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大型Mer集的有效动态数据结构的设计属于中央CHAL -11序列生物信息学的lenges。通过12个简单/频谱的字符串集，紧凑型𝑘 -mer设置表示的最新进展，最终使用蒙版的超弦框架，13个为广泛的范围𝑘-mer集提供了显着空间效率的数据结构。然而，14由于基础15个紧凑型表示的静态性质，执行设置操作的可能性仍然有限。在这里，我们开发了𝑓屏蔽的superStrings，这是一个概念，结合了蒙版的16个SuperSring和自定义的删除功能𝑓以通过字符串17串联启用有效的𝑘 -MER设置操作。结合了用于蒙版SuperSring的FMSI索引，我们通过Burrows-Wheeler Transform合并获得了一个内存效率18𝑘-MER索引，以支撑设置操作。框架19为压迫生物信息学问题提供了一个有希望的理论解决方案，并突出了𝑓屏蔽的超级弦的20个潜力，成为𝑘 -mer集的基本数据类型。21
HFACS 评分者间信度的属性一致性方法 HFACS 评分者间信度评估的属性一致性方法
Vyesi001@odu.edu ____________________________________________________________________________________________ 摘要 评分者间信度可以看作是评分者对给定项目或情况的一致程度。已采取多种方法来估计和提高受过训练的事故调查员使用的美国国防部人为因素分析和分类系统的评分者间信度。在本研究中，三名受过训练的教练飞行员使用 DoD-HFACS 对 2000 年至 2013 年之间的 347 份美国空军事故调查委员会 (AIB) A 级报告进行分类。总体方法包括四个步骤：(1) 根据 HFACS 定义进行训练，(2) 验证评级可靠性，(3) 评估 HFACS 报告，以及 (4) 随机抽样以验证评级可靠性。属性一致性分析被用作评估评分者间信度的方法。在最后的训练验证轮中，评估员内部一致性范围为 85.28% 至 93.25%，每个评估员与标准的一致性范围为 77.91% 至 82.82%，评估员之间的一致性为 72.39%，所有评估员与标准的一致性为 67.48%。HFACS 评级摘要随机样本的相应一致性为评估员内部 78.89% 至 92.78%，评估员之间的一致性为 53.33%，这与之前的研究一致。这项试点研究表明，训练-验证-评级-确认属性一致性分析方法有可能有助于提高 HFACS 评级的可靠性，并有助于准确捕捉人为因素对飞机事故的影响。需要进行额外的全面研究来验证和充分开发所提出的方法。关键词 事故调查，HFACS，内部评估者信度 简介 Reason (1990) 事故因果模型，也称为瑞士奶酪模型，是一种理论模型，旨在解释事故如何在组织层面上表现出来。该模型的主要假设是，事故发生的方式使得原因在组织层面上具有关系。第二个假设是，至少组织层面需要共同努力以防止事故发生。根据这些假设，Reason 理论认为，大多数事故都可以追溯到先前组织层面的潜在人为失误导致的主动和潜在人为失误。自 2005 年以来，美国国防部 (DoD) 一直使用 HFACS (DOD, 2005) 作为 DOD HFACS，特别是在不安全行为前提条件和不安全行为层面进行了一些更改。.人为因素分析和分类系统 (HFACS) 最初由 Wiegmann 和 Shappell (2003) 根据 Reason 模型改编而成，适用于航空领域，该系统确定了组织内可能发生人为错误的四个层级：组织影响、不安全监督、不安全行为的先决条件和不安全行为。DOD HFACS (2005) 由 4 个主要层级、14 个子类别（在 Wiegmann 和 Shappell 的研究中称为类别）和 147 个纳代码组成，用于对导致飞机事故的组织人为错误进行详细分类。
确定 K-12 人工智能学习的核心属性
实际上，除了教学之外，人工智能在人工智能领域还有许多不同的用途。研究人员已经研究了人工智能在管理、教学和学习中的应用（Chen 等人，2020 年），其中研究了这些技术的影响；然而，研究中讨论的技术性质广泛，例如学习分析、数据挖掘、在线学习和学生/教师界面，这使得人们无法理解这些人工智能相关技术在教育中的应用。人工智能在教育领域的终极目标是如何将人工智能技术用于学习。要了解人工智能如何有效促进教育，我们首先需要了解学习在正常的人与人互动中是如何发生的。1950 年，艾伦·图灵提出了一项名为模仿游戏的测试，这被认为是人工智能的第一次测试。该测试提出，一个成功的系统要想被视为人工智能，人类应该无法区分与人的对话和与系统的对话（Muggleton，2014 年）。要使一个系统与真正的老师难以区分，会遇到很多困难，包括与学生的动态互动，例如帮助学生组织和确定工作优先顺序、认识到学科以外的困难，甚至是小组工作等社会问题。在讨论“人类智能”或“人工智能”时，作者主张对“智能”这一心理学概念进行更详细的审查（Neubauer，2021 年）。人工智能文献主要关注挑战-响应方法中的自适应学习等主题，但在提高学习质量所必需的人与人互动的关键方面却有限。我们的目标是利用在疫情期间从被迫转为在线学习环境的学校收集的数据。我们从教师和家长那里收集了数据，从而通过代理从学生那里收集了数据，以了解对基于技术的学习的看法和态度，我们还提出了教师和家长认为对优质教育至关重要的关键主题或话题。然后用教育人工智能的视角探索这些概念，以呈现 K-12 学习中有效的人工智能技术所需的核心属性。
