XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemROPS
对尼日利亚阿比亚州农民中转基因玉米作物的认识和感知
摘要该研究确定了玉米农民对尼日利亚阿比亚州转基因作物的认识和感知。使用多阶段抽样程序选择了一百八十四名受访者进行调查。用结构化的查询范围收集数据，并以百分比，均值和回归分析进行分析。多数（67.4％）的农民不知道转基因的玉米作物，而农作物不在供应中（x̄= 1.5）。玉米农民对转基因作物的看法不是很喜欢（x̄= 2.4）。很难在市场上出售它们（x̄= 3.4），气候变化对预期产量的负面影响的威胁（x̄= 3.2）以及这些农作物可能需要大量投入的可能性，例如肥料和肉质（x̄= 2.8）。年龄（β= 1.023），以前具有改善的作物品种（β= 2.112）和Internet访问（β= 2.317）的经验对农民的看法有积极影响，但是高等学校学位的家庭成员人数（β= -0.721）具有负面影响。应该创建对转基因玉米作物的更多认识，以使农民能够根据对农作物的看法做出反对的决定。扩展服务应得到充分资金来实现这一目标。
法国海军欢迎 MAROPS 工作组 2024 年年度会议
1 月 17 日，星期三，MAROPS（海上作战）第 24 工作组第一周的开幕式在圣芒德里耶的地中海学校 (PEM) 举行，海军作战参谋部就业/条令办公室负责人 Alain THOMAS 上尉出席了开幕式。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√
算法勾结而没有威胁 - 滴
最近一直担心自动化定价算法可能会学会“相交”。超级竞争价格的价格可能会成为反复定价游戏的纳什均衡，在这种情况下，如果卖家从竞争对手中“缺陷”，卖家会发挥策略，这些策略有可能惩罚他们的竞争对手，并且可以自动学习这些策略。，但威胁的脸上是反竞争的。实际上，标准的经济直觉是，超级竞争性的价格来自使用威胁，或者一方未能正确优化其回报。这是正确的吗？在卖方优化自己的收入时，会明确防止算法决策中的威胁防止超竞争价格吗？编号我们表明，即使两个玩家都使用没有明确编码威胁并为自己的收入进行优化的算法，竞争性价格也可以强劲地出现。由于部署算法是一种承诺形式，因此我们研究了顺序的Bertrand定价游戏（和连续的变体），其中第一个搬运工部署了算法，然后在结果环境中进行了第二个搬运工。我们表明，如果第一个搬运工部署了任何没有重新保证的算法，然后第二个搬运工甚至在这个现在静态的环境中大致优化了，则会出现类似垄断的价格。实际上，存在一系列策略，它们都没有明确编码在算法空间中同时定价游戏的NASH均衡的威胁，并导致了几乎垄断价格。该结果适用于第一搬家部部署的任何无regret学习算法，以及第二名搬运工的任何定价政策，这些算法至少获得了与随机定价一样高的利润 - 因此，即使第二种推动者仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些结果即使仅在非响应定价分布的空间内进行优化，这些分配具有相当可观的机构威胁。这表明可能需要扩展“算法勾结”的定义，以包括没有明确编码威胁的策略。
11 年级心理学；大脑和神经心理学
目的：研究情景记忆是否产生与语义记忆不同的血流模式 方法：六名参与者注射了放射性金。使用 PET 扫描监测血流 结果：6 名患者中有 3 名的血流不同 语义记忆在后皮质，情景记忆在前皮质 结论：情景记忆和语义记忆是局部的 记忆有生物学基础
蔬菜作物和观赏植物简介
