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预测Bubalus Mindorensis的合适栖息地（Heude ...
Tamaraw（Bubalus Mindorensis）是一种濒临灭绝的牛，是菲律宾Mindoro Island的特有的。使用Maxent算法使用物种分布模型（SDM），该研究旨在对塔玛拉夫的分布进行全面分析，以预测当前气候条件下的潜在地理范围（1970-2000）和两种未来的气候变化方案：SSP1-2.6和SSP1-2.6和SSP3-7.0.0（2081-2100）。总共使用24个发生点和12个环境变量用于模型调整，并使用enmeval和去除高度相关的变量。最温暖的季度（BIO10）和年降水量（BIO12）的平均温度最高，并且对三种气候场景的贡献最为常见，其可接受的AUC值范围为0.95-0.97。当前的研究有助于识别高价值优先领域，以建立塔玛拉夫保护的生物多样性走廊，并制定策略，以减轻难以捉摸的牛面临的威胁。
人工智能学期：VI Q1。提供合适的例子
9 程序 2：数据结构：一个代表棋盘的九元素向量。但是，我们不是在每个元素中使用 0、1 和 2，而是存储 2 表示空白、3 表示 X 和 5 表示 O 函数：Make2：如果中心方块为空白，则返回 5。否则返回任何其他空白方块 Posswin(p)：如果玩家 p 在下一步中无法获胜，则返回 0；否则返回构成获胜动作的方块的编号。如果乘积为 18（3x3x2），则 X 可以获胜。如果乘积为 50（5x5x2），则 O 可以获胜。 Go(n): 在格子 n 中移动一步 策略： Turn = 1 Go(1) Turn = 2 如果 Board[5] 为空，则 Go(5)，否则 Go(1) Turn = 3 如果 Board[9] 为空，则 Go(9)，否则 Go(3) Turn = 4 如果 Posswin(X) 0，则 Go(Posswin(X)) 注释： 1. 时间效率不高，因为在每次移动之前必须检查多个条件。 2. 更容易理解程序的策略。 3. 难以概括。
一种数据驱动的方法来识别适合...的飞行测试数据
摘要：数字航空电子解决方案使小型飞机也能使用先进的飞行控制系统。安全关键部分之一是空中数据系统。创新架构允许使用合成传感器，从而带来重大的技术和安全进步。空气动力学角度的应用似乎是最有希望获得认证的应用。在这个领域，有关合成传感器设计的最佳程序仍然是该领域的一个悬而未决的问题。在 Clean Sky 2 框架内资助的 MIDAS 项目给出了一个例子。本文提出了两种数据驱动方法，可以提高整个飞行包线的性能，特别关注稳定状态飞行条件。获得的训练集相当小，从而降低了计算成本。这些方法通过真实案例进行了验证，它们将用作 MIDAS 生命周期的一部分。第一种方法称为数据驱动的准稳定状态识别和生成 (DIGS)，它基于 (i) 识别飞机的升力曲线；(ii) 使用人工飞行数据点扩充训练集。DIGS 的主要目的是减少训练集不平衡的问题。第二种方法称为相似飞行测试数据修剪 (SFDP)，它基于准唯一点的隔离来处理数据缩减。结果证明了该方法对 MIDAS 项目的有效性，可以用于实际应用。
SPLD测试评估委员会16 POST FOST ...