环境属性积分 - 清洁能源研究所
本白皮书评估了与环境属性信用的生成和使用相关的计划设计特征，以及它们对成本和实现环境目标的影响。分析提出了关于使用可交易信用的要求、时间匹配、额外性、地理边界、验证和跟踪、对新兴技术的偏好以及确保信用价值确定性的方法的观点和现有证据。有证据和理由支持就这些问题提出的一系列立场。尽管计划存在差异，但有强有力的证据表明，使用环境属性信用支持市场发展并促进对环境优先资源的投资。计划要求的严格性提高可确保环境完整性，但如果遵守严格的要求变得过于繁重，也可能阻碍资源扩张。最佳平衡取决于所考虑的设计元素、环境属性和市场发展阶段。
使用脑电图衍生的大脑网络属性
中风是全世界死亡与残疾的主要原因（Wolfe，2000； Langhorne等，2011）。在残疾人中，中风后的认知障碍对患者产生重要影响，功能恢复和长期预后。目前，临床医生使用磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）等结构信息（例如中风病变的位置和大小）评估了冲程后认知障碍的风险。一个国际大规模的病变症状映射研究，最近介绍了有关病变大脑中造成认知障碍的大脑位置的重要发现（Weaver等，2021b）。但是，这些使用结构脑成像的方法基于以下前提：在发生中风病变的局部区域中，大脑功能被选择性地受损。但是，在实践中，几个部位的病变可能会导致相同的症状和体征，这是由于共享神经网络的破坏所解释的（Fox，2018）。结果，仅基于MRI中确定的病变位置，很难预测中风后的认知障碍，并且有必要评估病变对整个大脑的广泛影响（Stinear，2010; Carter等，2012）。用于测量功能连通性的工具，该工具不仅评估了特定的大脑区域活动，而且还评估了不同区域之间的相互作用，对于解决此问题可能至关重要（Bressler和Menon，2010； Stinear，2010； Aerts等，2016）。
探索结构稳定性、电子和热属性
图 5 计算了 (a) TiSi 2 N 4 /MoSi 2 N 4 -LH、(b) TiSi 2 N 4 /MoSi 2 N 4 -VH、(c) MoSi 2 N 4 /WSi 2 N 4 - 的 TDOS 和 PDOS。
用于预测电子和声子属性
图2一组用于模拟示例铝电子WTBH的电路模型。此处，电路4，电路5和电路6也称为realAmplites，paulitwodesign和效率2电路。ry和rz代表具有参数ө的参数性电路。所有电路图都是使用Qiskit生成的。带有“ x”的电线和盒子代表受控的X门。带有两个实正方形的电线，例如电路-5中代表受控的Z门。
2D材料的合成，属性和应用| dr-ntu
kagome磁铁为多种拓扑量子现象提供了一个引人入胜的平台，其中沮丧的晶体结构，磁化和旋转轨道耦合（SOC）之间的微妙相互作用可以产生高度可调的拓扑状态。在这里，利用角度分辨光发射光谱法，我们直接在A-A堆叠的Kagome磁铁GDMN 6 SN 6中直接可视化具有强大平面分散体的Weyl线。值得注意的是，Weyl线分别表现出强大的磁化方向可调节性SOC间隙和结合能可调节性，分别用TB和LI代替GD。我们的结果不仅说明了磁化方向和价算作有效的调整旋钮，以实现和控制不同的三维拓扑阶段，而且还证明了AMN 6 SN 6（a =稀土或Li，Li，Mg，CA）是用于探索多样化出现的出现拓扑量化响应的多功能材料家族。
同理心-领导者属性-信息论文
c. CAL 专注于 LRM 及其同理心属性，旨在改善：1) 领导者发展：同理心是建立信任和凝聚力的基础。2) 领导者效力：培养和展示同理心的领导者能够创造维持积极氛围的条件；3) 适得其反的领导力：同理心在预防这些行为方面发挥着重要作用。d. CAL 开展了一项社交媒体活动，以提高人们对同理心组合的认识。该活动旨在提高士兵和部队对可用同理心组合的认识。这些产品包括多个视频和一个位于 https://cal.army.mil/Resource-Library/Empathy 的随身携带的培训指南/智能卡。3. 要获取有关陆军属性同理心的更多信息，请联系陆军领导力中心。
状态和趋势报告有关美国能源属性跟踪...
在过去的二十年中，美国的跟踪系统迅速发展。公用事业监管机构已经了解到，跟踪能源属性提供了一种更简单的方式来支持使用和所有权对可再生能源的主张，而不是更困难的替代方案，例如跟踪合同或跟踪物理电力。跟踪能源属性的系统负责发行能源属性证书（EACS）并管理其转让和所有权，直到退休或要求证书为止。跟踪系统（也称为注册机构）是为许多在EACS交易的市场参与者建立所有权和信誉的关键工作。第一个跟踪系统是由德克萨斯州于2001年启动的，现在在美国有9个主要系统。他们跟踪遵守可再生能源规定，向消费者提供电力源和排放披露信息，并跟踪证书的所有权，以支持自愿采购和能源使用索赔。在所有这些应用程序中，一个主要的目标是避免双重计数：基于相同的兆瓦小时（MWH）（MWH）的证书无需双重发行，并且在同一证书或发电机单位上没有双重索赔。跟踪系统成功地支持了这一结果。