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生成的多模式模型是良好的类增量学习者
在班级学习（CIL）方案中，由于阶级的偏见对当前任务的偏见引起的灾难性遗忘者长期以来一直引起了重大挑战。它主要由判别模型的特征引起。随着生成性多模式模型的日益普及，我们将探索用CIL生成的歧视模型代替歧视模型。，从歧视到生成模式过渡需要解决两个关键挑战。主要挑战在于将生成的文本信息转移到不同类别的分类中。在方面，它需要在生成框架内制定CIL的任务。为此，我们提出了一种新颖的生成性多模式模型（GMM）框架，用于类增量学习。我们的方法直接使用改编的生成模型为图像生成Labels。获得详细的文本后，我们使用文本编码器来阐述文本特征，并采用匹配的功能来确定最相似的标签与分类的标签。在传统的CIL设置中，我们在长期序列的任务方案中取得了更好的影响。under少数CIL设置，与所有当前最新方法相比，我们的精度至少提高了14％，而遗忘的遗忘明显较小。我们的代码可在https://github.com/doubleclass/gmm上找到。
气候变化的越来越有害影响导致了多边环境制度的出现和对R
Buzan和Falkner认为，气候变化是对国际社会的全球威胁，需要巨大的权力承担特殊责任。因此，本书试图将IR方法汇集在一起，以研究强大的权力和强大的权力管理（GPM），以解释强大的权力如何获得合法性来通过接受国际社会的特殊权利和责任来证明其不平等地位的合理性，以及GEP的观点如何塑造主要力量的作用（第6页）。这项研究的研究问题如下：（1）环境大国的特征是什么？（2）环境力量是否接受特殊责任来打击与他们在全球环境政治中的立场相对应的气候变化？和（3）具有巨大的证券化气候变化，那就是他们将其评估为与维持国际秩序和保护国际社会稳定性有关的问题吗？本书的主要论点是，大国没有对其环境责任产生共同的理解，因为他们没有将气候变化评估为对国际体系的系统性威胁。此外，无论是发达国家还是发展中国家，大国的利益都阻止了环境问题的证券化。
利用超纠缠光子态提高量子通信速率
量子通信基于量子态的生成和量子资源在通信协议中的利用。目前，光子被认为是信息的最佳载体，因为它们能够实现长距离传输，具有抗退相干性，而且相对容易创建和检测。纠缠是量子通信和信息处理的基本资源，对量子中继器尤为重要。超纠缠是一种各方同时与两个或多个自由度 (DoF) 纠缠的状态，它提供了一种重要的额外资源，因为它可以提高数据速率并增强错误恢复能力。然而，在光子学中，处理线性元素时，信道容量（即最终吞吐量）从根本上受到限制。我们提出了一种使用超纠缠态实现更高量子通信传输速率的技术，该技术基于在单个光子上多路复用多个 DoF，传输光子，并最终在目的地使用贝尔态测量将 DoF 解复用为不同的光子。按照我们的方案，只需发送一个光子即可生成两个纠缠的量子比特对。提出的传输方案为具有更高传输速率和对可扩展量子技术的精细控制的新型量子通信协议奠定了基础。
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到了开发人员的消息的鼓励
对我们令人难以置信的患者，居民，他们的家人和亲人以及我们敬业的团队成员，我们都受到有关开发，成功测试以及对Covid-19的首次有效疫苗的批准的消息。我们很高兴我们的州已将疫苗分配给熟练的护理中心方面排名第一。我们对这个机会感到非常兴奋，因为我们的居民，患者和员工的健康，安全和健康是我们的重中之重。为了完全透明，我们正在竭尽所能帮助促进疫苗接种过程。我们感谢我们与CVS药房的合作伙伴关系，因为这种疫苗接种过程对我们的居民，患者和团队成员来说既方便又有效。免疫诊所将在我们的社区现场，在那里，一组药房代表将帮助我们管理免疫过程。一如既往，我们将在整个过程中继续保持我们的共同措施。我们令人难以置信的临床团队和前线英雄继续超越和超越，以确保我们照顾和服务的人的安全和福祉。通过接收COVID-19疫苗接种，我们将不仅保护自己的健康和安全，而且还保护亲人，我们服务的人以及当地社区中的邻居的健康，安全和健康。由CDC（疾病控制与预防中心）共享，以下是有关COVID-19疫苗接种的几个关键事实：●接种疫苗可以帮助您和其他人患Covid-19。如果您生病了，您可能会在生病时将疾病传播给周围的朋友，家人和其他人，但是Covid-19疫苗接种可以通过创造抗体反应而无需经历疾病来保护您。●COVID-19疫苗不会给您带来COVID-19。●COVID-19疫苗不会导致您对Covid-19病毒测试的阳性测试。●与COVID-19的患者可能会受益于接种疫苗的人 - 不确定从Covid-19的某人有多长时间受到保护，可以保护有多长时间的生病。初步疫苗接种诊所日期：2020年12月23日（如变化）以来，我们都在大流行以来，我们都一起加入了这一点，它迫使我们始终如一地考虑如何最好地保护自己和彼此。这种期待已久的COVID-19疫苗为我们所有人提供了一个很好的机会，可以向前迈进并停止病毒的传播。让我们再次聚集在一起，继续尽快接种疫苗来互相寻找。真诚的管理
