XiaoMi-AI文件搜索系统
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创建用于机器学习的地层一致的地震概况
图1：反射终止模式，来自Wiki.aapg.org，改编自Vail 1987，用于创建详细模型的原理遵循Plint和Nummedal（2000）中设置的过程，该过程使用了默认的基础级别曲线和每层或周期的固定沉积物。与Plint-nummedal模型不同，而不是仅超过21个周期），而是使用更高的层计数（> 500）来创建沉积概况。在模型中创建了，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。 eustenacy变化用于生成地层表面的序列。 每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。 为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。 第五阶拼印件是的一部分。，假设岩石圈倾斜与构造断层相结合，则创建了该模型。eustenacy变化用于生成地层表面的序列。每一层的平均厚度在1-2米之间，每个轮廓导致超过1000多个Isopach层。为每个二阶要的循环创建至少200层，并具有嵌入式三阶和四阶周期。第五阶拼印件是
开放量子系统的自洽动力图
在某些情况下，可以使用依靠Born-Markov近似的主方程来成功描述开放量子系统，但是超越这些方法已经经常是必要的。在这项工作中，我们为开放量子系统介绍了NCA和NCA-Markov动力学图，这些量子系统超出了这些主方程式，以自隔一的近似值（称为非交叉近似（NCA））代替了天生的近似值。这些地图与主方程式正式相似，但允许以中等的数值成本捕获环境的非扰动效应。为了证明其功能，我们将它们应用于欧姆和亚欧姆环境的零温度下的自旋 - 玻色子模型，这表明它们既可以定性地捕获其强耦合行为，又可以在标准主方程之外进行定量正确。
floppity：通过机器学习启用自洽的大气检索
上下文。将外部大气的观察结果解释为限制物理和化学特性，通常是对贝叶斯检索技术进行的。由于这些方法需要许多模型计算，因此必须在模型的复杂性和运行时间之间做出妥协。实现这一折衷会导致许多物理和化学过程的简化（例如参数化温度结构）。目标。在这里，我们实施和测试顺序神经后估计（SNPE），这是一种用于系外行星的机器学习推理算法。目标是加快检索的速度，以便可以使用更昂贵的大气模型进行运行，例如那些使用辐射转移计算温度结构的模型。方法。我们使用外部科学（ARCIS）的精巧建模代码生成了100个合成观测，该代码是一种具有大气形的建模代码，具有远距离的功能，可以在不同程度的复杂性上计算模型，并在其上进行检索以测试SNPE后代的忠诚。忠诚量化了后者是否会像我们预期的那样经常包含地面真理。我们还使用Arcis的自洽功能对凉爽的棕色矮人进行了合成观察，并通过自洽模型进行了检索，以展示SNPE打开的可能性。结果。我们发现，SNPE提供了忠实的后代，因此是系外运动大气检索的可靠工具。我们已在GitHub上公开为社区公开使用代码。我们只能使用仅50 000个正向模型评估来运行合成棕色矮人光谱的自洽检索。我们发现，SNPE可以根据向前模型的计算负载，观察力的维度及其信噪比（S / N）加快〜2×和≥10倍之间的速度。
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
摘要 机器翻译 (MT) 与人工智能 (AI) 的结合显著提高了机器翻译系统的精确度，其翻译质量可与熟练的人工翻译相媲美。这一创新拓宽了人工智能机器翻译系统的适用性，吸引了各种用途的用户。本文探讨了以下领域：人工智能机器翻译，特别是谷歌翻译 (GT) 在英语作为外语 (EFL) 课堂中的应用。实证研究结果和最近的研究表明，学生越来越依赖机器翻译，特别是在英语不是母语的高等教育环境中。本研究的目的是深入了解在课堂上使用谷歌翻译的 EFL 学习者的实践、信念和目标。通过问卷调查以及前后测试收集了 234 名大学生的数据，以比较有无谷歌翻译帮助的写作草稿的质量。研究结果与之前在世界各地进行的研究结果一致，这些研究强调了人工智能机器翻译不仅可以提升学生的学习体验，还可以培养更多独立学习者的巨大潜力。研究还表明，学生对 GT 持积极态度，并采用多种搜索策略来解决各种与语言相关的挑战。关键词：人工智能、英语作为外语、谷歌翻译、机器翻译、写作。引用 | Alharbi，W.（2023 年）。人工智能机器翻译在 EFL 课堂中的使用和滥用：一项探索性研究。教育与电子学习研究杂志，10 (4)，689–701。10.20448/jeelr.v10i4.5091 历史记录：收到日期：2023 年 7 月 31 日修订日期：2023 年 9 月 20 日接受日期：2023 年 10 月 4 日出版日期：2023 年 10 月 24 日许可：本作品已获得知识共享署名 4.0 许可出版商：亚洲在线期刊出版集团
引用本文：Kartal Soysal，Esra。“人类生殖的生产：超人类主义不一致的生殖政策对阶级的影响
