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形态学中的熟悉，一致性和系统化
语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
智能制造中的人工智能和网络安全挑战 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：智能制造 (SM) 是一种广泛的制造类别，它采用基于计算机的集成制造系统，具有更高端的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中采用新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算技术获取信息，通过该信息/数据将定期记录。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致更高水平的发展
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：SM（智能制造）是一种广泛的制造类别，采用基于计算机的集成制造系统，具有更高的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息，通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致经济方面更高水平的发展。此外，在网络安全方面，还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此，我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后，为了在通信时保持数据的机密性，使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词：智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
梁格材料动态高频一致性连续化 Andrea Bacigalupo 1 和 Luigi Gambarotta 1* 1 土木工程系，
（紫线）。 (a) 沿无量纲不可约第一布里渊区边界的色散函数；(b) 沿无量纲不可约第一布里渊区子域边界的色散函数；(c) 周期性晶胞和无量纲第一布里渊区（以浅橙色突出显示无量纲不可约第一布里渊区）；(d) 无量纲不可约第一布里渊区的子域。
2D和3D的原位机械测试，由基于浆液的陶瓷泡沫和ALSI10MG
在压缩负载下研究了基于陶瓷泡沫和ALSI10MG轻质铝合金的互穿金属陶瓷复合材料。陶瓷预成型是通过机械搅拌，干燥和最终烧结而产生的。它的相对密度约为25％，并通过铝合金通过气压浸润渗透。压缩负荷期间的损伤过程以及对裂纹发育的理解是这项研究的重点，并通过补充2D和3D表征方法获得。因此，使用通用测试机，数字图像相关性和显微镜设置的2D表面原位研究设置。进行3D研究，开发并进行了具有原位X射线计算机断层扫描的压缩测试，以了解材料裂纹的生长和裂纹的传播，以及其互穿金属 - 陶瓷复合材料内的失效机制。材料在平行于载荷方向的陶瓷相中显示裂纹起始。随后裂纹簇的形成随后发生了故障机理的变化，这是由于剪切应力支配的失败，其宏观裂纹在45°方向上的宏观裂缝在载荷方向上发生了变化。可以确定复合材料的良好失败。2D和3D调查方法的组合可以深入了解互穿复合材料的失败行为，从而有助于理解超出当前知识状态的失败机制。
精神疲劳测量之间的不一致...
心理疲劳传统上被定义为认知效率和表现下降的一种情况，并伴有主观疲劳感。尽管我们可以期望发现心理疲劳的三个定义特征（表现受损、生理失活和主观疲劳）之间的关联，但研究表明，测量结果之间出现不一致的情况比人们预期的要频繁：事实证明，即使在宣布自己疲劳后，人们仍能够保持足够的表现水平。这可以用补偿控制机制模型来解释，该模型指出，人类能够在苛刻的条件下提供额外的资源，但只能以心理生理成本和主观疲劳为代价。我们通过操纵任务复杂性和执行模拟空中交通管制任务的时间来测试这种解释。我们收集了
针对 HPV16/18 基因型的双价治疗性疫苗，由人类纤连蛋白额外结构域 A 与 HPV16/18 E7 病毒抗原之间的融合蛋白组成
摘要背景 将人乳头瘤病毒 (HPV) 衍生的抗原体内靶向树突状细胞可能构成针对宫颈癌的有效免疫治疗策略。在之前的研究中，我们已经证明鼠纤连蛋白 (mEDA) 的额外结构域 A 可用于将抗原靶向表达 Toll 样受体 4 (TLR4) 的树突状细胞并诱导强烈的抗原特异性免疫反应。在本研究中，我们生产了一种由人类 EDA (hEDA) 与 HPV16 和 HPV18 的 E7 蛋白融合而成的双价治疗性疫苗候选物 (hEDA-HPVE7-16/18)，并评估了其作为宫颈癌治疗性疫苗的潜力。材料和方法 制备了包含与 hEDA 融合的 HPV16 和 HPV18 病毒亚型的 HPV E7 蛋白的重组融合蛋白，并在体外测试了它们结合 TLR4 和诱导人单核细胞和树突状细胞产生肿瘤坏死因子-α 或白细胞介素 (IL)-12 的能力。在患有皮下或生殖器原位 HPV16 TC-1 肿瘤的小鼠中评估了疫苗与顺铂或 TLR3 激动剂分子聚肌苷酸-聚胞苷酸 (Poly IC) 或 Poly ICLC 联合使用的免疫原性和潜在治疗活性。结果 hEDA-HPVE7-16/18 原型疫苗与人 TLR4 结合并刺激人单核细胞衍生的树突状细胞的 TLR4 依赖性信号通路和 IL-12 产生。接种 hEDA-HPVE7-16/18 可诱导强烈的 HPVE7 特异性细胞毒性 T 淋巴细胞 (CTL) 反应，并消除 TC-1 肿瘤模型中已建立的肿瘤。通过将融合蛋白与顺铂或 TLR-3 配体 Poly IC 以及尤其是与稳定化类似物 Poly ICLC 结合，抗肿瘤效果显著提高。此外，hEDA-HPVE7-16/18+Poly ICLC 可诱导 100% 携带原位生殖器 HPV 肿瘤的小鼠完全肿瘤消退。结论我们的结果表明，这种治疗性疫苗制剂可能是一种有效的治疗方法，可治疗对当前疗法无反应的宫颈肿瘤。
