2010 年代,人工智能研究重新回到公众讨论中,当时“深度学习”领域的许多创新成为可能——这主要是因为人类生成的数据在互联网和联网设备上以前所未有的规模可用。大约在同一时间,这些技术开始为语音助手、推荐系统和自动驾驶辅助等广泛应用提供支持。当技术人员谈到“深度学习”(DL)时,它是一种“机器学习”(ML),所讨论的学习表示计算机模型能够“优化”有用的预测,同时通过更新一组复杂的统计计算中的权重来“训练”数据。由于 DL 涉及的非常大的模型中有多个计算层,因此学习是深度的。
摘要:本文在比特币,以太坊和BNB市场的背景下进行了交易策略,特别是短期动量,平均恢复和配对套利的分析和比较。通过购买和持有策略进行了比较评估。审查下的交易策略包括Ehlers移动平均跨界对,基于标准的基于偏差的平均归还方法和配对交易。检查了各种算法交易框架,并详细介绍了开发和增强过程。为了尽可能准确地复制现实世界的交易条件,将交易费用和滑倒纳入计算中。调查结果强调了胜过购买和保持策略的挑战,但他们也证明了通过势头策略实现这一目标的可行性,即使在交易成本上也是如此。
一年级 英语创新途径中的语言艺术和读写能力 一年级的学生通过平衡的读写能力方法培养阅读和语言艺术技能。学生将沉浸在国家地理阅读计划中,并将学习如何在全年课程中运用技能阅读真实的文学和信息文本。重点是学习必要的基础技能,以在各种情况下培养和加强理解力。学生将建立词汇和语法知识,以提高口语和书面语言能力。年级写作包括回应文学作品、创作叙事以及说明性/信息性作品。引人入胜的写作活动专注于写作过程、应用拼写规则和标准英语的惯例。学生将学会:
摘要 植物与微生物之间的相互作用显著影响着植物的行为、生长和进化。许多微生物物种,如细菌、真菌、病毒和古菌,它们在植物的根际、叶际和内际定殖,参与了这些复杂的关联。根据微生物的特性和功能以及它们对植物的影响,这些相互作用可能是有利的,也可能是有害的。植物与微生物之间的积极关系对于营养吸收、抗逆性和抗病性至关重要。植物相关微生物可以通过多种方法提高营养的利用率,包括固氮、磷酸盐溶解和铁动员。它们还可以产生促进植物生长发育的植物激素。此外,某些有益微生物可作为生物防治剂,抑制病原体生长并保护植物免受疾病侵害。复杂的分子信号网络,如植物和微生物之间的化学信号流,经常促进这些相互作用。另一方面,某些微生物会感染植物,导致严重的产量损失。植物可能通过伤口、环境中的孔洞或直接的植物组织渗透而感染病原体。它们会产生化学物质和酶,干扰植物的防御能力并损害其免疫系统。病原体还会阻碍营养物质的摄入并干扰正常的生理功能,从而损害植物的健康。为了实现可持续农业和生态系统的正常运作,必须了解植物-微生物相互作用的微妙之处。利用有利的相互作用可以创造创新技术,包括生物肥料、生物防治剂和生物修复。这些策略有可能减轻农业对环境的影响,同时增加作物产量并减少化学投入。植物-微生物相互作用的研究已经因下一代测序技术、组学技术和生物信息学的进步而发生了改变
- 人们对基因治疗试验的结果特别感兴趣,因为这些结果看起来很有希望。但研究不能止步于此或只集中于此一条路线,还有许多问题需要解决而且需要的时间很长。继续并行探索不同的治疗方法至关重要。 AIRett 决定组织这次科学
《技术发展》(伦敦:Peter Owen,Vision Press,1965 年)是一本介绍航空航天技术历史的实用入门书。Oliver Stewart 的《航空:创造性理念》(纽约:Praeger,1966 年)是一系列关于一个人对航空史的看法的深思熟虑且写得很好的论文,但读者请注意,他关于莱特兄弟和克莱门特·阿德(法国先驱)的章节具有危险的误导性。正如 Stewart 所声称的那样,阿德对航空概念的理解远不及莱特兄弟。Richard P. Hallion 的《航空和航天的崛起》载于《航天和航空学》,第 19 卷,第 5 期,(1981 年 5 月)提供了对航空航天学和航天学通史的介绍性概述。