XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传统
评估机器学习和传统统计模型，以评估英国生物库中中风风险预测的中风遗传责任的价值
2。MRC环境与健康中心，流行病学与生物统计学系，公共卫生学院，圣玛丽校园，诺福克广场，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦W2，英国，英国，伦敦帝国学院。
传统药用植物作为新抗菌剂的来源
这篇全面的文章探讨了生成人工智能在创意领域中的技术基础和含义，重点是建筑框架，实施挑战和道德考虑。本文探讨了AI系统的演变，尤其是在变压器体系结构，创造性内容生成和缓解偏见策略的背景下。它研究了计算能力，知识产权框架和道德实施指南之间的复杂相互作用，同时解决了AI系统中偏差检测和缓解措施的挑战。本文还评估了各种技术解决方案在维持透明度和安全控制方面的有效性，并以对AI体系结构和集成技术的未来方向的分析，尤其是在基础设施应用程序和发展中的国家中的分析。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
先进材料的非传统加工技术
《Machines》是一本国际性的、同行评审的机械和工程期刊。它发表研究文章、评论和通讯。我们的目标是鼓励科学家尽可能详细地发表他们的实验和理论结果。论文的长度没有限制。必须提供完整的实验和/或方法细节。此外，这本期刊还有一些独特之处：特别欢迎有关研究提案和研究想法的手稿；有关计算和实验程序完整细节的电子文件或软件——如果无法以正常方式发布，可以作为补充材料存放。
融合技术与传统-IJRPR
学生在使用计算机辅助语言学习程序和人工智能驱动的工具以及移动语言应用程序时获得了更高的语言结果。研究证明，呼叫计划通过通过增强个人技能发展并产生增强语言能力的互动任务来调整学习路径来教学学生（Chapelle，2001）。在Hamari等人的领导下。 （2014），将游戏化进步的移动教育应用程序提高了学生的动机水平，同时增强了他们的参与，从而可以更好地维持知识。 根据Juan（2010），学生通过有意义的数字协作工具与高级批判性思维一起建立沟通能力，而这些数字工具的教育应用会产生直接的好处。在Hamari等人的领导下。（2014），将游戏化进步的移动教育应用程序提高了学生的动机水平，同时增强了他们的参与，从而可以更好地维持知识。根据Juan（2010），学生通过有意义的数字协作工具与高级批判性思维一起建立沟通能力，而这些数字工具的教育应用会产生直接的好处。
Triphala在传统印度医学中的治疗用途及其与
摘要：Triphala是一种传统的阿育吠陀多层配方，包括Amalaki，Bibhitaki和Haritaki，以其广泛的治疗用途而闻名，尤其是在消化健康，排毒和免疫调节中。其关键的生物活性化合物，包括单宁，类黄酮和酚酸，表现出抗氧化剂，抗炎症和抗菌特性。Triphala与肠道微生物组显示出显着相互作用，促进了有益的细菌，例如乳杆菌和双歧杆菌，增强了短链脂肪酸的产生以及恢复微生物平衡。的机理研究表明，它增强了肠道屏障，减少炎症并抑制致病性微生物。临床和临床前证据支持其在调节代谢，改善肠道健康和预防疾病方面的功效。虽然通常以建议的剂量安全，但仍需要仔细考虑潜在的副作用和相互作用。未来的研究应集中于微生物组 - 特定的临床试验以及基于Triphala的益生菌和营养素的发展，为其整合到现代医学上，以管理与肠道有关的疾病并促进整体健康。
是AI工具比文献搜索中的传统工具更好...
摘要本文研究了人工智能（AI）对文献搜索的潜在影响，并将基于AI的工具与常规研究方法进行比较。它还解决了有关用于研究写作的特定AI工具的学术文献的稀缺性，提出了有关准确性，质量，独特性和合格独特性的四个关键问题。采用算法理论和数据依赖理论，该项目在算法，机器学习模型和数据质量中仔细检查了AI的性能。使用Scopus，Web of Science，Inition和Scispace测试九个电子商务主题，但作者得出结论，尽管常规方法在准确性和质量方面表现出色，但AI工具在独特性方面表现出了希望，并补充了文献综述。这些发现还强调了AI工具的明智整合，并倡导进一步研究新的应用程序和不同领域。最终，这项研究提供了高度相关的见解，以利用AI工具来增强研究和专业领域中的传统文献搜索实践。
保存与巴西生物多样性相关的传统知识反对
这项工作研究了面对人工智能的发展，在巴西的传统知识保存，强调了社区协议作为农民，土著，Quilombolas和其他传统社区的赋权工具的重要性。这项研究强调了尊重文化多样性和人民权利的必要性，并解决了技术，法律与道德之间的交集。使用的方法采用了一种演绎方法，该方法使用了涵盖所讨论主题的间接文档和书目研究的来源。进行的分析是，对传统知识的尊重对于建设可持续的未来至关重要。这种观点将社会正义与保护生物多样性的保存相结合，强化了对当地知识的认识和欣赏应在与新兴技术的对话中占上风。这项研究的结果表明，有效实施社区协议可以加强传统社区，确保听取其声音并受到尊重。得出的结论是，应仔细调节文化权利与技术创新之间的交集，以促进尊重文化和生物多样性的发展。
土壤有机碳及相关特性在保护农业和马拉维北部的传统领域
保护农业（CA）被广泛推广为基于农业生态学的土壤保护方法。几项研究集中在撒哈拉以南非洲的CA对农作物产量和土壤水分动态的影响上，对CA对土壤有机碳（SOC）和相关分数的影响的关注有限。我们收集了马拉维以北的Mzimba区的30个配对农场的代表性土壤样品，以确定耕作和土壤深度对土壤物理化学特性，总SOC和有机碳分数的影响。未受干扰的土壤核心进行批量密度测量。使用土壤分馏方法确定不同的SOC池，而土壤物理化学分析是使用障碍土壤样品的标准实验室方法进行的。土壤有机碳含量的范围为CA图的0.4-1.8％。这显着大于在常规耕种图下测得的0.4-1.5％的SOC含量。耕作类型和土壤深度对SOC具有显着的相互作用。例如，在0-10 cm的深度与CA图下的10-30 cm相比，在0-10 cm的深度下测量了较大的SOC含量。土壤深度对大多数土壤特性具有显着影响。示例包括重颗粒有机物 - 碳（POM-C）馏分，矿物相关有机物 - 碳（MAOM-C），MAOM级分的氮和氮中的氮。在0-10 cm的土壤深度中，它们比10-30 cm的土壤深度大。但是，相比之下，耕作类型仅对较重的POM-C和MAOM-C级分有显着影响，而POM-C和MAOM-C级分比CA的大于常规耕地。保护农业显示出改善SOC及其相关分数的能力，这是针对理解土地管理对碳存储的影响的发现。