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
考虑开裂后衬砌响应的钢筋混凝土隧道振动台试验的缩放定律
本文提出了一套新的缩放定律，用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定：脆性数 s ，它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象；NP ，它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型，并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动，该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应，并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下，模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验，结果表明，与设想的自由场边界模型相比，刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明，对于较大的土壤与衬砌刚度比，边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议，而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
肠道微生物群和与HIV暴露于未感染的婴儿T细胞调节有关的其他因素
结果：出生时，包括原型CD4+FOXP3+和CD4+FOXP3+CD25+的3个Treg子集的频率高于117 Huus的频率，而3个子集的频率更高。在28和62周龄时，huus中有5个TREG/TICI子集的比例高。出生时Heus和Huus之间发散的Treg/ TICI子集的频率与母体肠道微生物组中细菌分类群的差异相对丰度相关。随后访问时具有显着不同频率的Treg/TICI子集与婴儿肠道微生物组的并发组成相关。在体外，用细菌分类群（PBMC）处理HUU外周血单单核细胞（PBMC）在heus中最丰富的细菌分类群扩展了huus的treg/tiCi亚群，其经频率高于Huus，从而概括了体内相关性。相反，对HEU PBMC的体外治疗不会增加Treg/TICI频率。与Treg/TICI频率增加相关的其他因素
胰腺胰蛋白酶抑制剂的遗传解剖
摘要在先前的研究中，使用遗传筛选探测来鉴定牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的变体，该变异物可以折叠成活性构象，但在存在二硫代醇（DTT）的情况下，它们比野生型蛋白的差异要快得多。现在已经研究了这些DTT敏感变体中有30种的机制。在存在DTT的情况下，某些氨基酸替代品引起快速失活，因为天然蛋白的三个二硫化物的降低速度比野生型蛋白快300倍，从而完全展开。其他取代并不能大大提高完全降低和展开的速度，而是导致非活性的两硫化物物种的积累。在蛋白质的三维结构中，DTT敏感氨基酸替代的位置与变体被灭活的机制之间存在显着相关性。au在野生型蛋白的展开过程中最缓慢地减少的两种二硫化物的附近，而其他类的取代都位于蛋白质的另一端，靠近trypsin结合位点。这些结果表明，天然牛胰腺胰蛋白酶抑制剂的动力学稳定性及其作为蛋白酶抑制剂发挥作用的能力在很大程度上受到折叠蛋白具有区别区域的残基的影响。
通过 CRISPR 基因组编辑对水果和蔬菜作物进行基因改良，提高其对生物和非生物胁迫的抵抗力
环境变化和人口增长是农作物生产和整个粮食安全的主要问题。为了解决这个问题，研究人员一直致力于改良谷物和豆类，并在本世纪初取得了相当大的进展。然而，如果没有蔬菜和水果，谷物和豆类加在一起不足以满足人类生活的饮食和营养需求。生产优质的蔬菜和水果极具挑战性，因为它们易腐烂、保质期短，而且在收获前后会遇到非生物和生物压力。通过引入外来基因来生产转基因作物，可以生产出优质、延长保质期和抗逆性、改变开花和果实成熟的时间的转基因作物，这种方法非常成功。然而，一些生物安全问题，如转基因异交风险，限制了它们的生产、营销和消费。现代基因组编辑技术，如 CRISPR/Cas9 系统，在这种情况下提供了一个完美的解决方案，因为它可以生产无转基因的转基因植物。因此，这些基因编辑植物可以轻松满足农作物生产和消费的生物安全规范。本综述重点介绍了 CRISPR/Cas9 系统在成功产生非生物和生物胁迫抗性方面的潜力，从而提高了蔬菜和水果的质量、产量和整体生产力。