丝兰(Asparagaceae,agavoideae)的当前分类基于形态学特征,主要是基于水果类型,碳纤维,叶缘和花序类型。为了研究这些特征的演变及其作为丝兰中某些群体的突触形态的潜在分类学意义,对44丝甘菌和八种外部种类进行了系统发育分析。差异时间会产生适当的系统发育框架,以研究形态特征的演化。最大似然和贝叶斯推论分析显示,与丝兰的这两个属中的任何一个相比,Hesperoyucca和Hesperaloe之间的系统发育关系更紧密。先前提出的属内提出的系列没有被回收为单系,但基于水果类型,我们恢复了两个主要进化枝,我们在这里命名了Aloifolia和crade Rupicola。YUCCA茎的年龄和牙冠组的年龄分别为14.34(95%HPD:14.64–14.2)和7.45(95%HPD:11.31–3.48)年龄。最近的多元化事件发生在肉体和干果的物种中。Yucca是单系的,具有两个主要进化枝,对应于带有干果的物种(进化枝Rupicola)和肉质的果实(Aloifolia)。在两个进化枝中都观察到了部分地理一致性。分散类型可能是该属多元化的关键特征。叶边缘,碳纤维和花序类型与系统发育关系不一致。
关系也许是人类幸福的最大根源,作为建立牢固的关系,冲突和艰难的对话的一部分是不可避免的。随着人们越来越依赖数字综合来发起和解决冲突,我们研究了设计如何通过在亲密关系中进行艰苦的对话来改善工作经验。我们采访了六位心理治疗师和21个社交媒体用户,以了解涉及冲突的理论最佳实践和用户在网上进行艰苦对话的经验,尤其是在基于文本的消息传递平台上。我们使用我们的发现创建了一个时间模型,即数字设计如何干预以在这些对话中支持用户及其关系。具体来说,我们发现设计可以帮助促进更加共识的困难对话,支持对话期间的情绪调节,并在必要时帮助暂停。我们探讨了平衡关系需求与数字设计中的个人之间的紧张关系,以及如何以数字设计为中心。
本文探讨了自然和人工智能以及自然和人工意识之间的一些潜在联系。在人类中,我们使用一系列测试来间接测量智力。当我们试图将这种方法应用于完全不同的动物和多种人工智能时,它就失效了。为了解决这个问题,人们开始开发可以测量任何类型系统中的智力的算法。意识的科学研究也取得了进展:我们可以中和哲学问题,我们有关于神经相关性的数据,我们对如何开发能够映射物理状态和意识状态的数学理论有一些想法。虽然智力是系统的纯功能属性,但有充分的理由认为意识与特定物理材料中的特定时空模式有关。本文概述了关于自然和人工系统中智力与意识之间关系的一些薄弱推论。为了取得真正的科学进步,我们需要开发实用的通用智力测量方法和意识的数学理论,以可靠地映射物理状态和意识状态。
陶瓷基质复合材料(CMC)的8摩尔型Yttria-stabilized氧化锆(8ysz)与天然纤维纳米纤维素(0.75、1、2 wt%)混合在一起,由Spark等离子体烧结(SPS)制备。纳米纤维素明显改善了8YSZ陶瓷基质的致密化,并诱导了明显的晶粒尺寸细化。证明,在SPS加工过程中,纳米纤维素的原位石墨化导致6 nm薄的涡流石墨层同质覆盖8ysz陶瓷晶粒。通过电阻抗光谱法分析了介电性能,表明接近或低于≈1.6vol%石墨的低渗透阈值在上面,高于该阈值,而混合的离子电子传导占主导地位。CMC在还原条件下(5%H 2 /Ar at-Mosphere)至少稳定,直到800°C,高电导率为σDC= 0.17 SCM - 1,即使在900°C(8YSZ-2%CNF)也是如此。这些特征使8ysz-Nanocellulose CMC有望在中高温电化学设备中应用。
