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通过DNA条形码划定的物种划界显示了标志性（Sciaenidae）中未描述的多样性
stelliferinae是Sciaenidae的第三大特定亚科，有51种公认的物种排列在五个属中。从形态学和分子数据中得出的系统发育支持该亚科的单性别，尽管对该群体的属间关系或物种多样性尚无一般共识。我们使用了细胞色素氧化酶C亚基I（COI）基因的条形码区域来验证基于自动条形码间隙发现（ABGD），广义混合Yule Yule ColeScence（GMYC）和Bayesian Poisson Tree Process（BPTP）方法的基于自动条形码间隙发现（ABGD）的界定物种的界定。在一般中，这些不同方法的结果是一致的，划定了30-32个分子操作分类单元（MOTUS），其中大多数与有效物种相吻合。标志性的Menezesi和Stellifer Gomezi的标本归因于一种物种，这与该属的最新评论不同意。证据还表明，odon-toscion xanthops和corvula宏观属于单个MOTU。相比之下，证据还表明在牙肠牙本质和Bairdiella Chrysoura中都存在明显的谱系。这种结果与神秘物种的存在兼容，这是由遗传差异和单倍型谱系支持的。因此，本研究的结果表明，标志性的存在中未描述的多样性，这加剧了对这种亚科中鱼类的大量分类学复习的需求。
作者： 标题： 年份： - OpenAIR@RGU
Rhona Flin (PhD, FBPsS, FRSE) 是罗伯特戈登大学阿伯丁商学院工业心理学教授和阿伯丁大学应用心理学名誉教授。她的工作研究了人类在高风险工作环境中的表现，例如医疗保健、航空和能源行业，研究重点是领导力、安全文化、团队技能和认知技能。目前的项目包括产品安全文化、管理者的安全领导力和安全关键任务中的非技术技能。她的著作包括《尖端安全：非技术技能指南》（2008 年，与 O’Connor 和 Crichton 合著）和《提高手术表现：非技术技能入门》（2015 年，与 Yule 和 Youngson 合著）。
人工智能对在线的影响......
摘要 本研究重点评估人工智能对消费者在线购买行为的影响。它试图了解消费者对人工智能对在线购物的影响的认识程度。数据是使用结构化问卷从同等数量的男性和女性受访者中得出的。相关性和 Yule 关联系数用于检验为研究提出的假设。研究发现，性别与在线购物的人工智能意识之间没有显著关联。研究还表明，教育水平和上网时间与人工智能对在线购物的影响有显著相关性。关键词：人工智能 (AI)、在线购物、购买行为
美国地方法院
Properties，LLC诉Yule Hobson，案号2322-ACL13842（22nd jud。cir。，密苏里州）。法院可以在密苏里州的在线案例管理系统Case.net上发表司法公开记录通知。参见Levyv。Ohl，477 F.3d 988，991（8th Cir。2007）（解释，地方法院可以发出公共国家记录的司法通知）；和Stutzka诉McCarville，420 F.3d 757，760 N.2（8th Cir。 2005）（指出法院“可能会发出司法意见和公共记录的司法通知”）。2007）（解释，地方法院可以发出公共国家记录的司法通知）；和Stutzka诉McCarville，420 F.3d 757，760 N.2（8th Cir。2005）（指出法院“可能会发出司法意见和公共记录的司法通知”）。2005）（指出法院“可能会发出司法意见和公共记录的司法通知”）。
我们能信任 Fair-AI 吗？
关于解决人工智能模型 (fair-AI) 公平性的文献正在迅速增多，新的概念框架、方法和工具层出不穷。我们能相信它们多少？它们对社会的影响有多大？我们重点关注公平人工智能，并调查研究人员和从业者经常低估的问题、简化和错误，这些问题、简化和错误反过来会破坏对公平人工智能的信任并限制其对社会的贡献。特别是，我们讨论了对公平指标的过度关注以及优化其平均表现。我们通过讨论公平人工智能工具的 Yule 效应来实例化这一观察结果：平均公平并不意味着在重要的环境中公平。我们得出的结论是，公平人工智能方法的使用应该与通常被归纳为可信赖人工智能的设计、开发和验证实践相辅相成。
UBC-FoM 教育生成式人工智能框架 - ...
教育人工智能 (AI) 工作组成员 Joseph Anthony 博士 (联合主席)，卫生职业副院长 Adrian Yee 博士 (联合主席)，UGME 课程主任 Vincent Arockiasamy 博士，UGME 评估主任 Heather Buckley 博士，教师发展副院长 Niki Giannopoulos，FLEX 课程经理 Yan Gao，研究生和博士后教育办公室教育和进步协调员 Joana Gil-Mohapel 博士，UGME 一年级和二年级副主任 Olivia Hunter，医学生 June Jun，图书管理员 Niyati Kasana，省级学习者评估团队经理 Alice Mui 博士，省级 FLEX 和奖学金基金会联合主任 Gary Rosborough，数字解决方案副主任 Ferroz Sekandapoor，模拟技术专家 Rita Shah 博士。助理院长 VFMP Ravi Sidhu 博士，PGME 副院长 Miriam Spering 博士，研究生院副院长 Heather Yule 博士。FLEX 和奖学金基金会联合主任 日期：2024 年 5 月 31 日 2024 年 9 月 4 日在系主任和学院院长会议上批准
脑电图振荡相位的实时实现......
摘要：在实时闭环设置中使用脑电图 (EEG) 评估瞬时大脑状态是一个技术难题，因为需要预测未来信号来定义当前状态，例如瞬时相位和幅度。为了实时实现这一点，人们使用了传统的基于 Yule-Walker (YW) 的自回归 (AR) 模型。然而，采用自适应方法的闭环系统实时实现大脑状态相关的方法尚未被探索。我们的主要目的是研究使用基于自适应最小均方 (LMS) 的 AR 模型进行时间序列前向预测是否可以在实时闭环系统中实现。EEG 状态相关触发器与睁眼静息状态和视觉任务中的 EEG α 振荡峰值和谷值同步。对于静息和视觉条件，统计结果表明，所提出的方法成功地为所有参与者在 EEG 振荡的特定阶段提供触发器。这些单独的结果表明，基于 LMS 的 AR 模型已成功应用于针对特定 alpha 振荡阶段的实时闭环系统，并且可以用作传统和机器学习方法的自适应替代方案，且计算负荷较低。
海岸鱼零售的DNA条形码参考库
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