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World File Search System分类学
结合了细胞遗传学和分子方法，用于分类学验证和诸如源自不同起源
Cyril Falentin，A，†，Hadj-Arab，†，Feldia Aissiou B，Claudia Bartoli A，Giuseppe Bazan C，Carvalho的巴斯克国家，Laur'ene Gay，The Virgin Mary和iLardius的圣母玛利亚。 Barbara Pipan Sylvain是Mathieu Tiret A，Imen Tlili D，Marie-Haw Wagner。
基因组学如何彻底改变分类学，
基因组中包含的信息对于我们植物病理学家来说是一座金矿，使我们能够改进诊断方法并寻找与流行病学和植物-微生物相互作用有关的特征，以及它们背后的进化过程。2022 年是《自然》杂志上发表的前两个黄单胞菌全基因组序列（da Silva 等人，2002 年）的 20 周年。十年后，我加入了黄单胞菌社区，致力于宿主适应性研究，这篇出版物是我阅读的第一篇黄单胞菌论文之一。这项工作的一个核心方面是比较两种黄单胞菌致病变种，即柑橘致病菌黄单胞菌和油菜致病菌黄单胞菌，它们分别对柑橘和十字花科植物具有致病性。这种方法使作者能够识别菌株特异性基因并提出可能解释不同宿主特异性和致病过程的机制，这是我们社区中的两个热点问题（Harris 等人，2020 年；Jacques 等人，2016 年）。这种比较基因组学分析在许多方面都具有开创性，下一个黄单胞菌基因组花了三年多的时间才发表。几年后，随着越来越快、越来越便宜的测序技术的出现，全基因组测序“民主化”了（Zhao & Grant，2011 年），很快导致每年发布几十个，然后是几百个黄单胞菌基因组序列（图 1）。
生活世界：什么是生活？生物多样性；需要分类；生命的三个领域；分类学和系统学；物种和分类群的概念InfofestGU/ACAD - PG/BOS -NEP ENGG./2024-25/770日期：22.01。 ... 入学排名测试（GU-ART）2025-26GU/ACAD - PG/BOS -NEP ENGG./2024-25/770日期：22.01。 ...入学排名测试（GU-ART）2025-26
接受分支学院提供的B. ED计划2025-26的B. ED计划也应基于GU-ART，以及其他果阿政府高等教育局（DHE）在附件III-A中规定的其他资格标准。候选人在申请Samarth门户时必须选择学士学位。在附件III-B上指示了与B.Ed有关的查询。入学联系人：高等教育局，果阿政府，SCERT大楼，Alto-Porvorim，Bardez-Goa，
综合分类学和系统发育学...
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一，拥有大量特有物种。水生生物多样性，尤其是渔业资源，至关重要，因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而，由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法，彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而，它有时会遇到表型可塑性等问题，即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足，解决了分类模糊性问题，揭示了隐秘物种，揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区，并且是一个生物多样性大国，但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种，增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
GU/Acad-Admission/Ph.D./10月/2024/63日期：25/... 生活世界：什么是生活？生物多样性；需要分类；生命的三个领域；分类学和系统学；物种和分类群的概念 Infofest GU/ACAD - PG/BOS -NEP ENGG./2024-25/770日期：22.01。 ... 入学排名测试（GU-ART）2025-26
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定量研究实践的分类学
MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。 这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。 考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。 这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。 使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。 这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。 结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。MerjaKytö，Uppsala University Kate Yaw，南佛罗里达大学玛格丽特·伍德大学，北亚利桑那大学摘要，越来越多的研究已经开始解决应用语言学的伦理问题（例如，de Costa，2016年； Isbell等，2022年）。这一探究线固有的信息之一是，从研究概念化到实现，传播，应用和更远的整个研究周期中，道德问题是嵌入的（请参阅Bernstein等人，本卷）。考虑到了这一问题，本研究试图对通常称为“可疑研究实践”的分类法进行分类和开发分类法（QRP； Steneck，2006年），并在进行定量应用语言学研究中发挥作用。这些习惯包括选择性报告和掩盖方法学细节以限制批评的做法。使用在邻近学科中开发的现有分类法作为起点（例如，塔格尼安等人，2019年），我们采用了Delphi方法来以专家小组以及同伴学者的迭代方式以迭代方式引起对潜在QRP的反应。这些数据的分析导致了特定领域的分类法，该分类学为大规模调查奠定了基础，该调查评估了伦理问题的流行和感知的严重程度和QRP，在定量应用语言学研究中特别发现（Larsson等，2023）。结果也用于为应用语言学和相关学科研究伦理学方法学培训提供材料（参见De Costa等，2021； Wood等，2024，印刷中）。
机器学习中损失功能的调查和分类学
对数据进行了训练，以建模基础模式[3-6]。机器学习方法可以应用于许多不同的研究领域，包括生物医学科学[7-10]，Nat-Ural语言理解[11，12]，[13]，[13]异常检测[14]，图像分类[15]，数据库知识发现[16]，机器人学习[17]，在线广告[18]，时间序列[18]，时间序列[199]，更多的[19] 21 21 [21] [21] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] []要训练这些算法，有必要定义一个目标函数，从而给出算法性能的标量度量[3，22]。然后可以通过优化目标函数的值来训练它们。在机器学习文献中，这种目标函数通常以损失函数的形式定义，在最小化时，它们是最佳的。损失函数的确切形式取决于要解决的问题的性质，可用的数据以及正在优化的机器学习算法的类型。因此，找到适当的损失功能是机器学习中最重要的研究努力之一。随着机器学习的进展，已经引入了许多损失功能来解决各种任务和应用程序。总结和理解这些功能是必不可少的，但是很少有作品尝试全面概述整个领域的损失功能[23]。现有评论通常缺乏可靠的分类法来有效地构建和背景化这些功能，或者狭窄地关注特定应用，例如图像分割或分类[24，25]。1。此外，没有一个来源在统一的正式环境中呈现最常用的损失功能，从而提供了有关其最终优势，限制和用例的详细见解。因此，我们一直在努力建立适当的损失功能分类法，我们在其中显示了每种技术的优势和缺点。我们希望这对于想要熟悉机器学习文献中最常见的损失功能并找到适合他们试图解决的问题的新用户很有用。我们还希望此摘要将作为高级用户的全面参考，使他们能够快速找到最佳的损失功能，而无需大量搜索文献。此外，这对于研究人员找到可能进行进一步研究的途径或了解将其提出的任何新技术放置在哪里可能有所帮助。，例如，他们可以使用此调查来了解我们提出的分类法内的新建议是否适合某个地方，或者他们是否属于一个全新的类别，也许以新颖的方式结合了不同的想法。总体而言，我们包括43个最广泛使用的损失功能。在这项工作的每个部分中，我们都根据可以使用的任务的广泛分类来分解损失。每个损失函数将被数学定义，其最常见的应用程序列出了强调优势和缺点。这项工作的主要贡献可以在图每个损失函数首先根据其所利用的特定任务进行划分：回归，分类，排名，基于能量的建模。最后，我们通过其潜在策略对每个损失函数进行了分类，例如误差最小化，概率形式化或边缘最大化。
共同的地面分类学多寿司活动表
目标和筛选标准欧盟1对多术语CGT的分析仅涵盖了欧盟分类法的气候变化缓解目标，以及相应的实质性贡献技术筛查标准，这些筛查标准是多妇女司法CGT的活动范围。对多寿司CGT的分析详细介绍了每种活动的每个技术筛查标准，并且在相关的情况下考虑了其他交叉引用的欧盟调节。它不涵盖欧盟分类法的最低危害和最低保障措施。中国2中国分类法定义了支持环境改善，缓解气候变化和更有效的资源利用目标的经济活动，并且主要包括针对环境保护，能源节能，清洁能源，绿色运输和绿色建筑物的融资，运营和风险管理，以建立绿色金融系统的指南中所需的绿色建筑物3。中国分类法不会将每个活动映射到欧盟或新加坡分类法中的单一特定目标。为了促进技术分析，提取并分析了中国分类法的气候变化降低目标的活动，以进行多管辖区映射和比较练习。中国分类法具有四个层次的粒度，其中包括绿色行业指导目录中列出的每个要求的描述（2019年版）以及中国分类法的相应“指示/条件”
宏基因组分析揭示健康母马与患有子宫内膜炎的母马子宫微生物组的新分类学差异
