XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdifficulty
高级难度的字段
高级难度理论的领域1。立体化学纽曼预测；控制新的立体中心（Felkin-Anh，Zimmerman-Traxler）的模型；方形平面和八面体过渡金属复合物的几何异构体；识别具有多个立体中心的分子中的异构体可能性。2。酶根据反应类型分类；同位素标记研究；涉及辅酶A的代谢途径A。3。相位和化学平衡潜热和Clausius-Clapeyron方程；综合性能；平衡常数的温度依赖性。4。分析技术质谱法（分子离子，碎片，同位素分布）； IR数据的解释。5。光化学光催化；乐队间隙；量子产量；半导体。6。mo理论mo图的硅藻图；金属 - 配体相互作用。The following topics will not appear at IChO 2025: Formal group theory Planar, axial, or helical chirality Enzymatic kinetics Quantitative understanding of any isotope effects Kinetics of complex reactions Steady state and quasi equilibrium approximations NMR spectroscopy Synthetic polymers Photocatalytic organic mechanisms Pericyclic organic mechanisms Crystal field theory Thermodynamics and kinetics of吸附固态晶体结构不预期：记住心脏实用的代谢途径1。真空过滤2。薄层色谱图3。微观底片和96井板的使用显微镜反应不会出现在ICHO 2025上：不预期使用不混可能的溶剂来提取学生的提取：使用：使用分光光度计本身
AF 表格 - 供应困难报告
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预测 IRT 难度的解释力
等式 1 的群体性质在 AI 的许多领域都很方便，因为我们在选择要部署的系统之前通常会应用各种技术。所有这些被丢弃的次优系统都可以重新用于计算难度，正如我们将在本文中看到的那样。然而，使用系统群体也会带来一些风险。例如，如果群体包含一个不符合要求的系统（在简单实例上失败，在一些困难实例上成功），则可能导致非常不稳定的难度指标。如果我们只是计算一组系统对每个实例的平均误差作为难度的代理，可能会发生这种情况（Mart´ınez-Plumed 等人，2019 年）。几十年前提出了一种解决这个问题的方法，称为项目反应理论 (IRT)，其中难度是从项目（实例）和受访者（系统）矩阵中推断出来的，这使得符合要求的系统更具相关性。此外，IRT 给出了一个遵循正态分布的难度缩放指标，可以直接与系统的能力进行比较。然而，IRT 和其他难度指标都是从之前的性能结果中得出的，但不依赖于实例空间，因此我们无法预测新实例的难度。我们为这个重要问题提出了一个相对简单的解决方案：以问题特征作为输入、以难度作为输出来训练回归模型。本文涵盖了人工智能中的一系列问题，推导了它们的 IRT 难度，并为每个领域训练了一个回归模型——难度估算器，我们对其进行了系统性的评估。对于许多领域，根据 RMSE 和 Spearman 相关性，对 IRT 难度的估计非常好。我们在一系列应用上说明了这些难度模型的解释能力：
翻译和译后编辑难度的测量：综述
在过去十年中，对翻译和口译过程的认知和心理语言学方法的贡献不断增加。Muñoz (2014) 对这一领域进展的回顾主要集中在七个虽有重叠但主题或研究领域：能力和专业知识、心理负荷和语言复杂性、研究方法的进展、写作、修改和元认知、重新语境化的研究，以及超越意识和理性思维的认知。在这些主题中，根据 Muñoz (2012) 的说法，心理负荷是翻译过程研究“至关重要的一个概念”(第 172 页)，它可能有助于我们解开意识、问题解决、自动化和专业知识之间的复杂关系；它也可能建立翻译和口译研究之间的桥梁。说心理负荷始终是翻译过程研究的综合观点的核心可能有些夸张。尽管如此，它仍然值得关注和强调。本文首先澄清概念问题，并回顾难度、心理工作量、认知负荷和其他相关术语、它们的历史和理论。在认知科学的框架下，本文随后回顾了两条研究路线，即人工翻译的难度和机器翻译的后期编辑 (PE)。本文介绍了并批判性地审查了有关衡量难度的方法的研究。正如作者已经讨论过的衡量人工翻译难度的方法
加拿大航空服务困难报告
注意................................................................................................................................................................ 1 固定翼飞机................................................................................................................................................................ 