根据欧盟法规 2016/679 第 13 条提供的信息 COLORIFICIO FERONI SPA 作为数据控制者，根据第 13 条规定。欧盟法规 2016/679（以下简称“隐私法规”）第 13 条以及随后的修订和补充，收集并随后处理与其客户和供应商（以下简称“利害关系方”）相关的个人数据。 1. 处理的数据类型 处理的个人数据包括： 普通个人数据。该信息包括但不限于个人详细信息和联系方式（电子邮件地址和电话号码）。 2. 处理的目的和方法。利害关系方的个人数据作为数据控制者正常活动的一部分进行处理，以实现以下目的： 1. 正确、完整地履行所建立的合同关系（以下简称“合同”）的义务;
根据欧盟法规 2016/679 第 13 条提供的信息 COLORIFICIO FERONI SPA 作为数据控制者，根据第 13 条规定。欧盟法规 2016/679（以下简称“隐私法规”）第 13 条以及随后的修订和补充，收集并随后处理与其客户和供应商（以下简称“利害关系方”）相关的个人数据。1. 处理的数据类型 处理的个人数据包括： 常见个人数据。该信息包括但不限于个人详细信息和联系方式（电子邮件地址和电话号码）。2.处理的目的和方法。相关方的个人数据作为数据控制者正常活动的一部分进行处理，以实现以下目的： 1. 正确、完整地履行所建立的合同关系的义务（以下简称“合同”） ;
缓解图神经网络应用于欺诈检测的不一致性问题
基于图的模型已广泛应用于欺诈检测任务。由于图神经网络 (GNN) 的发展，最近的研究提出了许多基于同构或异构图的 GNN 欺诈检测器。这些工作利用现有的 GNN 并汇总邻域信息来学习节点嵌入，这依赖于邻居共享相似的上下文、特征和关系的假设。然而，欺诈者造成的不一致性问题很少被研究，即上下文不一致、特征不一致和关系不一致。在本文中，我们介绍了这些不一致性并设计了一个新的 GNN 框架 GraphConsis 来解决不一致问题：（1）对于上下文不一致，我们建议将上下文嵌入与节点特征相结合； (2) 针对特征不一致，我们设计了一个一致性评分来过滤不一致的邻居并生成相应的采样概率；(3) 针对关系不一致，我们学习与采样节点相关的关系注意权重。对四个数据集的实证分析表明，不一致问题在欺诈检测任务中至关重要。大量实验证明了 GraphConsis 的有效性。我们还发布了一个基于 GNN 的欺诈检测工具箱，其中包含 SOTA 模型的实现。代码可在 https://github.com/safe-graph/DGFraud 获得。
o r i g i n a l r e s e a r c h性别特异性的性能特异性影响急性CO
1临床研究所，美国贝鲁特大学，黎巴嫩贝鲁特； 2英国赫尔赫尔大学赫尔约克医学院的沃尔夫森姑息治疗研究中心； 3加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学卫生研究方法，证据和影响力； 4药学科学研究生课程，索罗卡巴大学，UNISO，索罗卡巴，圣保罗，巴西； 5加拿大安大略省多伦多大学多伦多大学医学系； 6中国循证医学中心医学中心医院，四川大学，成都，中华民国； 7美国密苏里州堪萨斯城，美国密苏里州城市的医学和生物医学和健康信息学系； 8加拿大安大略省多伦多的Sunnybrook Health Sciences Center评估临床科学系； 9流行病学系，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿；加拿大汉密尔顿的麦克马斯特大学麻醉科10； 11加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学迈克尔·G·德鲁特国家疼痛中心；加拿大汉密尔顿的加拿大退伍军人12慢性疼痛中心； 13荷兰乌得勒支大学乌得勒支大学医学中心朱利叶斯健康科学与初级保健中心； 14加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学医学系Chan公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿；加拿大汉密尔顿的麦克马斯特大学麻醉科10； 11加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学迈克尔·G·德鲁特国家疼痛中心；加拿大汉密尔顿的加拿大退伍军人12慢性疼痛中心； 13荷兰乌得勒支大学乌得勒支大学医学中心朱利叶斯健康科学与初级保健中心； 14加拿大汉密尔顿麦克马斯特大学医学系