XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemert
警报设计对空中交通管制员的影响...
目的：研究旨在开发一种更好的听觉警报设计，以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法：参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素（警报设计和经验水平）进行方差分析，以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果：在 STCA、APW 和 MSAW 中，ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外，警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论：结果表明，COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知，而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知，还提供 2 级和 3 级态势感知，以帮助 ATCO 了解关键事件，从而制定更合适的解决方案。因此，以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外，语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
情况说明书：严厉打击财产犯罪和芬太尼
新立法将更进一步 作为这项拟议投票措施的补充，立法机构准备通过一项全面的、两党支持的立法方案，以进一步打击财产犯罪。这一系列法案响应了州长提出的立法框架，该框架呼吁制定新法律并扩大刑事处罚，以进一步打击职业小偷——那些通过偷窃物品转售获利的人。该立法将加强执法部门逮捕嫌疑人的能力，针对有组织汽车盗窃以转售被盗财产的行为设立一项新罪行，并取消有组织零售犯罪法规的日落条款。
碳中立性的气候政策不应依赖于现有森林中碳库存不确定的增加
摘要国际社会通过《巴黎协定》等条约旨在将气候变化限制在2°C以下，这意味着在本世纪下半叶大约达到碳中立性。在目前的计算中，基于碳中立的各种路线图的基础，主要组成部分是稳定甚至扩大的陆生碳汇，并由全球森林生物量的增加支持。但是，最近的研究对这一观点提出了挑战。在这里，我们开发了一个框架，该框架评估了不同气候变化情景下森林生物量的潜在全球均衡。结果表明，在全球变暖的碳储量下，地上生物质逐渐转移到更高的纬度，而干扰方案的强度几乎在任何地方都大大增加。co 2受精是最不确定的过程，其估计方法不同，导致均衡的估计结果差异近155 pgc。总体而言，假设人类压力的总和（例如木材提取）不会随着时间的流逝而变化，总森林覆盖率不会发生显着变化，并且CO 2受精的趋势目前是从卫星代理观测中估计的，结果表明我们已经达到（或非常接近）全球森林碳储存的峰值。在短期内，假定增加的干扰制度比森林增长的增长更快，而全球森林可能会充当碳源，这将需要比以前估计的更大的脱碳化努力。因此，森林作为缓解气候变化的一种基于自然的解决方案的潜力比以前认为的更高的不确定性和风险。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
Veena A 参与证书
兹证明先生/女士。/博士。/教授。安贝德卡理工学院的 Veena A 已参加并成功完成了为期一周的 AICTE - VTU 联合教师培训计划，主题为“数据科学和分析教学技术概述”，培训时间为 2022 年 4 月 25 日至 29 日，由 VTU 人力资源开发中心 (VTU - HRDC)、研究生研究中心、VIAT、Muddenahalli、Chikkaballapur (Dist.) 组织- 562101。
rizos，Georgios，Lawson，Jenna，Mitchell，Simon L.，Shah，Pranay，Wen，Xin，Xin，Banks-Leite，Cristina，Ewers，Ewers，Robert和Schuller，BjörnW（2024）
在传播预测的输入之后，贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程，而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里，我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性，其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性，以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集，其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上，我们提出的方法在接收器操作特征（Au-Roc）下的面积约为1.5分，F1的13点和预期校准误差（ECE）的溶质百分比提高了约1.5点，与所有目标类别相比，预期校准误差（ECE）的位置为19.5点。