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USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
USask 的临时人工智能 (AI) 原则和指南 i USask 的 AI 原则旨在确保以支持 USask 的使命、愿景、价值观和战略目标的方式合乎道德、有效和负责任地使用 AI，并维护所有利益相关者的信任和信心。这些原则和指南旨在指导我们提供、支持和使用 AI 工具开展研究、教学、管理和支持服务。重要的是，当 AI 成为研究或教学的主题时（例如，关于 AI 的研究或教学），其中一些原则和指南可能不适用。这些活动被视为通过其他大学政策和实践以及学术自由的权利和义务进行管理。USask 坚持包括合议和包容性 ii 在内的核心价值观。重要的是，我们的流程包括研究人工智能 (AI) 使用教育特定原则的有影响力的例子，包括《北京人工智能与教育共识》 iii 和世界经济论坛的《教育人工智能七项原则》 iv 。这些框架要么以联合国教科文组织的《人本主义人工智能十大核心原则》为基础，要么以此为参考。以这些国际范例为参考点，萨斯喀彻温大学人工智能原则是通过一个强大而反复的过程制定的，该过程涉及来自我们校园各地的社区成员。萨斯喀彻温大学的人工智能原则和实践对于萨斯喀彻温大学的人工智能使用具有包容性、响应性和有效性。我们将继续采取持续响应的方式，以不断发展的人工智能原则和指导方针——考虑大学社区的反馈和人工智能技术的进步——以确保人工智能的使用保持有效、相关，并与我们大学不断变化的需求和价值观保持一致。随着萨斯喀彻温大学社区成员得到支持，将他们的人工智能实践与这些原则和指导方针保持一致，将培养一种负责任和道德的人工智能文化。萨斯喀彻温大学将接受我们作为人工智能使用方面的批评者和社会良知的角色，将公开其人工智能使用的原则和指导方针，并随着原则和指导方针的不断发展及时提供更新。重要的是，这些原则代表了我们在快速变化的环境中使用人工智能的愿望。道德和负责任的使用 1. 负责任。人类有意的选择和行动引领着我们对人工智能的使用，而人工智能
光学集成电路PDF
算法设计：由Michael Goodrich和Roberto Tamassia撰写的算法算法算法设计的全面介绍，提供了有关计算机算法和数据结构的设计，实现和分析的现代视角。本教科书专为本科和初中算法课程而设计，为理论分析技术，设计模式和实验方法提供了全面的介绍。文本包括几个实施案例研究，并利用Internet应用程序来激励诸如哈希，分类和搜索之类的主题。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。 本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。 主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。 本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。 组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。 他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。算法设计专注于实用应用，为学生提供了算法技术的坚实基础，这是那些寻求对算法更全面介绍的人的理想资源。本书提供了对计算机算法和数据结构的全面介绍。主要目标是向学生介绍算法和数据结构的设计和分析。本书涵盖了各种主题，例如算法设计模式，例如贪婪，分歧和动态编程；算法框架，包括NP完整性，近似算法和并行算法；以及列表，树和哈希表等数据结构。组合算法，图形算法，几何算法，数值算法和Internet算法也涵盖在本书中。他们还积极从事教育技术研究，特别着重于算法可视化系统和对远程学习的基础设施支持。作者，古德里奇（Goodrich）和塔玛西亚（Tamassia）教授是数据结构和算法领域的知名研究人员，并发表了许多有关互联网计算，信息可视化，地理信息系统和计算机安全等主题的论文。作者拥有广泛的研究合作记录，并在国家科学基金会，陆军研究办公室和国防高级研究计划局赞助的几个联合项目中担任首席研究人员。Roberto Tamassia获得了博士学位。 1988年，伊利诺伊大学伊利诺伊大学的电气和计算机工程专业。他目前是计算机科学系教授，也是布朗大学几何计算中心主任。他是计算几何形状的编辑：理论和应用以及图形算法和应用杂志，并以前曾在计算机IEEE交易的编辑委员会任职。除了他的研究成就外，塔马西亚在教学方面还具有丰富的经验。自1987年以来，他一直在教授数据结构和算法课程，其中包括新生 - 学生级课程和高级课程，以这种能力获得了几项教学奖项。塔马西亚的教学风格涉及活泼的互动课堂会议，这些课程带来了数据结构和算法技术背后的直觉和见解。Tamas-Sia博士已将数据结构和算法教授为自1988年以来的入门新生课程。学生会发现主题有趣且与互联网应用程序相关。使他的教学风格与众不同的一件事是他有效地利用了互动超文本演讲，延续了布朗的“电子课堂”传统。他所教的课程精心设计的网页已被全球学生和专业人士用作参考材料。算法和与网络相关的主题，例如缓存路由，拍卖机制和爬行技术。我们发现，通过现实世界的应用介绍这些主题并激励学生学习算法可以提高他们的理解。本书提供了Java中的软件实施示例，面向实验分析的实现问题以及各种设计方法。讲师可以根据其喜好构建材料的灵活性，涵盖或跳过某些章节，因为他们认为合适。这本书是围绕算法课程进行的，具有传统算法介绍（CS7）课程或专门的Internet算法课程的可选选择。表0.1提供了一个示例，说明了如何将此材料用于每章，而表0.2提供了另一种选择。此外，该书还提供了一个全面的网站，其中包括大量资源，示例和实施问题与算法和与Internet相关的主题相关的问题。为了增强学习经验，我们提供了补充本书中主题的其他教育辅助工具。我们假设读者对基本数据结构（例如数组和链接列表）有基本的了解，并且熟悉C，C ++或Java（例如C，C ++或Java）等高级编程语言。对于学生，这些资源包括： *以四页格式的大多数主题的演示讲义 *一个有关选定作业的提示的数据库，由问题编号索引 *互动式的小程序，这些互动式小程序可以为本书的Java示例提供基本数据结构和算法 *源代码，而这本书中的Java示例特别有用，这对您的提示服务特别有用，这可能会对某些学生挑战一些学生。