在正常情况下，应从16后列表中选择测试，以便与16岁或以上个人合作时对SPLD进行诊断评估。评估人员可以使用其他测试来补充清单上的测试。在这种情况下，报告应在报告中提供有关该使用的简短理由，以避免过度测试并确保使用的测试与诊断有关（另请参见FAQ编号6）。此外，应注意的是，该测试列表仅与SPLD的诊断评估有关。它不打算作为可以用于计划和监视干预计划的测试指南。
适用于脑撞击建模的有效粘塑性软化模型
摘要：本文讨论了脑组织机械行为的非线性粘塑性模型的数值方面和实现，以模拟与可能导致创伤的冲击载荷相关的动态响应。在现有的各种粘弹性模型中，我们特意考虑修改诺顿-霍夫模型，以引入非典型的粘塑性软化行为，模拟快速撞击后仅几毫秒的大脑反应。我们描述了模型的离散化和三维实现，目的是在合理的计算时间内获得准确的数值结果。由于问题的规模大、复杂性，采用了时空有限元法的并行计算技术来提高计算效率。事实证明，经过校准后，引入的粘塑性软化模型比常用的粘弹性模型更适合模拟快速冲击载荷特定情况下的脑组织行为。
体验学习——适合探索未知的人工智能框架
1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 摘要 ：针对观察新对象、掌握新技能的问题，提出了一种新的机器学习框架——经验学习（EL），可应用于探索未知领域的人工智能机器人（AIR）。与传统方法不同，在模型训练之前不需要准备大量的训练样本集。而是通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受人类早期学习行为的启发。通过不断的观察和尝试，经验链不断更新，并逐渐收敛到研究对象的实际输出概率。当前经验单元作为EL判断的依据，过去的经验可以通过遗忘系数丢弃。通过两个简单的例子说明了该框架的应用方式。猫狗生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验证明了该方法能够学习新技能并有效减轻随机干扰。通过比较，分析了所提方法与相关算法的异同。最终，该方法在使人工智能系统能够研究和探索未知领域方面具有价值。关键词：经验学习，自我探索算法，无先验数据算法，人工智能框架
原则上，该位置也适合重度残疾人士
原则上，该职位也适合重度残疾人士。对于人事档案由拉姆施泰因机场人事处管理的申请人：在有记录的重度残疾或同等待遇的情况下，重度残疾人士代表将自动包括在内，除非申请人在申请表 (201) 上以书面形式声明拒绝重度残疾人士代表的参与。以下内容适用于未得到拉姆施泰因机场人事办公室支持的所有其他申请人：为了考虑到您的严重残疾或同等身份，每份申请表（201）都需要有您的身份声明，并且每份申请都必须附上您的身份证明。出于数据保护的原因，该证明只能在证明的招标中使用，空缺公告 209/2023 开放日期：2023 年 7 月 26 日截止日期：直至填满
测量 CRM 能力：NOTECHS 是否是适合飞行员选拔的工具？
是任何航空系统中最复杂且最易受攻击的组件。例如，Harris (2011) 认为，对人为表现的分析和优化是未来航空研究的主要挑战，而 Langer 和 Braithwaite (2012) 认为航空安全在很大程度上取决于“复杂系统各个部分的人为错误管理”(第 1 页)。鉴于这些考虑，航空人为因素确实被认为是航空事故原因统计中的主要因素也就不足为奇了 (Martinussen & Hunter, 2010)。然而，虽然关注现有飞行员队伍是考虑的一部分，但未来飞行员的选拔和培训也应得到审查。事实上，有人认为，随着国际民航组织最近推出多机组飞行员执照 (MPL)，航空公司飞行员的主要驾驶技能已正式从传统的操纵杆和方向舵技能转变为更多的非技术性，所谓的“软”技能，如机组资源管理 (CRM) 和冲突解决策略 (Skybrary, 2016)。早在 2004 年，美国联邦航空管理局 (FAA) 就讨论了
癌症干细胞是乳腺癌免疫治疗的合适靶点吗？
有大量证据表明，彻底根除肿瘤依赖于有效消除癌症干细胞 (CSC)。CSC 被广泛描述为对传统疗法（包括化疗和放疗）的耐药性介质，以及包括乳腺癌在内的不同肿瘤类型中的肿瘤转移和复发的介质。然而，CSC 的耐药表型使得它们的靶向成为一项艰巨的任务，因此免疫疗法可能是一个有趣的选择。尽管如此，尽管由于最近在临床上的成功，癌症治疗的免疫治疗方法引起了极大的热情，但乳腺癌治疗主要依赖于标准方法。在此背景下，我们回顾了有关乳腺 CSC 的免疫特性及其免疫治疗方法的现有文献。因此，我们将尝试阐明在当前的乳腺癌治疗领域中是否有乳腺 CSC 的免疫靶向空间。最后，我们将对可以尝试的 CSC 靶向免疫治疗策略提供意见。
案例研究是研究策略实践视角的合适方法
摘要 摘要 本研究的目的是理解如何使用案例研究来分析组织内部的战略实践视角现象。通过叙述性回顾，结合文献的系统分析，我们重新审视了发表在高指数管理期刊上的论文，这些论文将案例研究作为一种从战略实践视角分析现象的方法。我们了解到，案例研究方法适用于分析与战略实践视角有关的深入现象。方法和战略实践视角都以独特的方式看待现象。本研究有助于揭示案例研究方法有能力研究研究领域的现实，例如动态社会过程、微观活动（惯例）、个人行为、互动和过程。