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World File Search System一组
接近人工智能完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的爆炸式增长产生了大量事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来代表着一项不同的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域 800 篇文本的 15000 个多项选择题。至关重要的是，它提供一般问题和特定于文本的问题，这些在预训练数据中不太可能找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
接近 AI 完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的蓬勃发展产生了大量的事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来提出了一种不同类型的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定的 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域中 800 篇文本的 15K 多项选择题。至关重要的是，它提供了一般问题和特定于文本的问题，这些问题不太可能在预训练数据中找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
一组用于利用野生型菌株多样性的解脂耶氏酵母 CRISPR/Cas9 载体
摘要 目的 构建和验证一组含有六种不同标记的解脂耶氏酵母 CRISPR/Cas9 载体，可编辑几乎任何遗传背景，包括野生型菌株的遗传背景。 结果 使用 Golden Gate 方法，我们组装了一组六个 CRISPR/Cas9 载体，每个载体含有不同的选择标记，用于编辑工业酵母解脂耶氏酵母的基因组。此载体组可通过 Addgene 获得。使用 Golden Gate 组装，可以轻松快速地将任何向导 RNA (gRNA) 序列引入这些载体中的任何一个。使用这六个载体中的五种，我们成功地编辑了各种遗传背景（包括野生型菌株）中的六种不同基因。使用这些载体大大改善了特定位点的同源重组和盒式整合。结论我们已经创建了一套多功能、模块化的 CRISPR/Cas9 载体，可以快速编辑任何解脂耶氏酵母菌株；该工具将
人工智能（AI）第一组
• 医疗保健 • 环境 IBM 研究人员正在测试一种计算机系统，该系统能够通过结合来自多个不同模型的大量数据，提前几天学习预测城市不同地区的空气污染严重程度——这是一项极其复杂的计算挑战。该系统最终可以就如何将污染降低到可接受的水平提供具体建议。 • 教育：Pearson 的 WriteToLearn 软件使用自然语言处理技术为学生提供个性化的反馈、提示和技巧，以提高他们的写作技能。在描述他使用 WriteToLearn 的经历时。
b'听力测试纯音测听（听力测试）此测试确定您能听到声音的音量必须达到多大。测试期间，将以不同音量呈现低频和高频音调。您将被要求确认何时能够听到声音。测试将单独评估每个频率。测试将使用插入式耳机（放入耳道的泡沫插入物）、耳罩和/或耳后骨头进行。这允许测试确定听力问题是源于内耳故障（感音神经性听力损失）还是源于声波传输到内耳的问题（传导性听力损失）或两者兼而有之（混合性听力损失）。在许多情况下，有必要将声音或噪音引入未测试的耳朵。这种分散注意力的方式使听力学家能够确保在评估的耳朵中听到测试音。 （时间 20 到 30 分钟）言语听力测试 这些测试用于评估您的耳朵对所听到内容的理解能力。 通过耳机或扬声器呈现两组不同的单词列表。 一种测试以不同的响度级别管理单词列表。 它用于确定您的耳朵第一次接收语音的声级。（言语接收阈值） 第二组单词使用纯音听力检查中确定的阈值来设置呈现的声级。 这样，我们可以确定您的耳朵听到了这些单词。 然后，通过呈现一组单词，我们可以确定您的耳朵对所听到内容的理解能力。（言语辨别分数）（时间 15 到 20 分钟） 阻抗和声反射测试 这组测试用于评估中耳结构和听觉神经的声音传输特性、耳咽管的工作情况、中耳肌肉的工作情况以及中耳压力的状态。 将一个小耳塞插入耳道。耳中会传来低沉的嗡嗡声。嗡嗡声的响度可能有所不同，有时听起来可能很大。此外，还会引入微小的压力变化。这些测试中获得的信息不需要您的回应。（时间 15-20 分钟）'