For instructors using this book, we offer a dedicated section of the website with additional teaching aids such as: * Solutions to selected exercises in this book * A database of additional exercises and their solutions * Presentations (one-per-page format) for most topics covered in this book Readers interested in implementing algorithms and data structures can download JDSL, the Data Structures Library in Java, from .算法在高级“伪代码”中描述，而特定的编程语言构造仅在可选的Java实现示例部分中使用。在数学背景方面，我们假设读者熟悉一年级数学的主题，包括指数，对数，求和，限制和基本概率。我们在第1章中回顾了大多数这些主题，包括指数，对数和总结，并在附录A中提供了其他有用的数学事实（包括基本概率）的总结。 Algorithm 373-376 8 Network Flow and Matching 381-412 8.1 Flows and Cuts 8.2 Maximum Flow 8.3 Maximum Bipartite Matching 8.4 Minimum-Cost Flow: 8.5 Java Example: Minimum-Cost Flow 398-412 8.6 Exercises **Part II: Internet Algorithmics** 9 Text Processing 417-444 9.1 Strings and Pattern Matching Algorithms 9.2 Tries 9.3 Text Compression 9.4 Text Similarity Testing 9.5 Exercises 10 Number Theory and Cryptography 451-508 10.1 Fundamental Algorithms Involving Numbers 10.2 Cryptographic Computations 10.3 Information Security Algorithms and Protocols 10.4 The Fast Fourier Transform 10.5 Java Example: FFT 500-508 10.6 Exercises **Target Audience** * Computer Programmers * Software Engineers * Scientists **Special Features** * Addresses数据结构和算法的实现 *涵盖了密码，FFT，并行算法和NP完整性
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
![b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave](/simg/c/c60171978270993a15b3267b52b0da3abc5d5b5e.webp)
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量，例如准粒子电荷，霍尔电导，霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），在长波长的情况下，在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k）。FQH接地的一个基本特征是，确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2，3]，较低的结合在长波长度的强度下，构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下，当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在，即，前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作，涉及一类旋转不变的模型波函数（Laughlin [6]，Moore-Read [7]，Read-Rezayi [8]），与欧几里得的保形场理论有关，并使Haldane结合饱和[9，10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态（零能量特征态），并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是，它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d，因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件：最大性手性的较弱版本是，纠缠谱的低较低部分（或同等地，拓扑模式）仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足，而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中，我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件？我们在附录B中显示，连续旋转不变性是必需的。之所以如此，是因为角动量的波动有助于O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）4的静态结构因子4，但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统，先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13]，即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /（2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1）jain状态[14]不满意，不满意n> 1，不满足n> 1，不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是，尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题，并提供了明确的证据，表明弱的最大手性不足。