XML和Web数据。单元I [05]最大标记:08简介:数据库系统应用和目的,DBMS,数据库用户的特征,DBMS的1层,2层和3层体系结构以及其优势,数据库体系结构的水平,数据模型,数据模型,数据模型,数据独立性,数据独立性,数据独立性,角色和DBA的责任感。单位-II [10]最大标记:12个数据库设计和E-R模型:数据库设计的概述,建模概念,ER图,减少对关系模式,扩展的ER特征,建模的替代符号,用于建模,心脏限制,使用原子依赖性,BCCNF和4NF,3NF和4NF,3NF和4N。单位-III [12]最大标记:20个关系数据库:关系数据库,数据库模式,密钥,模式图,关系查询语言,关系操作的结构。SQL的概述,SQL数据定义,SQL查询的基本结构,基本操作,集合操作,无效值,汇总功能,嵌套的子查询,数据库的修改。加入表达式,视图,交易,完整性约束,SQL数据类型和模式,授权,从编程语言访问SQL,Dynamic SQL和SQL CLI的概述。功能和过程,触发器。关系代数基本和扩展操作。元组和域关系计算。单位IV [10]最大标记:22交易管理和查询处理:交易概念,模型,存储结构,原子能和耐用性,隔离,隔离水平,查询处理的概述,测量查询成本,选择操作,分类,加入操作,连接操作,其他操作,其他表达和表达评估。查询优化的概述,关系表达的转换,评估计划的选择。
在现实环境中,为规划指定高级知识库的问题变得非常艰巨。这些知识通常是手工制作的,即使对于系统专家来说也很难保持更新。最近的方法表明,即使缺少所有中间状态,经典规划也能成功合成动作模型。这些方法可以从一组执行轨迹中合成规划域定义语言 (PDDL) 中的动作模式,每个执行轨迹至少包含一个初始状态和最终状态。在本文中,我们提出了一种新算法,当动作特征未知时,使用经典规划器无监督地合成 S TRIPS 动作模型。此外,我们还对经典规划做出了贡献,该规划减轻了在动作模型前提条件中学习静态谓词的问题,利用 SAT 规划器的功能和并行编码来计算动作模式并验证所有实例。我们的系统非常灵活,因为它支持包含可能加快搜索速度的部分输入信息。我们通过几个实验展示了学习到的动作模型如何概括看不见的规划实例。
出版历史 EOD 最初作为 1976 年 SEER 代码手册的一部分出版。第一本 EOD 专用编码手册是 1977 年 4 月的 EOD 手册,其中包括 13 位和 2 位编码方案。该手册用于诊断年份 1977-1982。1983 年,EOD 被转移到 4 位编码方案,为所有站点提供方案。下一个重大更新是 EOD 1988 10 位,于 1992 年和 1998 年进行了修订。EOD 自诊断日期 2003 年 12 月 31 日起停用。协作阶段实施于诊断日期 2004 年 1 月 1 日至 2015 年 12 月 31 日。尽管当时癌症登记社区已停止使用协作阶段,但一些 SEER 登记处仍在继续收集 2016 年和 2017 年的协作阶段数据。截至 2017 年 12 月 31 日,这些 SEER 登记处也已停止使用协作阶段,并且从 2018 年 1 月 1 日起,SEER 登记处将实施 EOD 2018。EOD 2018 与早期版本的 EOD 或 CS 之间的比较是基于逐个模式进行评估的,因为某些模式无法进行比较,而可比较的模式通常有局限性。EOD 2018 有三个主要数据项:EOD 原发性肿瘤、EOD 区域节点和 EOD Mets。EOD 2018 与 AJCC TNM 分期手册第 8 版完全兼容。 NCI SEER 员工、SEER 西雅图注册中心的 SEER*Educate 员工以及承包商对 EOD 2018 进行了彻底审查。