b'听力测试纯音测听（听力测试）此测试确定您能听到声音的音量必须达到多大。测试期间，将以不同音量呈现低频和高频音调。您将被要求确认何时能够听到声音。测试将单独评估每个频率。测试将使用插入式耳机（放入耳道的泡沫插入物）、耳罩和/或耳后骨头进行。这允许测试确定听力问题是源于内耳故障（感音神经性听力损失）还是源于声波传输到内耳的问题（传导性听力损失）或两者兼而有之（混合性听力损失）。在许多情况下，有必要将声音或噪音引入未测试的耳朵。这种分散注意力的方式使听力学家能够确保在评估的耳朵中听到测试音。 （时间 20 到 30 分钟）言语听力测试 这些测试用于评估您的耳朵对所听到内容的理解能力。 通过耳机或扬声器呈现两组不同的单词列表。 一种测试以不同的响度级别管理单词列表。 它用于确定您的耳朵第一次接收语音的声级。（言语接收阈值） 第二组单词使用纯音听力检查中确定的阈值来设置呈现的声级。 这样，我们可以确定您的耳朵听到了这些单词。 然后，通过呈现一组单词，我们可以确定您的耳朵对所听到内容的理解能力。（言语辨别分数）（时间 15 到 20 分钟） 阻抗和声反射测试 这组测试用于评估中耳结构和听觉神经的声音传输特性、耳咽管的工作情况、中耳肌肉的工作情况以及中耳压力的状态。 将一个小耳塞插入耳道。耳中会传来低沉的嗡嗡声。嗡嗡声的响度可能有所不同，有时听起来可能很大。此外，还会引入微小的压力变化。这些测试中获得的信息不需要您的回应。（时间 15-20 分钟）'
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在 F100 涡扇发动机维护系统选定的分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一台发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是确保安全的关键因素。在本文中，作者研究了安装在多用途 F-16 飞机上的 F100 涡扇发动机的维护系统。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别流程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别流程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测后果、严重程度和损失/危害。
Sławomir SZRAMA CE-2017-412 Adam KADZI Ń SKI 在选定的 F100 涡扇发动机维护系统分析领域中识别危险的过程 多用途 F-16 是波兰空军最先进的飞机。它配备了非常现代、精密和先进的涡扇发动机 F100-PW-229。由于只有一个发动机，因此其可靠性、耐用性效率和性能是安全的关键因素。在本文中，作者研究了 F100 涡扇发动机的维护系统，该发动机建立在多用途 F-16 飞机上。为了研究目的，创建了 F100 维护系统模型。从该模型中，得出了主要的分析领域，包括“主要发动机对象差异消除”过程。考虑到这样的分析领域，基于危险源识别过程示意图，作者提出了以下步骤：危险源识别工具准备、危险源识别、危险源分组和危险表述。本文的主要目标是提供危险源识别过程结果作为危险规范，其中包括：一组危险源、危险表述以及危险激活的最可能/可预测的后果、严重程度和损失/危害。
革兰氏阴性细菌的一组重组质粒
我们构建了一组质粒，可用于在某些革兰氏阴性细菌中表达重新组合功能，从而促进体内遗传操作。这些质粒包括复制的起源和噬菌体λ基因组的片段，该基因组在其天然控制下包含红色基因（EXO，BET和GAM）。这些构建体不需要通常需要的抗终止事件才能进行红色表达，从而使它们在不同物种中的应用更可能。一些质粒具有温度敏感的复制子来简化固化。在创建这些向量时，我们开发了两个有用的重组应用程序。仅使用质粒起源和靶同源性，可以通过GAP-REPAIR检索任何与药物标记相关的基因。复制的质粒起源可以通过靶向替换来更改为不同的来源，从而有可能更改其拷贝数和主机范围。这两种技术都将被证明可用于操纵体内质粒。大多数红色质粒构造在大肠杆菌中催化有效的重组，其背景重组水平较低。这些红色质粒已在沙门氏菌中成功进行了测试，我们预计它们将在其他相关的革兰氏阴性细菌中提供有效的重组。由Elsevier B.V.
一组群论问题的量子算法*
摘要：本工作引入了两个决策问题，稳定器 D 和轨道陪集 D ，并给出了从它们到问题轨道叠加 (Friedl 等人，2003) 的量子简化，以及从两个群论问题群交和双陪集成员到它们的量子简化。基于这些简化，在黑箱群设置中获得针对群交和双陪集成员的有效量子算法。具体而言，对于可解群，如果其中一个底层可解群具有平滑可解的交换子群，则这为群交提供了有效的量子算法，如果其中一个底层可解群是平滑可解的，则这为双陪集成员提供了有效的量子算法。最后，证明了群交和双陪集成员属于复杂度类 SZK 。