因此，我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此，我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组，并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）的系数\ XC2 \ Xaf S 4）4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中，并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
AI欺骗：示例，风险和潜在解决方案的调查
本文认为，一系列当前的AI系统已经学会了如何欺骗人类。我们将解剖学定义为在追求某些结果以外的其他结果时系统地诱导错误的信念。我们首先调查了AI欺骗的经验例子，讨论了特殊使用AI系统（包括Meta's Cicero）和通用AI系统（包括大语言模型）。接下来，我们详细介绍了AI欺骗中的几种风险，例如欺诈，选举篡改和失去对AI的控制。最后，我们概述了几种解决方案：首先，监管框架应对AI系统进行欺骗的AI系统，以满足强大的风险评估要求；其次，政策制定者应实施机器人或非法律；最后，政策制定者应优先考虑相关研究的资金，包括检测AI欺骗并使AI系统较低欺骗性的工具。决策者，研究人员和更广泛的公众应积极努力，以防止AI欺骗破坏我们社会的共同基础。
协作护理文档模板和智能词此文档提供了ORGA
最好直接与患者/父母/照顾者交谈以引入COCM计划，但这并不总是可能。当您无法直接与患者/父母/照顾者联系时，您可以使用此智能短语通过门户网站启动有关COCM的推荐或将COCM引入患者/父母/父母/护理人员。亲爱的***，我正在与您联系，因为您的医疗提供商@Medical提供者已将您推荐给精神病学协作护理（COCM）计划。COCM计划的目标之一是帮助您和您的医疗提供者管理您的心理保健服务，而无需您去找其他医生。我们主要集中于减轻抑郁症和焦虑的症状。作为COCM的一部分，您将获得我的定期联系，以帮助您跟踪进度。此联系人可以通过电话，电子邮件，门户或面对面的访问。此外，我将咨询一位精神科医生，他将协助提出药物建议。您将不会与精神科医生会面，但是我将有机会提出和讨论您可能与他们提出的任何药物问题或问题。然后，精神科医生将向@Medical提供商名称 @提出建议，这可能对您有所帮助。可以继续用药。您的医疗提供者将与您讨论这些选择，而你们两个将决定治疗计划。我会保留
Falklands Peatlands世界上最丰富的例子
大卫·希金斯·福克兰兹保护（David Higgins Falklands Conservation）的报告福克兰群岛（Falkland Islands）的泥炭覆盖率最高，包括英国任何地区，包括英国海外地区。至少有40％的福克兰群岛是深泥炭，估计有934吨的碳，与整个Archi-Pelago的森林储存的碳相当于碳！福克兰泥炭土壤不仅是广泛的，而且在全球范围内也是独特的 - 举办了世界上一些最富有的泥炭地例子。，但是虽然福克兰山泥炭炫耀了任何Terres-tres-tres-tres-tres-tres-tres-tres secteration的最高率 - 诸如Beauchêne和肾脏岛之类的岛屿拥有世界上一些最高的汽车商店； Falklands泥炭拉伸的碳固化的植物。泥炭地这里拥有独特的野生动植物，提供安全的饮用水和放牧的土地。他们提供了娱乐机会，以改善我们的身体健康以及我们的情感和精神福祉，并且在良好的条件下，可以缓冲洪水，干旱和开火。因此，为了减轻气候变化，保护生物多样性并提供可衡量的经济和健康益处，努力理解，保护和恢复它们是必不可少的。三年来，福克兰公司（Falkland Conforation）的达尔文（Darwin）加泥炭湿地项目（Peat-Wetlands Project）在福克兰群岛（Falkland Islands）进行了174次调查，其中许多是在保留最佳泥炭地的偏远岛屿上。我们发现了一系列的栖息地，从富含野生动植物的令人难以置信的碳保存到裸露的泥炭和粘土斑块，这些泥炭和粘土斑块正在以惊人的速度侵蚀。稀有性，流行，非本地）和侵害风险。我们为基于“诞生”，保护状况的栖息地开发了保护评分（例如这很重要，因为它提供了基于其所支持的物种的土地区域以及地块的丰富性的证据。项目结果表明，随着土壤深度的增加，平均表达得分也会增加。这表明本地栖息地
高级偏好是多息顺序推荐的对比学习的积极示例
基于多功能框架的顺序推荐任务旨在模拟从不同方面的用户的多个兴趣，以预测其未来相互作用。但是，研究人员很少考虑模型产生的利益之间的差异。在极端情况下，所有兴趣胶囊都具有相同的含义，从而导致对具有多种兴趣的用户进行建模。为了解决这个问题，我们提出了高级偏好，作为对对比度学习的积极示例，用于多息序列推荐框架（HPCL4SR），该框架使用对比度学习来区分基于用户项目交互信息的利益差异。为了找到高质量的比较示例，本文介绍了构建全局图的类别信息，学习了用户高级偏好兴趣的类别之间的关联。然后，多层感知器用于适应用户项目的低级偏好兴趣功能和类别的高级偏好兴趣功能。最后，通过项目序列信息和相应的类别获得了用户多兴趣对比样本，这些样本被馈入对比度学习中，以优化模型参数并生成更符合用户序列的多功能表示。此外，在对用户的项目序列信息进行建模时，以增加项目表示之间的不同不同。
全球历史海洋数据工作的例子
1世界气象组织（WMO），瑞士日内瓦1211； phechler@wmo.int 2雅典国家观察员，雅典11810年，雅典，雅典，环境研究与可持续发展研究所（IERSD）； allarob@gmail.com 3英国雷丁大学雷丁大学气象学系； clive.wilkinson@reading.ac.uk 4英国雷丁大学气象学系国家大气科学中心，英国RG6 6ur； ed.hawkins@ncas.ac.uk（E.H.）; p.r.teleti@reading.ac.uk（p.t.）5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int