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量子平行的马尔可夫链蒙特卡洛
平行MCMC技术使用多个建议来获得超过MCMC算法（例如大都市）的效率提高（Metropolis等人。1953; Hastings 1970）及其后代仅使用一个建议。Neal（2003）首先通过提出候选状态的“池”并使用动态编程来选择有效的MCMC过渡来推断隐藏的马尔可夫模型状态。接下来，Tjelmeland（2004）考虑了一般环境中的推论，并显示了如何维持任意数字P的详细平衡。考虑在R D上定义的概率分布π（dθ），该概率密度π（θ）相对于Lebesgue度量，即π（dθ）=：π（θ）dθ。要从目标分布π生成样品，我们制作了满足
ia 450/2023：发音，录制的订单分开...
u/s。7，2016年：M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M： - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula，Hon'ble成员（司法）sh。Charan Singh，Hon'ble成员（技术）
Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023）
摘要AI的发展为传播者（即，对话代理人），已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程，尤其是自闭症患者，尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人（CVH/对话剂/聊天机器人）的相互作用。使用半结构化访谈，对话性聊天案和研究后的在线问题，我们介绍了与人类chatbot互动，聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明，尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈，但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况，他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外，非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意，而在Con Trary，自闭症参与者中，他们期望更多的深度对话，因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解，以通过陪伴和社交联系来支持他们。
NAVAIR 连接不同的技术数据
NAVAIR 负责为所有海军航空资产提供支持的武器系统的全生命周期管理。该项目侧重于服役维持期内对工程支持活动的需求；具体而言，即仓库和供应服务的临时工程支持需求。海军航空站使用内部工程调查申请 (REI) 票来获取工程支持。国防后勤局 (DLA) 使用一种名为 339 - 工程支持申请 (RES) 的外部表格。内部 REI 和外部 RES 类别的 REI 通常都会启动一系列操作来查找工程师处理请求所需的相关技术数据。技术数据集成和搜索项目侧重于减少手动搜索以查找和向工程师提供技术数据的非增值时间。技术数据集成和搜索项目索引了多个不同的数据库并提供了一个门户，用户可以通过该门户搜索技术数据。搜索完成后，用户将启动工作流程，从多个数据库收集文件和元数据，将 CAD 模型转换为经过验证的中性格式（如有必要），将信息打包成一个文件，然后将该包发送给适当的收件人。
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
认知、交流、话语，2024，29，86-103 https://periodicals.karazin.ua/cognitiondiscourse https://doi.org/10.26565/2218-2926-2024-29-06
文章引用：Zhabotynska, SA (2024)。读者对政治新闻叙事的接受：多模态性和互文性。认知、交流、话语，29，86-103。doi.org.10.26565/2218-2926-2024-29-06 摘要 战略叙事理论（Miskimmon 等人，2013 年；2017 年等）是在国际关系领域发展起来的，它将战略叙事视为政治行为者建构国际政治共同意义的一种手段，并塑造国内和国际行为者的看法、信念和行为。该理论的作者认为，对战略叙事运作的解释需要研究其形成、投射和接受。这种解释将各个学术领域聚集在一起，旨在寻找缺乏的方法论，以展示战略叙事的形成、投射和接收方面如何像三联画一样协同工作。本文从认知语言学的角度探讨了这个问题，认知语言学研究口头传递信息的概念基础。本文提出并测试了一个新颖的方法论框架，该框架假定以口头和视觉呈现的信息的认知本体论，作为追踪三个叙事方面同时动态的规律的可行基础。本文重点关注媒体新闻文本中所呈现的投射/接收叙事方面以及读者对此的反应——这是与互文性语言领域相关的问题。从方法论和主题上看，本文延续了先前的研究（Zhabotynska & Velivchenko，2019 年；Zhabotynska & Ryzhova，2022 年；Chaban 等人，2023 年；Chaban 等人，2024 年等），研究新闻媒体文本中的战略叙事的形成/投射方面。
Rudritara Shroff 简历
婴儿艺术 2022-2024 - 创作了《婴儿艺术》，这是一本旨在帮助婴儿认知发展的图画板书，收录了 15 幅黑白灰色艺术作品以及 15 张抽认卡，这些作品均由为该项目捐赠作品的印度当代顶尖艺术家创作。 - 该项目及其艺术作品经过哈佛医学院保罗·法默教授兼全球健康与社会医学系主任 Vikram Patel 博士的审查，并得到了其他专家的认可，包括儿科眼科医生 Ashwin Sainani 博士和婴儿艺术心理治疗师 Vicky Armstrong 博士。 - 艺术品拍卖筹集了 57,468 美元，所得款项将用于支持联合国儿童基金会印度分会的儿童项目和 Outset UK 针对弱势儿童的计划。书籍的永久销售也将为这些事业做出贡献。 - 《婴儿艺术》专为 0 至 3 个月大的新生儿设计，他们只能看到黑色、白色和灰色。这本书通过呈现高对比度的图像来培养他们的视觉和认知发展，帮助发展图像识别并促进与周围世界的联系。 - 该项目强调早期视觉和认知发展的重要性，并具有医学支持的益处，例如增强眼部肌肉，增强视觉追踪技能以及在关键的早期成长阶段刺激大脑发育。