模型复杂性。还具有空间（或没有）以交叉验证分配数据的功能，以绘制重新销售的多个可视化，以估算效率和效果大小，以估算性能群体的显着性和效果大小，并计算模型预测之间的重叠范围。包装最初是为Maxent模型制造的（Phillips等人。2006，Phillips等。 2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。 广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。2006，Phillips等。2017），但是Curlant版本允许任何建模算法可能扩展。广泛的Vi-Gnette可以指导用户掌握大多数包装功能，但不幸的是，可以在包装的Github页面网站上找到文件大小，但可以在此处找到：。
MIT开放访问文章超级 - ...
摘要 - 我们通过由多个连接组成的异质网络考虑了量子后安全和超可靠的通信问题。考虑了三个性能：安全性，吞吐量和订购交付延迟。在这种情况下，以前的工作单独查看了固定交付延迟与吞吐量之间以及安全性和吞吐量之间的权衡。这是考虑到异质通信网络的所有三个方面的权衡，同时考虑了计算综合性。我们提出了LL-Huncc，这是一个低延迟混合通用网络编码加密系统。ll-huncc是一种有效的编码方案，它仅通过对要发送的一小部分信息进行加密，可以通过嘈杂的不信任异质网络进行安全通信。此方案提供了高通量和较低订购延迟保证的量子后安全性。我们通过模拟评估了LL-Huncc，该设置受到了涉及涉及卫星通信链接和5G通信网络的异质通信的实用场景的启发。在这种情况下，我们将ll-huncc与最先进的方法进行了比较，其中所有通信路径均通过后量子后的公共键密码系统进行加密。
定制产品参考指南（新！）
定制产品的优势 5 当圆顶无法满足需求时 6 第 1 部分 - 耳印和印模材料 耳印 8 轻松制作深印 9 印模材料 10 耳印技术 11 您的客户值得拥有完美的首次试戴体验 15 闭塞 16 第 2 部分 - 定制产品 定制产品样式选项 18 定制产品耳道长度选项 20 定制产品通气口选择 21 定制产品通气样式 22 影响定制产品尺寸的因素 23 接收器尺寸和插入深度 24 功率水平：接收器 25 防耵聍系统选项 26 易用性选项 27 第 3 部分 - 耳模和定制外壳 100% 数字化制造 29 耳模和定制外壳材料选项 30 耳模和定制外壳样式选项 31 RIC 和 BTE 的声耦合产品组合 34 SlimTip 与 cShell 35 耳模和定制外壳通气选项 36 Phonak Serenity Choice 37 Phonak 定制听力保护装置 38
用于评估文本到图像生成中对齐的度量
合成图像产生的进展使评估其质量至关重要。虽然已经提出了几种大会来评估图像的渲染，但对于基于提示的文本形象（T2I）模型至关重要，这些模型基于提示，以考虑其他范围，例如生成的图像与提示的重要内容相匹配。此外，尽管生成的图像通常是由随机起点引起的，但通常不考虑该图像的影响。在本文中，我们提出了一个基于提示模板的新指标，以研究提示中规定的内容与相应生成的图像之间的对齐。它使我们能够更好地以指定对象的类型，它们的数字和颜色来表征对齐方式。我们对最近的几个T2I模型进行了一项研究。我们通过方法获得的另一个有趣的结果是，图像质量可能会大大变化，这取决于用作图像种子的噪声。我们还量化了提示中概念数量的影响，它们的顺序以及其（颜色）属性的影响。最后，我们的方法使我们能够识别出比其他种子比其他种子更好的种子，从而开辟了有关该研究不足的主题的新研究方向。