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alphazero中计划能力的限制-CCN 2024
Glickman，M。E.和Jones，A。C.（1999）。评估国际象棋评级系统。Chance-Berlin，然后是纽约，12，21-28。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。 （2018）。 可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。 在国际机器学习会议上（pp。） 2668–2677）。 Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。（2018）。可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。在国际机器学习会议上（pp。2668–2677）。Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Lee，S。（2000）。非负矩阵因子化算法。nips。McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。McGrath，T.，Kapishnikov，A.。。Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kramnik，V。（2022）。在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。在Alphazero中获得国际象棋知识。国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。（2018）。一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。Sci-Ence，362（6419），1140–1144。Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。。。其他人（2017年）。掌握没有人类知识的Go的游戏。自然，550（7676），354–359。Steingrimsson，H。（2021）。国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。1–8）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。ARXIV预印ARXIV：2206.10498。（2023）。大型语言模型仍然无法计划（LLMS的基准计划和推理有关变更的理由）。van Opheusden，B.，Kuperwajs，I.，Galbiati，G.，Bnaya，Z.，Li，Y。，＆Ma，W。J.专业知识增加了人类游戏玩法的计划深度。自然，618（7967），1000–1005。
利用大脑的重新连接和治愈的能力
这种可塑性是指大脑物理结构的变化。它涉及建立新的神经联系和未使用的神经联系。结构可塑性对于学习和记忆至关重要，因为它允许大脑形成和增强突触连接。功能可塑性涉及大脑从受损区域重新分布功能的能力。当特定的大脑区域因受伤或疾病而受到损害时，其他区域可以补偿并承担其功能。在神经塑性的核心处是突触可塑性，涉及加强或削弱神经元之间的连接（突触）。突触可塑性的两种基本类型是长期增强（LTP）和长期抑郁（LTD），这是学习和记忆过程的基础。大脑产生新神经元的能力，称为神经发生，主要发生在海马中，在学习和记忆中起着至关重要的作用[3]。
总膝关节置换术后步行能力
全膝关节置换术（TKA）是一种高效的手术干预措施，可减轻终末期膝关节骨关节炎患者的疼痛和恢复功能。步行能力，对术后成功的关键衡量，直接影响患者的独立性，流动性和生活质量。本综述全面研究了影响TKA之后步行能力的因素，包括术前，手术和手术后考虑因素。术前因素，例如患者人口统计学，功能状况，心理健康和合并症，可显着塑造术后结果。手术技术，包括选择方法，植入物设计，对准以及微创或机器人辅助方法，在确定步行能力方面也起着关键作用。术后康复，尤其是早期动员，物理治疗和运动方案依从性，对于优化恢复至关重要。长期结局表明，尽管大多数患者的步行能力都有显着提高，但由于年龄，合并症或次优的外科手术结果，某些面对持续的局限性。新兴技术，例如可穿戴设备，机器人辅助手术和个性化的康复计划，为增强术后步行能力提供了有希望的途径。生物增强技术，例如富含血小板的血浆和干细胞疗法，也正在探索以改善组织愈合和功能恢复。未来的研究应着重于精炼手术技术，推进康复策略以及整合个性化医学以改善结果。本综述强调了以患者为中心的多学科，以患者为中心的方法的重要性，以最大程度地提高步行能力和总体满意度，在TKA，综合临床研究，荟萃分析和系统评价的综合证据。
使用COGAT能力X成就工具
•最初，数据将为所有学生，所有成绩和所有已加载的建筑物的所有学科，所有学科，所有学科和所有建筑物都图表 - 必须对其进行过滤以使分析具有含义。•使用左侧的滤镜将分析限制为单个成绩内的单个主题领域，以审查学生能力和成就的趋势和差异•由于缩放率的差异，多个等级和受试者不应将其合影
无课程目标：定量推理是能力