超人类主义运动的特点是从传统的“被创造”和“出生”的人的理解转变为“被生产”和可能“永生”的人。本文认为，超人类主义的生殖政策是不一致的。首先，它低估了生殖的含义，尤其是与女性相关的含义，例如怀孕、分娩和抚养孩子，这在每个阶段都被认为是痛苦的根源。此外，它优先考虑成年人的增强以追求永生，这就是为什么它放弃了创造新生命。另一方面，该运动利用新的生殖技术来增强人类，从而在广泛的背景下承诺并提供无限的个人生殖自由。此外，本文认为，超人类主义远离了性概念
基因编辑在社交媒体和传统媒体上的受欢迎程度始终高于转基因生物
摘要 尽管转基因生物长期以来一直是负面言论的主题，但基因编辑等较新的育种技术可能更受青睐。我们提供了 2018 年 1 月至 2022 年 12 月 5 年的数据，表明在农业生物技术特定内容中，基因编辑在社交和传统英语媒体中的受欢迎程度始终高于转基因生物。我们的情绪分析表明，社交媒体中的受欢迎程度尤其积极，在我们 5 年的分析中，许多月度值都接近 100% 的好感度。因此，我们认为，根据目前的趋势，科学界可以谨慎乐观地认为，基因编辑将被公众接受，并能够实现其对未来全球粮食安全和环境可持续性做出重大贡献的承诺。然而，最近有一些迹象表明，这种下降趋势更为持续，这可能是一个令人担忧的问题。
雇用专家和顾问 发起部门：行政和管理主任办公室 生效日期：2023年3月22日 可发布性：已批准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 重新发布和取消：行政指示 2，“雇用专家和顾问”，2012年2月22日，经修订 批准人：华盛顿总部服务处处长 Regina F. Meiners 目的：根据国防部指令 5110.04 和国防部指示 (DoDI) 5025.01 中的授权，本发布实施政策，分配职责，并提供雇用专家和顾问的程序，符合美国法典 (USC) 第 5 篇第 3109 节和联邦法规 (CFR) 第 5 篇第 304 部分。
雇用专家和顾问 发起部门：行政和管理主任办公室 生效日期：2023年3月22日 可发布性：已批准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。 重新发布和取消：行政指示 2，“雇用专家和顾问”，2012年2月22日，经修订 批准人：华盛顿总部服务处处长 Regina F. Meiners 目的：根据国防部指令 5110.04 和国防部指示 (DoDI) 5025.01 中的授权，本发布实施政策，分配职责，并提供雇用专家和顾问的程序，符合美国法典 (USC) 第 5 篇第 3109 节和联邦法规 (CFR) 第 5 篇第 304 部分。
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
用于计算分子激发能，电离电位和电子亲和力的量子自符合方程式方法
用于估计嘈杂的中间量子量子（NISQ）ERA设备上的分子基态性能，基于变异的量子本特征（VQE）算法的算法已获得流行，因为它们相对较低的电路深度和对噪声的弹性。9,10这导致了一系列成功的演示，涉及当今量子设备和模拟器上小分子的分子基态能量的计算。4,6,11 - 22然而，仅对分子基态能量的估计不足以描述许多有趣的化学过程，这些化学过程涉及某种形式的电子激发。23，例如，化学现象的准确建模，例如光化学反应，涉及过渡金属复合物，光合作用，太阳能电池操作等的催化过程等。需要对分子地面和激发态进行精确模拟。这种系统的电子激发态通常密切相关，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述。在过去的几十年中，在这方面已经开发了许多方法。24 - 32最初由Stanton和Bartlett开发的运动方程耦合群集（EOM-CC）26方法是一个流行的示例，通常用于计算分子激发剂，例如激发能量
量子自洽运动方程法用于在量子计算机上计算分子激发能、电离势和电子亲和力
为了估计嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代设备上的分子基态特性，基于变分量子特征求解器 (VQE) 的算法因其相对较低的电路深度和对噪声的抵抗力而广受欢迎。9,10 这导致了一系列成功的演示，涉及在当今的量子设备和模拟器上计算小分子的分子基态能量。4,6,11 – 22 然而，仅仅估计分子基态能量不足以描述许多涉及某种形式的电子激发的有趣化学过程。23 例如，准确模拟化学现象，如光化学反应、涉及过渡金属配合物的催化过程、光合作用、太阳能电池操作等，需要准确模拟分子基态和激发态。此类系统的电子激发态通常具有很强的相关性，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述它们。在过去的几十年里，在这方面已经开发了许多方法。 24 – 32 运动方程耦合团簇 (EOM-CC) 26 方法最初由 Stanton 和 Bartlett 开发，是一种常用的例子，通常用于计算分子激发态特性，例如激发能