您是否注意到您所在社区的一些人种植和销售蔬菜作物和观赏植物？作为一名年轻的企业家，在加纳生产蔬菜和观赏植物可以是一项回报丰厚且有利可图的事业。观赏植物用于美化许多新房的景观，只要具备适当的技能和知识，您就可以将其变成一项成功的事业。在本节中，我们将首先探讨蔬菜作物和观赏植物企业成功的创业方案的特点。此外，本节旨在帮助学习者对蔬菜作物和观赏植物企业成功发展的特征和模式进行分类。本节的相关性在于帮助您获得如何以较低的成本成功生产蔬菜作物和观赏植物的知识和技能，以吸引更多加纳人购买这些植物。本节还将向您介绍一些创新和新兴技术，这些技术可改善全球农业生产。它还将帮助您评估这些技术在蔬菜作物和观赏植物生产中的应用。您将了解组织培养在蔬菜作物和观赏植物企业中的用途和重要性。在本部分的学习之旅结束时，您将能够识别和解释农业中使用的各种新兴技术，例如温室、智能农业、自动化等。本节的相关性在于帮助您了解用于使种植蔬菜作物和观赏植物更容易的新兴技术。同样，本节旨在提高您对创新和技术的欣赏，以及它们如何提高资源效率、增强植物健康和提高作物产量。
蔬菜作物和观赏植物的简介
您是否观察到社区中的某些人在种植和出售蔬菜作物和观赏植物？作为一名年轻的企业家，在加纳生产蔬菜和观赏植物可能是一个有益的盈利企业。观赏植物用于增强许多新房屋的景观，并且凭借正确的技能和知识，您可以将其转变为成功的企业。在本节中，我们将首先探讨成功的植物作物和观赏植物企业的成功启动套餐的特征。此外，本节旨在帮助学习者分类蔬菜作物和观赏植物企业成功生长的特征和模式。本节的相关性是为了帮助您获得有关如何成功生产蔬菜作物和观赏植物的知识和技能，以较低的成本吸引更多的加纳人购买这些植物。本节还将向您介绍一些创新和新兴技术，以改善全球农业生产。它还将帮助您评估这些技术在蔬菜作物和观赏植物生产中的应用。您将研究组织培养物在植物作物和观赏植物企业中的使用和重要性。在本节的学习旅程结束时，您将能够识别和解释农业中使用的各种新兴技术，例如温室，智能农业，自动化等。本节的相关性是为了帮助您获取有关用于使种植蔬菜作物和观赏植物更容易的新兴技术的知识。再次，本节旨在增强您对创新和技术的欣赏，以及它们如何提高资源效率，提高植物健康并提高作物产量。
SOK：零知识范围证明 - 滴
零知识范围证明（ZKRP）允许供奉献者说服验证者，秘密值在给定的间隔中。ZKRP有许多应用程序：从匿名凭证和拍卖到加密货币的机密交易。同时，文献中存在众多ZKRP结构，每个构建都有自己的权衡。在这项工作中，我们将围绕ZKRP的知识系统化。我们根据基础建筑技术创建了现有构造的分类，并总结了它们的属性。我们在属性和效率水平方面提供了方案之间的比较，并构建了一个指南，以帮助选择适当的ZKRP来满足不同的应用要求。最后，我们讨论了许多有趣的开放研究问题。
学习增强的最大独立集-DROPS
找到最大独立集是经典的NP - 硬性问题之一[42]。此外，[36，60]的开创性工作证明了近似MIS的大小至在任何δ> 0的n 1-δ以内的NP硬度。相比之下，输出任何一个顶点都可以琐碎地给出n- apptroximation。[10]给出了一个非平凡的O（n/ log 2 n） - 近似MIS，后来[29]改进了这一点。这些结果表明，该问题的一般形式很难，因此，许多研究工作已致力于在特殊情况下进行近似算法，例如平面图[3，47]，矩形交流图[16，22，32]，and Expiented-timential-pimential-pimential-time algorith算法[51，31，31，59，59，59，59，59，12]。另一方面，启发式算法尽管有糟糕的案例保证，但在现实世界图上通常表现出值得称赞的表现[4，24，57]。例如，贪婪算法仅提供O（∆）的近似保证，其中∆是g的最大程度。但是，它经常产生令人满意的经验结果。最差的硬度硬度和实际效率之间的差距激发了我们通过超出最坏情况分析的视角研究MIS问题[11，52]。，特别是在现代背景下，我们提出了一个问题的问题，该问题是通过学习吸引人的甲壳的最大独立集。