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GrameStation：使用图表指定游戏*
计算机科学 (CS) 对日常生活的影响无可否认，这促使人们做出巨大努力，让每个人都能接受计算机科学教育。随着 CS 教育的进步，人们逐渐认识到计算不仅仅是编码，而应该注重解决问题的技能。科学界这一进步的一个里程碑是回顾“计算思维 (CT)”一词的观点，并主张它包括每个人都应该学习的通用技能，而不仅仅是 CS 专业人士 [Wing 2006]。一些流行且成功的教授/学习 CS 和培养 CT 技能的方法包括可视化编程活动 [Hu et al. 2021]；游戏化编程环境/编程游戏 [Lindberg et al. 2019]。它们通常与创客文化相一致，将学习者视为创造者，而不仅仅是消费者 [Martin 2015]。
椎体心脏评分机的诊断验证机器学习算法的犬横向X光片
VHS是排除或消除狗心脏病的有用工具（Guglielmini等人。2009）。 当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。 补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。 2016，2020）。 VHS确实具有一定的可变性来源。 两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。 在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。 2015）。 最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。 2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2009）。当可将二极管造影不可行时，VHS也可以用作识别B2期退行性瓣膜疾病患者的替代品，这是启动心脏疗法的阈值（ITO 2022）。补充，随着时间的推移，VHS的绝对VHS和变化已被证明可以预测多项研究的心力衰竭开始（Boswood等人。2016，2020）。VHS确实具有一定的可变性来源。两项荧光镜研究的平均变化在心脏周期的收缩期和舒张期之间的平均变化约为0.3至0.4。在呼吸周期的灵感和外向阶段之间也可以平均变化0.2椎骨（Olive etal。2015）。最后，人类的可变性研究表明，不同读取器的平均差异约为0.4至1.0椎骨（Hansson等人。2005）。 最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人 2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2005）。最近，用于支持兽医心脏病学临床诊断的计算机辅助算法的开发已经增加（Burti等人2020，Li等。 2020）。 计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。 2021）。 此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。 2017）。 2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。2020，Li等。2020）。计算机辅助的临床决策支持提高了依从性临床指南（Taheri Moghadam等人。2021）。此外，由于人类疲劳，注意力不集中和分心，常规诊断期间的人为错误通常是不可避免的（Alexander 2010，Waite等，Waite等人。2017）。2021，Baisan＆Vulpe 2022，Wiegel等。此外，可以根据狗品种，身体状况和心脏状况进行VHS测量的其他差异来源（Puccinelli等人。2022）。本研究的目的是评估使用简化的Sanchez方法的使用VHS算法的性能与使用Buchanan方法在三位董事会认证的兽医心脏病学家之间分配的1200个X光片相比，使用了1200个X射线照片。
13.1 有向无环图.pptx
● 随着区块链交易数量的增长，所需的存储空间和网络带宽也随之增长。● 迄今为止，DAG 项目包含一些中心化特性，例如中央协调器、预选验证器或“见证”节点，或完全私有的网络系统。迄今为止，它们还无法维持“纯粹的去中心化”。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
Terahertz Josephson Echo Spectroscopicy探测了不均匀的铜酸盐超导性
不均匀性对量子材料的特性至关重要，但是可以测量它们的方法仍然有限，并且只能访问相关可观察的一小部分。例如，诸如扫描隧道显微镜之类的局部探针已经证明，在纳米长度尺度上，丘比特超导体的电子特性是不均匀的。但是，需要解决高阶相关性的互补技术以阐明这些不均匀性的性质。此外，局部隧道探针通常仅远低于临界温度。在这里，我们开发了一种二维的Terahertz光谱法，以测量来自近乎掺杂的丘陵中层间间的隧道共振的Josephson等离子体回声。这项技术使我们能够研究材料中层偶联的多维光学响应，并从外部无均匀的无均匀宽扩展中拓宽了材料中的固有寿命扩大，以实现中间层间隧道隧道。我们发现，不均匀的扩展持续到临界温度的很大一部分，而这在高于热量增加的寿命拓宽之上可以克服。
我的姐姐，我的自我：Colleen Kenyon和Kathleen Kenyon的照片1月18日至2025年5月4日开幕接待：2025年1月18日，星期六，5：00-8：00
在1970年代和80年代，摄影师Colleen Kenyon（美国，1951 - 2022年）和Kathleen Kenyon（American，1951-2023）是女性艺术家运动的一部分，他们以创新的方法对媒体进行了挑战。Colleen Kenyon是使用手着色来增强自己和姐姐在家庭环境中的肖像的先驱。凯瑟琳·肯尼恩（Kathleen Kenyon）擅长于大众媒体的女性的性别特定图像来创造具有讽刺意味的光焦点。从1981年开始，两个姐妹还担任伍德斯托克摄影中心的董事，他们继续倡导妇女在艺术和有色艺术家中的发展。我的姐姐，我的自我由艺术史学家汤姆·沃尔夫（Tom Wolf）和劳里·达尔伯格（Laurie Dahlberg）策划。由CPW组织，此回顾展具有肯尼亚斯最具标志性的作品，并在纽约金斯敦的CPW和纽约州伍德斯托克的Kleinert/James Center展出。展览材料是从CPW现在持有的作品的档案中得出的。
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
Price诉Montgomery County25a0026p.06Josephson诉GanzelJosephson诉Ganzel
原告Appellee，v。t oni M. G Anzel，卫生事务临时执行院长，路易斯维尔大学医学院的院长，她的官方和个人能力； K Imberly A.b oland，路易斯维尔大学儿科临时主席，她的官方和个人身份； C Harles R. W Oods是路易斯维尔大学儿科前主席，他的个人身份； J Ennifer F. L e，前临时精神病学和心理学司的前临时部门，以及路易斯维尔大学儿童和青少年精神病学和心理学的现任负责人，其正式和个人能力； Bryan D. C Arter，前临时部门的儿童和青少年精神病学和心理学系联合主持，以及路易斯维尔大学心理学系负责人，他的正式和个人能力； William D. L Ohr，前路易斯维尔大学儿童和青少年精神病学和心理学系的前临时司共同主持，他的正式和个人能力，