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人工智能在食谱开发中的应用：
人工智能 (AI) 正在通过创建新食谱、改进现有食谱以及根据个人口味提供个性化推荐来迅速重塑食谱开发。人工智能的主要优势在于它能够快速生成和评估大量食谱变体，从而实现更高效的实验并发现新颖的风味组合。此外，人工智能的数据分析能力使其能够识别成分组合和烹饪时间的模式，以改进食谱。人工智能的影响力延伸到个性化食谱推荐，其中算法分析烹饪偏好、饮食限制和烹饪技巧以提供量身定制的食谱，促进烹饪探索。然而，挑战在于确保人工智能生成的食谱的实用性和创造性。总之，人工智能在食谱开发中的整合有可能彻底改变烹饪和饮食习惯，随着技术的进步，我们可以期待该领域取得更多令人兴奋的进步。
![arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日](/simg/1\12856d7a142f40865979189482e85d42f6a54b1a.webp)
arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日
SpeechBrain 1 是一个基于 PyTorch 的开源对话式 AI 工具包，特别专注于语音处理任务，例如语音识别、语音增强、说话人识别、文本转语音等。它通过发布预训练模型以及训练它们所需的完整代码和算法“配方”，提高了透明度和可复制性。本文介绍了 SpeechBrain 1.0，这是该工具包发展的一个重要里程碑，现在它有超过 200 种语音、音频和语言处理任务配方，以及 Hugging Face 上提供的 100 多个模型。SpeechBrain 1.0 引入了新技术来支持多种学习模式、大型语言模型 (LLM) 集成和高级解码策略，以及新颖的模型、任务和模式。它还包括一个新的基准存储库，为研究人员提供了一个统一的平台来评估跨不同任务的模型。关键词：对话式 AI、开源、语音处理、深度学习。
新南威尔士大学的科学经济贡献
一个令人兴奋的领域是“外显子跳跃疗法”的发展。在我们的细胞中，基因被复制到 RNA 配方中，告诉细胞如何制造特定的蛋白质。这些 RNA 配方由称为“外显子”的构建块组成，它们有点像配方中的单独句子。基因拼写错误通常发生在特定的外显子中。如果可以移除（跳过）包含此拼写错误的外显子而不会扰乱整个蛋白质配方，那么会丢失一小部分蛋白质（由跳过的外显子提供的配方部分），但大多数蛋白质仍会以正常方式产生。最终会得到一种大小接近正常但缺少一小部分的蛋白质。正如 Oates 所说：“对于许多疾病来说，这比因拼写错误而导致蛋白质几乎不产生或完全不产生蛋白质要好得多。”
爱荷华州4 -H展览会的食物 - 快速参考指南（2024）
应考虑食品安全的展览。使用不安全的成分或食谱可能会导致评估展览会生病的法官。提前计划获得成功的公平体验。使用这些准则来帮助您选择可接受的产品进行展览，找到批准的食谱源并确定适当的准备方法。
指数尾部的组合行进
观察到儿童化学套装中的成分可以创造出比宇宙中原子更多的不同组合。基于这一见解，Weitzman (1998) 构建了一个增长模型，其中新想法是旧想法的组合。然而，由于组合增长如此之快，他发现增长受到我们处理爆炸式增长的想法数量的限制，而组合学在确定增长率方面基本上没有发挥任何正式作用：有如此多的潜在组合，以至于数量不是限制因素。组合过程没有发挥更核心的作用，这有点令人失望和困惑。另一篇文献强调了指数增长和帕累托分布之间的联系。具体来说，Kortum (1997) 引入了一种建模经济增长的新方法，并认为帕累托分布至关重要：如果生产率是在从某个分布中抽取的多个样本中取的最大值（只使用最好的想法），那么在他的设置中，生产率的指数增长要求抽取的次数呈指数增长，并且所抽取的分布是帕累托分布，至少在上尾是这样。有趣的是，似乎需要如此强的分布假设。也许提取想法的底层分布是帕累托分布，但为什么会这样呢？毕竟，在经济学的许多其他应用中，帕累托分布是推导出来的，而不是假设的。例如，Gabaix (1999)、Luttmer (2007) 以及 Jones 和 Kim (2018) 强调，城市规模、公司就业、收入和财富都具有帕累托分布的特征。但是，该文献显示了这些帕累托分布是如何作为内生结果出现的。这就引发了一个问题：帕累托分布在 Kortum 方法中是否真的是必要的。而且，Romer 和 Weitzman 认为组合学应该是理解增长的核心，那么他们的观点又怎么了？本文结合 Kortum (1997) 和 Weitzman (1998) 的观点来回答这些问题。假设创意是现有成分的组合，就像菜谱一样。每个菜谱的生产率都是从概率分布中得出的。与 Romer 和 Weitzman 的观点一样，我们可以从现有成分中创造出的组合数量大到本质上是无限的，而我们受限于处理这些组合的能力。令 N t 表示截至日期 t 已经评估过的菜谱成分数量。换句话说，我们的“食谱”包括了所有可能由 N t 种原料组成的食谱：如果每种原料都可以加入或排除在食谱之外，那么食谱中总共有 2 N t 种食谱。最后，研究包括将新食谱添加到食谱中，即评估它们并了解它们的生产力。特别是，假设研究人员在食谱中添加新配料，并了解其生产率，使得 N t 呈指数增长。我们称一个包含 2 N t 个食谱的设置
对(𝟐̅𝟎𝟏)中蚀刻坑参数的分析......
摘要。将选择性湿法蚀刻技术应用于商用（2 ̅ 01）β-Ga 2 O 3 单晶衬底。一些蚀刻配方使我们能够在衬底表面上显示出尖锐的蚀刻坑。在交付的样品中研究了蚀刻坑的几何形状、方向和密度。对蚀刻坑相互位置的观察表明，加热后可能形成小角度晶界。将选择性湿法蚀刻技术应用于商用（2 ̅ 01）β-Ga 2 O 3 单晶衬底。一些蚀刻配方使我们能够在衬底表面上显示出尖锐的蚀刻坑。在交付的样品中研究了蚀刻坑的几何形状、方向和密度。对蚀刻坑相互位置的观察表明，加热后可能形成小角度晶界。关键词：选择性湿法蚀刻，β-Ga 2 O 3，氧化镓，半导体，晶体衬底，小角度晶界
