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宏观任务众包中的人工智能可供性
摘要 众包具有巨大的潜力：例如，宏观任务众包可以为应对气候变化的工作做出贡献。宏观任务众包旨在利用群体智慧解决棘手问题等非平凡任务。然而，宏观任务众包需要大量劳动力，而且执行起来很复杂，这限制了它的效率、效果和用途。人工智能 (AI) 的技术进步可能会通过支持促进众包来克服这些限制。然而，要实现这一点，需要更好地理解 AI 在宏观任务众包促进方面的潜力。在这里，我们求助于舞蹈理论来发展这种理解。在宏观任务众包中，可供性帮助我们描述表征促进者和 AI 之间关系的行动可能性。我们遵循两阶段、自下而上的方法：初始开发阶段基于对学术文献的结构化分析。随后的验证和改进阶段包括两个观察到的宏观任务众包计划和六次专家访谈。从我们的分析中，我们得出了支持宏观任务众包中的 17 项促进活动的七种人工智能可供性。我们还确定了说明可供性的具体表现形式。我们的研究结果增加了学术界对宏观任务众包的理解，并推动了关于促进的讨论。此外，它们还帮助从业者确定将人工智能融入众包促进的潜在方法。这些结果可以提高促进活动的效率和宏观任务众包的有效性。
160 可靠性感知车辆众包感知系统...
准确地描绘路面上的坑洼不仅有助于消除安全相关顾虑并提高驾驶员的通勤效率，还可以减少交通机构不必要的维护成本。在本文中，我们提出了一种基于智能手机的系统，该系统能够精确估计坑洼的长度和深度，并介绍了坑洼数据收集、轮廓聚合以及坑洼警告和报告的整体设计。所提出的系统依靠车载智能手机的内置惯性传感器来估计坑洼轮廓，并警告驾驶员即将出现的坑洼。由于驾驶行为和车辆悬架系统的差异，构建此类系统的一个主要挑战是如何聚合来自多辆参与车辆的相互冲突的传感器报告。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的可靠性感知数据聚合算法，称为可靠性自适应真相发现（RATD）。它推断每个数据源的可靠性并以无监督的方式聚合坑洼轮廓。我们的现场测试表明，所提出的系统可以有效地估计坑洼轮廓，并且与流行的数据聚合方法相比，RATD 算法显著提高了轮廓精度。
北美河流的功能性微生物组众群
预测元素周期并在增加人为影响下维持水质需要了解河流微生物组的空间驱动因素。然而，缺乏基因组分辨的功能见解和在多个河流中进行采样的理解阻碍了统治河生物地球化学的核心微生物过程。在这里，我们使用社区科学工作来加速对河流微生物组的抽样，测序和基因组分解的分析，以创建基因组解决的开放水域数据库（GROWDB）。growdb概述了覆盖美国90％的河流水域的微生物基因组的身份，分布，功能和表达。具体而言，growDB包括来自27个门的微生物谱系，其中包括来自10个家庭和128个属的新成员，并在基因组水平上定义了核心河流微生物组。growDB分析与广泛的地理空间信息相结合，揭示了微生物群落结构的本地和区域驱动因素，同时还提出了有关生态系统功能的基础假设。在先前构想的河流连续概念1上构建，我们对微生物功能性状表达进行分层，这表明河流微生物组的结构和功能是可以预见的。我们通过各种协作网络基础设施2,3提供GROWDB，以便可以在分水岭预测建模和基于微生物组的管理实践中广泛访问它。
莉隆威农业大学的第八众会众...