Albihn, A.、Båverud, V. 和 Magnusson, U. (2003)。从患有生育问题的母马体内分离的细菌的子宫微生物学和抗菌药物敏感性。《斯堪的纳维亚兽医学报》，44 (3–4)，121–129。https://doi. org/10.1186/1751-0147-44-121。Ballas, P.、Reinländer, U.、Schlegl, R.、Ehling-Schulz, M.、Drillich, M. 和 Wagener, K. (2021)。患有和不患有轻度子宫内膜炎的奶牛在授精时宫内可培养需氧微生物群的特征。《动物生殖学》，159，28–34。 https://doi.org/10.1016/ j.theriogenology.2020.10.018 Bicalho, MLS、Lima, S.、Higgins, CH、Machado, VS、Lima, FS 和 Bicalho, RC (2017)。牛子宫微生物群的遗传和功能分析。第二部分：化脓性阴道分泌物与健康奶牛。乳业科学杂志，100 (5), 3863–3874。https://doi.org/10.3168/jds.2016- 12061 Clemmons, BA、Reese, ST、Dantas, FG、Franco, GA、Smith, TPL、Adeyosoye, OI、Pohler, KG 和 Myer, PR (2017)。产后哺乳奶牛的阴道和子宫细菌群落。 Frontiers in Microbiology，8，1047。https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.01047 Díaz-Bertrana, ML、Deleuze, S.、Pitti Rios, L.、Yeste, M.、Morales Fariña, I. 和 Rivera Del Alamo, MM (2021)。野外条件下马子宫内膜炎的微生物流行率和抗菌敏感性。动物，11 (5)，1476。https://doi.org/10.3390/ani11051476 Diel de Amorim, M.、Khan, FA、Chenier, TS、Scholtz, EL 和 Hayes, MA (2020)。健康母马和患有子宫内膜炎或纤维化子宫内膜退化的母马子宫冲洗液蛋白质组分析。生殖、生育力和发育，32 (6), 572–581。 https://doi.org/10.1071/RD19085 Durazzi, F.、Sala, C.、Castellani, G.、Manfreda, G.、Remondini, D. 和 De Cesare, A. (2021)。 16S rRNA 和鸟枪测序数据比较肠道微生物群的分类学特征。科学报告，11 (1), 3030。https://doi.org/10.1038/s41598-021-82726-y Frontoso, R.、De Carlo, E.、Pasolini, MP、van der Meulen, K.、Pagnini, U.、Iovane, G. 和 De Martino, L. (2008)。生育问题期间马子宫内细菌分离株及其抗菌敏感性的回顾性研究。《兽医学研究》，84 (1), 1–6。https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2007.02.008 Heil, BA, Thompson, SK, Kearns, TA, Davolli, GM, King, G., & Sones, JL (2018). 使用多种技术对马子宫常驻微生物组进行宏遗传学表征。马兽医学杂志，66，111。https://doi.org/10.1016/j.jevs.2018.05.156 Holyoak, GR, Premathilake, HU, Lyman, CC, Sones, JL, Gunn, A., Wieneke, X., & DeSilva, U. (2022)。健康的马子宫拥有独特的核心微生物群以及丰富多样且随地理位置而变化的微生物群。科学报告，12(1), 14790。https://doi. org/10。1038/s41598-022-18971-6 Hurtgen, JP (2006). 马子宫内膜炎的发病机制与治疗：综述。《兽类生殖学》66 (3), 560–566。https://doi.org/10。1016/j.theriogenology.2006.04.006 Jianmei, C., Bo, L., Zheng, C., Huai, S., Guohong, L., & Cibin, G. (2015). 鉴定对羟基苯甲酸乙酯为产于
对大语模型增强强化学习的调查：概念，分类学和方法
摘要 - 具有广泛的预训练的知识和高级一般能力，大型语言模型（LLMS）作为一种有希望的途径，以增加多任务，样本效率和高级任务计划等诸如多任务学习，样本效率和高级任务计划之类的途径。在这项调查中，我们对LLM增强RL中现有文献进行了全面审查，并总结了其特征与常规RL方法相比，旨在阐明研究范围和未来研究的方向。利用经典的代理 - 环境相互作用范式，我们提出了一种结构化的分类法，以系统地将LLMS在RL中的功能分类，包括四个角色：信息处理器，奖励设计师，决策者，决策者和生成器。对于每个角色，我们总结了方法论，分析缓解的特定RL挑战，并提供对未来方向的见解。最后，讨论了对LLM增强RL的每个角色，潜在应用，潜在的机会和挑战的比较分析。通过提出这种分类法，我们旨在为研究人员提供一个有效利用RL领域中LLM的框架，从而在复杂应用中加速RL应用程序，例如机器人技术，自动驾驶和能源系统。