人类连接组是将大脑区域彼此联系起来的一组物理途径。经验和计算机研究表明,该网络的结构有助于塑造大脑区域之间功能耦合的模式。为了更好地理解结构和功能之间的这种联系,越来越多的研究从结构连接性中得出了几何,动态和拓扑预测因子,以便对相关结构进行预测。然而,这些研究通常专注于使用一组受限制的预测因子的全局(全脑)预测。在这里,我们研究了广泛的预测因子,并将重点转移到功能耦合的局部(区域)模式的预测上。我们表明,在全球范围内,没有一个单独的预测因子很好地形成,即使是最佳预测因子也是在很大程度上受到其预测直接连接区域之间功能耦合的能力的驱动。然后,我们使用相同的预测因子来对局部耦合进行预测,并找到明显的改进。值得注意的是,最可预测的局部FC与感觉运动区域相关,这些区域是根据拓扑相似性,随机步行者的平均第一个传递时间以及大脑在欧几里得空间中的嵌入。然后,我们证明,通过使用多线性模型结合多个预测变量的预测能力,我们可以进一步改善本地预测。最后,我们研究了整个人类寿命之间的全球和局部结构函数耦合差异。我们发现,在全球范围内,耦合的幅度随着生物年龄的增长而减小,这与多步路径的数量增加相似。我们还表明,在局部结构功能耦合以高阶认知系统保存,但优先在感觉运动系统中随着年龄而降低。我们的结果阐明了跨大脑皮层的结构功能耦合的异质景观,并有助于随着年龄的增长而阐明其差异。
1简介该术语术语首先由从业者使用。此后不久,Brandenburger和Nalebuff(1995)Pub撰写了一项作品,提供了有关水平合作关系的第一次学术讨论。他们通过将竞争概念性的竞争方式作为一种pos itive-sum游戏,使用了游戏方法。自此以后,不仅在水平且垂直方向上投资了不同类型的关系的竞争(Lacoste,2012年);在不同的分析水平上:在Dyadic,Triadic(Thomason等,2013)和更复杂的网络(Wilhelm,2011)水平。分析水平的扩展是由对竞争动态特征进行更深入了解的愿望所驱动的(Ritala andTidström,2014年)。然而,多样性具有未来研究的障碍,强调了对更多系统性分析的需求(Fjeldstad等,2012; Pitelis,2009)。竞争研究中的高度异质性,特别是缺乏了解竞争互动的绩效后果,促进了进一步的障碍
尽管如此,跨客户的贷款有一个黑暗的一面。银行知道,在公司财务状况下的任何恶化可能会传播到其供应链同行。因此,银行可能会减少主要客户或供应商表现出信用降低迹象的公司的信贷供应。从经验上讲,记录银行如何使用有关公司的信息来确定其供应商和客户的贷款条款并不容易。为了应对这一挑战,我们通过跟踪一家违约的公司而不是在另一家银行中进行创新:此功能使我们能够提供令人信服的证据,表明首先违约的银行能够比其他银行更快地限制向该公司的供应商限制贷款。当通过信用局向其他银行提供负面信息时,这种效果就会消失。
a. 常规生命周期合作。为了最大限度地提高效率,应将合作作为常规事项贯穿于从规划和规划到设计、施工和移交的整个建筑项目交付生命周期。每个阶段都提供了实施合作行为和实践的独特机会,这些行为和实践将对特定阶段和所有其他下游阶段的项目团队绩效和交付结果产生有意义的影响。每个阶段都应在前一阶段建立的关系的基础上,进一步加强和创造成功条件。虽然本手册的重点和范围是建筑项目交付生命周期,但这里建立有效关系的一般原则也适用于设计采购期间。
摘要:随着人工智能 (AI) 的兴起及其在工业中的应用,毫无疑问,有朝一日 AI 将成为医疗诊断、评估和治疗的关键参与者之一。随着 AI 在医疗保健和医学领域的应用,人们开始担心其应用,更具体地说是其对患者和医疗专业人员的影响。为了进一步展开讨论,我们将使用护理伦理、文献和系统评价来探讨允许 AI 指导临床医生进行医疗程序和决策的影响。然后,我们将论证允许 AI 指导临床医生进行医疗程序和决策的影响可能会阻碍患者与临床医生的关系,最后讨论患者护理的未来以及如何使用护理伦理来调查医学 AI 中的问题。
摘要 异常值检测与聚类是轨迹分析的重要内容。尽管目前已有许多算法被提出来解决这些问题,但它们缺乏与可视化的结合,无法将人类智能融入分析过程。我们提出了一个可视化框架M3,该框架通过三个相互协调的视图将数据挖掘算法与可视化技术相结合:地图、MST和FSDMatrix。地图视图显示轨迹的空间信息。MST是一棵最小生成树,它表示轨迹之间的关系。在MST中,每个节点代表一条轨迹;节点之间的边表示轨迹之间的Fre´chet距离。FSDMatrix显示一个成对的自由空间图矩阵,以协助检测异常值和聚类轨迹。这三个视图相互影响。通过案例研究,我们讨论了该框架的适用性并展示了它带来的便利。