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培养人类口腔微生物群，更新方法和培养技术
摘要：近年来，人类微生物组研究发生了范式转变，依赖培养的方法重新出现。大量研究致力于人类微生物组，而对口腔微生物组的研究仍然有限。事实上，文献中描述的各种技术可以对复杂生态系统的微生物组成进行详尽的研究。在本文中，我们报告了文献中描述的不同方法和培养基，它们可以应用于通过培养研究口腔微生物组。我们报告了针对性培养的具体方法以及培养人类口腔中常见的三个生命界成员（即真核生物、细菌和古细菌）的具体培养技术和选择方法。这篇书目综述旨在汇集文献中描述的各种技术，以便对口腔微生物组进行全面研究，以证明其与口腔健康和疾病的关系。
Ikram Chraibi Kaadoud、Lina Fahed、Philippe Lenca。可解释的人工智能：知识发现、知识表示和表示学习交叉点的叙述性回顾。MRC 2021：第十二届国际情境建模与推理研讨会，2021 年 8 月，加拿大蒙特利尔（虚拟）。第 28-40 页。 hal-03343687
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域，这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标，并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接，尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾：（i）知识领域，重点关注知识发现和表示，以及（ii）表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论，为了使黑匣子更加透明，XAI 方法应该受到更多启发，并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文，我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。
广播建议说明 5 可再生能源发展 - ...
当反射面位于机场上或机场附近时，进行航空视角闪烁和眩光评估至关重要。在大多数情况下，应对机场当局确定的距离机场特定范围内的太阳能开发项目进行评估。对于许多机场来说，5 公里是首选距离，但也可以考虑 10 公里。在特殊情况下，可能需要在 10 公里以外进行评估。英国民航局和美国联邦航空局已就闪烁和眩光制定了指导方针，但它们都没有规定评估闪烁和眩光影响的具体方法。闪烁和眩光的影响可能意味着某些太阳能开发项目是不可接受的，但是布局修改（例如改变面板倾斜度、面板类型和仰角）通常可以缓解这些担忧并克服异议。尽早与机场当局协商的好处不容小觑。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
![arXiv:2002.08823v2 [math.AC] 2020 年 4 月 11 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6448ddc98eba2b2bfa35aae0aa2ecbfa8ed68641.webp)
arXiv:2002.08823v2 [math.AC] 2020 年 4 月 11 日
如果某个系统在其 n 个部件中 k 个工作时工作，则称该系统为 ak -out-of- n :G 系统（G 表示良好）；如果某个系统在其 n 个部件中 k 个失效时失效，则称该系统为 ak -out-of- n :F 系统（F 表示失效）。k -out-of- n 系统是可靠性理论中研究最相关的系统类型之一，因为它们具有理论意义和广泛的应用范围，参见 [23, 26, 12]。多状态版本可以模拟更一般的情况，在过去几十年中一直是深入研究的对象，并且也应用于各种情况 [21, 22, 5, 14, 39]。自首次定义多状态 k-out-of-n 系统 [16] 以来，多位作者提出了不同的定义和概括，以及评估此类系统可靠性的具体方法，例如，参见 [6, 21, 2, 9, 10, 3, 5, 35] 及其参考文献。我们列出了此类系统的许多示例。
高等教育的当代趋势
摘要。在21世纪，由于计算能力的进步、积累、存储和访问大量数据的能力以及更深层次的理论理解，人工智能经历了前所未有的发展。这给教育、商业和工业带来了巨大的好处，人们观察到态度、学习模式以及使用人工智能预测、监控和管理全球化和自动化动态中的风险的根本变化。本文旨在探讨当前数字技术和全球化发展趋势的可能性。研究的主题是大学是否能够良好地协调工作，以便为社会和经济不可避免的变化做好充分准备。所采用的研究方法有一般方法和具体方法，即：规范方法、系统方法、比较分析、归纳和演绎法。主要任务是鼓励大学继续调整和发展其在线远程学习系统，使学生的学术发展更加个性化，在教育、管理和研究过程中快速交流和应用良好实践。
2024 年 12 月 26 日 1 公共事业委员会 ...
DEER 更新通过为项目设计提供新的视同节能估算和其他 EE 测量参数更新，流入 EE 组合开发流程。新的节能估算以及基本假设、方法和价值观为能源效率项目的方向提供了信息。这些使项目管理员能够转变项目资格要求和激励支持机制，以实现最可靠、最具成本效益的节能效果。DEER 更新也可能反映新的市场条件。PA 需要确保将新的假设和价值观纳入下一轮 EE 项目，具体方法是考虑 a) 计划下一次更新的时间、b) 更新的基本假设以及 c) 是否需要转变其项目以实现具有成本效益的节约。DEER 方法的更新适用于 EE 技术措施包开发和定制项目节能估算以及项目交付决策。
降低风险的策略：过去、现在和未来
风险降低策略？第一个也是最明显的原因是帮助确定解决已知危害的选项。这是设计团队在遵循系统风险评估方法后采取的基本步骤。风险评估的四个过程是：识别危害；评估风险；降低风险；记录结果（Main，2004）。关于设计团队如何有效地执行第一、第二和第四个过程，已经有很多文章进行了论述（Bahr，1997；Main，2004；Manuele，2005；Piampiano & Rizzo，2006）。但当谈到第三个过程——降低风险时，大多数作者和标准都只建议设计团队遵循控制层次结构（Bahr，1997；Main，2004；Manuele，2005）。层次结构列表包含三到六种一般的危害控制方法（Manuele，2005）。设计团队可以从更具体的选择中受益。策略填补了控制层次结构中广泛方法与更具体方法之间的空白
量子人工智能的圣杯
人工智能本身对于软件工程艺术来说一直很难掌握，也许是因为传统软件工程专注于保持初始一致性（即确保生成的工件符合先前的规范）[21]，而人工智能方法通常从高度混乱的初始配置开始[7]，并且仅逐步引入规则和结构。在将严格工程原则应用于更复杂、适应性更强、固有自治的系统的道路上，已经提出并尝试了各种研究方向（参见[14、22、40、51]等）。作为这些方法的示例，请考虑图 1：经典的软件工程方法保持为一个反馈回路，通常由人类开发人员推动，而运行时发展系统的新方法则作为另一个反馈回路添加，通常由自适应和学习驱动[26]。然而，有各种各样的算法允许自适应和学习，从简单的统计方法（如 SVM 或聚类）到深度神经网络，并且集成这些算法的具体方法也存在很大的差异。在 [22] 中，我们引入了机器学习管道作为许多不同机器学习方法的过程模型，即它是一个
对资格的监管解释的评估......
IRA 指示医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 选择医疗保险支出最高的某些合格单一来源药物进行谈判，并为这些产品确定最高公平价格 (MFP)。IRA 为谈判药物的选择设定了广泛的参数，但将具体方法和计划实施的决定委托给 CMS。在 2023 年 6 月关于 2026 计划年度医疗保险药品价格谈判计划实施的指导中，CMS 对“合格单一来源药物”的定义进行了广义解释。具体而言，为了确定合格的单一来源药物并对其进行排名以供谈判选择，CMS 正在汇总具有相同活性部分/成分的所有形式和强度的已批准药物的支出，包括不同的新药申请 (NDA) 或生物制品许可申请 (BLA)。这种汇总将影响在原始 NDA 或 BLA 批准后寻求的新用途额外批准的产品。由于开发产品的新用途需要额外的临床试验和资源投入，这种聚合可能会改变制造商的产品开发策略。