大学为希望提供摄影服务的个人提供专门的领域，或者在着装彩排和毕业日期间开展其他业务。与这些服务相关的费用，所有摄影师和企业主都必须向前面提到的指定帐户提交指定的费用。付款后，帐户部门将发行收据，该收据将作为整个活动的有效业务许可。费用如下：
2025 年 1 月 12 日当周上午 8:00 礼拜
+Word+ 阅读以赛亚书 43:1-7 雅各啊，创造你的耶和华，以色列啊，造成你的耶和华，现在如此说：你不要害怕，因为我救赎了你，我提你的名召你，你是我的。2 你从水中经过，我必与你同在；你趟过江河，水必不漫过你；你从火中行过，必不被烧，火焰也不吞灭你。3 因为我是耶和华你的神，是以色列的圣者，你的救主。我使埃及作你的赎价，并使古实和西巴代替你。4 因你在我眼中为宝为尊，又因我爱你，所以我使人代替你，使列国代替你的生命。5 你不要害怕，因为我与你同在；我必将你的后裔从东方领来，也必从西方招聚你。6 我要对北方说：交出来，向南方说：不要阻挡；将我的众子从远方领来，将我的众女从地极领来，7 凡称为我名下的人，都是我为自己的荣耀所创造的，是我所作所为。”
神义论、最高天意和半古典有神论
我定义了另一种类型的神意。例如，过程有神论 (PT) 和半古典有神论 (ST) 是拒绝传统的神全能教义的立场，并指出上帝存在，同时拥有永恒的爱、对当下的完全了解和永恒的力量等至高属性。我称之为最高天意，因为上帝以至高属性统治宇宙。换句话说，至高无上的存在以慈爱的方式统治着宇宙，不可能对创造物进行细致的控制。PT 的支持者，也称为新古典有神论，包括 Hartshorne、5 Edwards、6 Griffin、7 Cobb、8 和 Oord。9 或者，Goetz 引入了 ST。10 相关的古代最高天意版本包括琐罗亚斯德教和柏拉图的《蒂迈欧篇》中的天意教义。11
piezo1及其抑制剂 - 雷神 - 弗莱大学柏林
阳离子通道压电是在各种器官和组织中发现的一种关键的机械转换器，近年来已成为一种治疗靶标。随着这一趋势，已经发现并研究了几种压电抑制剂，并研究了潜在的药理特性。本综述概述了压电1的结构和功能重要性，并根据其作用机理讨论了压电1抑制剂的生物学活性。所讨论的化合物包括毒素GSMTX4，Aβ肽，某些脂肪酸，红色ruthenium和Gadolinium，dooku1，以及天然产物Tubeimoside I，Salvianolic Acid B，Jatrorrhzine和Escin。调查结果表明，压电1的表现可能与多种慢性疾病有关，包括高血压，癌症和溶血性贫血。因此，如许多体外和体内研究所示，抑制压电和随后的钙流入可能对各种病理过程产生有益的影响。然而，压电1抑制剂的开发仍在开始，还有许多机会和挑战尚待探索。
概念注意脱神面碳定价
与挪威的协议。该协议激励了森林保护，在2009年至2015年之间，圭亚那赚取了超过2亿美元。在2022年，圭亚那宣布一项协议，将U元的7.5亿$ REDD+积分出售给Hess Corporation。最近，圭亚那通过提供有史以来有史以来有史以来有史以来有资格在Corsia的第1阶段使用的学分来创造了历史。此外，2030年的低碳开发战略表明该国计划通过其森林资产获利。该战略的主要目标之一是利用生态系统服务的价值，包括进一步将该国的森林气候服务在国际碳市场中，尤其是与《巴黎协定》第6条一致的森林气候服务。因此，将立森林的碳价值定价是圭亚那的优先事项。
使用深神网络和稀疏自动编码器
基于大脑计算机界面（BCI）系统的情绪分类是一个吸引人的研究主题。最近，已经对BCI系统的情绪分类进行了深入学习，并与传统的分类方法进行了比较。在本文中，提出了一种新型的深层神经网络，用于使用脑电图系统进行情绪分类，该系统结合了卷积神经网络（CNN），稀疏自动编码器（SAE）和深神经网络（DNN）。在拟议的网络中，CNN提取的功能首先发送到SAE进行编码和解码。然后将冗余降低的数据用作分类任务的DNN的输入特征。使用DEAP和种子的公共数据集用于测试。实验结果表明，所提出的网络比情绪识别的常规CNN方法更有效。对于DEAP数据集，价值和唤醒的最高识别精度分别达到了89.49％和92.86％。但是，对于种子数据集，最佳识别精度达到96.77％。通过组合CNN，SAE和DNN并分别训练它们，提出的网络被显示为具有比常规CNN更快的收敛速度的有效方法。