Detailed Course Contents: Common Fractions, Decimal Fractions, Extending Unit Analysis, Percentages, Ratio, with Scientific Notation, Scientific Notation, Rounding, The Inflation Calculator, Tax Calculations, Powers and Roots, The Compound Interest Formula, Four Basic Rules of Algebra, Derivation of the Savings Plan Formula, Fractional Powers, Fractional Powers, The Loan Payment Formula, Principal and Interest Portions of Loan,统计，统计表和图，Excel中的频率表，Excel中的频率表，excel图中的频率表和饼图，具有多个数据集的Excel图中的线图，Excel平均值，中位数和模式的散点图，Excel，Excel，标准分数的标准偏差，Excel，标准分数和excel中的标准分数，统计级别的概率，概率的概率，组合概率，综合型号。
语言能力对编程兴趣的影响研究
*Jae-Yong Lee，教授，韩瑞大学（泰安校区）无人机系统系，韩国忠清南道泰安郡南面 Gomseom-ro，邮编 32158，jylee@hanseo.ac.kr *通讯作者摘要。本研究旨在确定三种语言能力对三种编程兴趣的影响。本研究的对象是 39 名开始学习 C 语言编程的大学生。它将语言能力分为“阅读”、“写作”和“语法理解”，将编程兴趣分为“情境兴趣”、“潜在兴趣”和“实际兴趣”，并分析这三类中每个变量的影响。本研究使用 Pandas 进行分析，并进行了信度测试、描述性统计分析、相关性分析和回归分析。语言能力三项与编程兴趣三项之间的 Pearson 相关系数如下：第一次调查为 .54 ~ .88；第二次调查为 .54 ~ .95；第三次调查为 .66~.94。所有 p 值均 <.01。在学生学习数据后进行的第一次调查中，a_value 为 25.016，b_value 为 0.256。在第二次调查中，a_value 为 23.009，b_value 为 0.275。在第三次调查中，a_value 为 18.237，b_value 为 0.330。第一次、第二次和第三次调查的 R_squared 值分别为 .530、.564 和 .747。绩效评估结果显示，第一、二、三次调查的均方误差分别为30.924、30.645、22.069，RMSE误差分别为5.561、5.536、4.698。本研究发现语言能力对编程兴趣有正向影响，有助于学习者提高编程写作能力。关键词：语言能力，新手程序员，编程能力，编程心理学。
ABB ABILITY 工业分析和人工智能套件
尽管行业性质各异，但总体而言，该行业受周期性经济和地质矿床在其生命周期内的价值变化影响，并且已在成本、资本和能源优化方面进行了投资。地缘政治紧张局势和不断变化的法规是难以控制的风险因素。远程资产监控和操作、自主钻井和运输以及模块化和移动式加工设备均用于应对压力。从矿山内部到库存管理和运输，所有监控优化和管理解决方案均已应用。降低环境足迹的压力导致应用从电气化、电源数字化到控制遏制等各种技术。
乳酸菌益生菌菌株的粘附能力有所不同
摘要：益生菌应用领域正在迅速扩展，包括用于控制呼吸道感染的使用。然而，益生菌能够定居肺部环境并与肺病原体竞争。在这项研究中，我们旨在评估许多商业益生菌菌株对人肺上皮细胞系A549的粘附能力。此外，我们评估了益生菌的能力，以防止囊性纤维化中主要的肺部病原体之一，铜绿假单胞菌的宿主细胞粘附，并在囊肿上释放人类外周血单核细胞（PBMCS）的病原体诱导的病原体诱导的炎症反应。乳杆菌对A549细胞的粘附能力最高。与这种观察结果一致，嗜酸乳杆菌是防止与CF痰液中铜绿假单胞菌分离物的A549细胞粘附的最有效的。A549细胞，铜绿假单胞菌和嗜酸乳杆菌的三色荧光标记以及共聚焦微透镜图像分析表明，活的和紫外菌的嗜酸乳杆菌朝向铜绿假单胞菌产生了排除效应。通过CFU计数确认了此类结果。与PBMC共同培养时，活的和UV杀死的嗜酸乳杆菌都以统计学上显着的方式减少了培养上清液中IL-1β和IL-6的量。总体而言，获得的结果指向了嗜酸乳杆菌，作为对控制铜绿假单胞菌感染的潜在加速施用的进一步研究的有趣候选者。
自我导向学习能力及其与感知的关系
背景与目的：自我导向学习 (SDL) 是外科技术专业学生的一种有效策略，可显著帮助提高他们的技能和临床能力。本研究旨在确定高年级本科外科技术专业学生的 SDL 能力及其与感知围手术期能力的关系。材料与方法：本描述性研究基于横断面设计。本研究通过普查法纳入了 207 名最后一年的外科技术专业学生。数据收集工具包括人口统计特征表、程素芬 (2010) 开发的自我导向学习工具 (SDLI) 和感知围手术期能力量表。收集数据后，在 SPSS 版本软件（版本 20）中对其进行分析。结果：平均 SDL 和临床能力得分分别为 73.8±8.9（中级水平）和 107.2±17.3（中级水平）。在感知临床能力的各个维度中，与同事的互动值最高（3.4±0.6）。在SDL的各维度中，人际沟通得分最高（3.8±0.4）。考察SDL与临床能力的关系，Kendall's Tau和Spearman相关系数分别为0.601和0.794，表明两个变量之间存在显著的正相关关系（P<0.001）。结论：研究结果表明，SDL能力可以预测外科技术学生的临床能力，因此，修订外科技术本科生课程，在教学过程中注重以学生为中心，开展SDL原则培训课程，可以提高学生的临床能力。