自然眼球运动主要研究了泡茶、做三明治和洗手等过度学习的活动,这些活动具有固定的相关动作顺序。这些研究表明,低级认知图式的顺序激活有助于完成任务。然而,当任务新颖且必须立即规划一系列动作时,这些动作图式是否会以相同的模式激活尚不清楚。在这里,我们记录了自然任务中的凝视和身体运动,以研究面向动作的凝视行为。在虚拟环境中,受试者在真人大小的架子上移动物体以达到给定的顺序。为了强制认知规划,我们增加了排序任务的复杂性。与动作开始一致的注视表明凝视与动作序列紧密相关,任务复杂性适度影响了任务相关区域上的注视比例。我们的分析表明,凝视恰好及时分配给与动作相关的目标。规划行为主要对应于在动作开始前对任务相关对象的更大视觉搜索。研究结果支持了这样一种观点:自然行为依赖于对工作记忆的节俭使用,人类不会对环境中的物体进行编码来规划长期行动。相反,他们更喜欢即时规划,即搜索当前与行动相关的物品,将他们的身体和手引导到该物品上,监控该行动直到行动终止,然后继续执行下一个行动。
一旦开发了 MVO,就需要通过基于本体填充实例数据图来测试和使用它。此任务的趋势是还尝试收集尽可能大的数据集,并根据现有关系模式和本体之间的映射执行结构化数据的批量转换。应该避免这种情况,因为该过程仍然容易出现与在前期设计上花费太多时间相同的问题。知识图谱开发项目应确保遵守“交互式”和“增量式”的敏捷实践。
数据科学家和机器学习工程师可以利用 Mona 的提取、转换和加载 (ETL) 功能来创建上下文类(数据表描述)、模式、字段和表,以跟踪从原始数据中得出的新指标。Mona 使用一系列指标构建函数(例如数学和逻辑运算符)来利用转换中使用的数据,而不会丢失其在源系统中的上下文。模型输出(例如分类结果、情绪得分和置信区间)可以作为模型性能的领先指标进行跟踪,而不仅仅是精确度和召回率,从而在业务 KPI 受到负面影响之前主动检测异常行为。
D 部分:心理问题 心理健康的特征 心理健康问题的长期发病率 心理健康问题对个人和社会的影响 抑郁症的特征(单相和双相) 抑郁症的诊断(使用 ICD) 抑郁症的生物学解释(神经递质失衡) 抑郁症的心理学解释(错误思维/消极图式) 抗抑郁药物 认知行为疗法 (CBT) Wiles 对 CBT 有效性的研究 成瘾的特征 成瘾的诊断(使用 ICD) 成瘾的生物学解释/Kaij 的酒精滥用双胞胎研究 成瘾的心理学解释(同伴影响) 厌恶疗法 自我管理/自助计划/12 步康复计划
近年来,人工智能 (AI) 是否可以被视为有意识,因此应该通过道德视角进行评估的问题浮出水面。在本文中,我们认为,人工智能是否有意识并不像人工智能在人机交互过程中可以被用户视为有意识这一事实那么令人担忧,因为这种意识的归属可能会对人机交互产生延续效应。当人工智能被视为像人类一样有意识时,人们对待人工智能的方式似乎会延续到他们对待他人的方式中,这是因为激活的模式与与人类交互时激活的模式一致。鉴于这种潜力,我们可能会考虑规范我们对待人工智能的方式,或者我们如何构建人工智能以引起用户的某些类型的对待,但不是因为人工智能天生具有感知能力。这一论点侧重于像人类一样的社交行为人工智能,例如聊天机器人、数字语音助手和社交机器人。在本文的第一部分,我们通过人机交互、人机交互和人工智能代理心理学方面的文献,为人工智能意识感知与对人类行为之间的延续效应提供了证据。在论文的第二部分,我们详细介绍了图式激活机制如何使我们能够测试意识感知作为人机交互和人人交互之间延续效应的驱动因素。本质上,将人工智能视为像人类一样有意识,从而在交互过程中激活一致的思维图式,是人工智能行为和感知的驱动因素,可以延续到我们对待人类的方式中。因此,人们可以将类似人类的意识归因于人工智能这一事实值得考虑,对人工智能的道德保护也值得考虑,无论人工智能固有的意识或道德地位如何。