2 发动机................................................................................................................................................................ 10 旋翼机................................................................................................................................................................ 13 机库噪音......................................................................................................................................................................... 16 设备适航指令 (AD) ...................................................................................................................................... 17 特殊适航信息通告 (SAIB) ............................................................................................................................. 18 服务困难报告 (SDR) ...................................................................................................................................... 19
增加了RSFQ电路反向工程的难度
摘要 - 集成电路（IC）camou flaing是一种防御，以打败基于图像的逆向工程。CMOS IC的安全性已经进行了广泛的研究，并且已经开发了凸轮的技术。此处引入了一种camou流量方法，以保护超导电子设备，即特定的快速单次量子量子（RSFQ）技术，免受反向工程的影响。rsfq camou camoupled单位。使用camou flop的RSFQ细胞的防御，结合掩盖输入时间的时间分布，增加了攻击者的努力。AP-PRACH建立了RSFQ Decamou flaging的复杂性类别，并应用模型检查器来评估防御力的强度。这些技术已经在ISCAS'85综合基准和OpenSPARC T1微处理器的控制器上进行了评估。假人约瑟夫森交界处的制造过程添加了两个额外的蒙版步骤，以增加开销的成本。camou flage a aff aff a vist copuits 基准电路的100％导致了几乎40％的面积和电源开销。 在OpenSPARC处理器的情况下，即使处理器的100％敏感部分是camou a的，该方法也需要接近零的面积，功率和实体开销。基准电路的100％导致了几乎40％的面积和电源开销。在OpenSPARC处理器的情况下，即使处理器的100％敏感部分是camou a的，该方法也需要接近零的面积，功率和实体开销。
使用 AI 玩家预测游戏难度和参与度
本文介绍了一种用于预测人类玩家行为和体验的自动游戏测试新方法。我们之前已经证明，深度强化学习 (DRL) 游戏代理可以预测游戏难度和玩家参与度，并将其操作化为平均通过率和流失率。我们通过使用蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 增强 DRL 来改进这种方法。我们还基于以下观察激发了一种增强的预测特征选择策略：AI 代理的最佳表现可以产生比代理平均表现更强的与人类数据的相关性。这两种添加方式都可以持续提高预测准确性，并且 DRL 增强型 MCTS 在最难的级别上的表现优于 DRL 和原始 MCTS。我们得出结论，通过自动游戏测试进行玩家建模可以从结合 DRL 和 MCTS 中受益。此外，如果 AI 游戏玩法平均而言无法产生良好的预测，那么研究重复的最佳 AI 代理运行的子集也是值得的。
使用战斗 AI 准确度来平衡难度
在电子游戏中，调整战斗难度可能是一项艰巨的任务。当我们谈论多个 AI 代理同时向玩家射击的场景时，情况尤其如此。在这种情况下，可能会出现意外的伤害峰值，这会使难度平衡变得更加困难。本章将展示如何在不损害玩家体验的情况下避免它们，同时仍为设计师提供许多平衡功能。有几种不同的方法来解决这个问题。我们可以调整 AI 武器造成的伤害；我们可以添加一些启发式方法，根据诸如玩家上次被击中后经过的时间或同时瞄准玩家的 AI 数量等因素动态修改伤害值；或者我们可以让 AI 不那么准确，每隔几次射击才真正击中玩家一次。后者将是本章的重点：利用 AI 的准确性来更好地控制玩家每帧可以受到的伤害量。这是一个复杂而有趣的话题，主要有两个部分：
使用微扫视估计视觉任务难度...
我们开发了一种使用微扫视动态来测量分层表面视觉搜索任务所施加的任务难度/认知负荷的方法。先前的研究提供了一致的证据表明任务难度/认知负荷会影响微扫视活动。我们证实了这一观点。具体而言，我们在视觉搜索地形表面中嵌入的特征时探索这种关系，在任务期间允许眼睛自由移动。我们做出了两个相关的贡献。首先，我们验证了一种区分视觉搜索的环境和焦点阶段的方法。我们表明，这种视觉行为范围可以通过一个先前报告的估计量（称为 Krejtz 的 K 系数）来量化。其次，我们使用基于 K 的环境/焦点段作为响应任务难度的微扫视分析的调节因素。我们发现，在视觉搜索的聚焦阶段，(a) 微扫视幅度显著增加，(b) 微扫视速率显著降低，任务难度增加。我们得出结论，结合使用 K 和微扫视分析可能有助于构建有效的工具，这些工具可在执行任务时指示任务内的认知活动水平。