XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemraction
在线语言教室中的互动模式
摘要在线第二语言教学近年来蓬勃发展，在技术能力和COVID-19大流行导致的教学方式的强迫变化的帮助下。这种转变强调了互动在在线教育学中的关键作用。研究表明，增加学生与讲师之间互动的机会增加对于培养第二语言获取（SLA）至关重要。但是，很少有研究量化在线语言教学中的不同类型的相互作用的产生，尤其是在经验丰富的讲师中。本研究利用互动主义框架对在线西班牙语课程中的互动进行定量分析，并根据互动启动类型进行分类：指导者提出的参与（IPP），未提出的口头参与（UOP），未提及的文本参与（UTP），即聊天（即，聊天的时间段）（即，均一次的范围）（即及时的范围），并在展示范围（ever），并在展示范围（即及格）。这些转弯）。数据包括在英国一所远程学习大学中跨越熟练的LEV ELS和课程类型的同步L2西班牙语教学的视频记录。课程类型包括语法研讨会和考试准备。结果表明，在线语言课程中的互动模式受熟练程度和课程类型的影响。较低的熟练度学生更频繁地从事互动程序，而参与扩展话语的能力取决于Spe cific活动/课程类型。这项研究有助于解决除英语（Lote）以外的LAN Guages的互动和语言教学研究的缺乏。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
宣传与生成ai
Mark Alfano，Macquarie University Amir Ebrahimi Fard，独立研究人员的关键字：错误信息，虚假信息，生成人工智能，宣传，Slopaganda摘要，至少自Francis Bacon，口号“知识IS Power”以来，已使用“知识IS Power”来捕获在小组级别上的决策之间的关系。我们知道，能够塑造小组的信息环境是塑造他们决策的一种方式。从本质上讲，这是为他们做出决定的一种方法。本文重点介绍了通过设计故意影响群体决策能力的策略，从而有效地塑造了他们在环境中利用信息的能力。其中最著名的是政治言论，宣传和错误信息。本文从这些文章中引出的现象是一种相对较新的策略，我们称之为Slopaganda。根据《卫报》的报道，澳大利亚新闻集团目前每周都会筹集3000种“本地”生成AI（GAI）故事。在未来几年中，这种“生成的AI斜率”将带来多种与知识有关的（认知）挑战。我们借鉴了认知科学和人工智能方面的当代研究来诊断斯洛帕加达的问题，描述了一些最近的令人不安的病例，然后提出了一些干预措施，这些干预措施可能有助于对抗Slopaganda。
植物与病原体相互作用中的植物防御机制
植物病原体对农作物生产造成严重破坏，对农业和自然生态系统构成威胁。深入了解植物-病原体相互作用对于制定创新的农作物疾病控制和环境保护策略至关重要（Bulasag 等人）。尽管数十年来一直致力于研究植物免疫的复杂性，但理解不同宿主和微生物之间复杂的跨界相互作用仍然具有挑战性。这本 Frontiers 电子书“植物病原体相互作用中的植物防御机制”提供了 19 篇文章，涵盖了植物与病原体之间各种机制的研究。本摘要旨在为在一系列植物-病原体相互作用中控制植物免疫的复杂机制提供新的视角和新见解。
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
在富营养化过程中气候变化与人为压力之间的相互作用 - 卷II
富营养化被认为是对全球河口和沿海生态系统健康的最大威胁之一。这是一种全球现象，对食物网，水质和水生化学反应有显着影响。富营养化是向河口和沿海地区供应生态系统生态能力的结果（Nixon，2009； Rabalais等，2009）。营养负荷也可能导致养分比的变化，这可能会在海洋生态系统中产生“不良干扰”。在这一目标中，至关重要的是，沿海地区可以实现良好的环境地位（GES）。引起沿海富营养化的驾驶员设置在多个人类诱发的压力源和富营养化的影响的较大框架内（例如生物多样性，生态系统降解，有害藻类绽放和底部水中的氧气表现出现的损失似乎受到与其他压力的协同作用的加剧，包括过度的压力，沿海沿海发育过度，沿海发育和气候驱动的升高，海水表面温度，海洋酸性和沿海沿岸排放。实际上，气候变化会影响养分的投入和行为，并可能加剧富营养化及其相关的负面影响（Statham，2012; Malone and Newton，2020; Rozemeijer等，2021）。富营养化对水生环境的健康的重要性及其与多种压力的联系导致汇编了当前的研究主题：“在富营养化过程中，气候变化与人为压力之间的局限性，第二卷”。然而，气候变化与富营养化之间的联系很复杂，主要与温度，风向模式，水文周期和海平面上升有关，导致淡水系统的淹没，地层的变化，流动时间和流动性时间和植物生产力，生产力，沿海风暴的活动，沿海风暴活动，物种和ecosys的变化（2012年）。