XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区分
全面的作者意图和不对称的体裁区分
2 – 一个人写出追求真理的文本，就会部署一支隐喻和人际关系大军。但文本拥有一个视界，在这个视界中，文本与保证从文本中挖掘真理的解释者的视界进行批判性融合。文本以理解为前提。因此，对军队的批判性解释（理想理解）使得真理得以揭示。批判性视界的融合反映了文本所表达的愿望对象，即激励人们达到神化的地位。因为作者的意图和愿望是神化的隐喻大军，所以它是全面的。在给定的评价和解释背景下，作者是先行解释的仲裁者，这种仲裁者会自动适应真理，因为作者在写作文本的那一刻就只瞄准真理。
在K-5教室中与技术区分教学
作为我们任务的一部分，ISTE书籍出版作品与经验丰富的教育者一起为课堂教师，教师教育者和技术领导者开发和生产实用资源。我们选择的每个手稿都经过同行评审并进行专业编辑。我们寻找的内容强调了有效使用技术可以有所作为的内容，从而使教师和管理人员的生产力提高；帮助学生具有独特的学习风格，能力或背景；在学校和地区级别收集和使用数据进行决策；并创建动态的，基于项目的学习环境，吸引21世纪学习者。我们重视您对这本书和其他ISTE产品的反馈。通过books@iste.org发送电子邮件。通过books@iste.org发送电子邮件。
固定稳定性是区分温和的生物标志物...
抽象目标：创伤性脑损伤（TBI）在全球范围内越来越重大健康问题，由于难以检测和诊断而受到重创。幸运的是，越来越多的研究已经确定了动眼行为，特别是固定，扫视和平稳的追捕眼运动，是神经曲霉的有前途的内型型。迄今为止，在比较研究中使用固定稳定性存在有限的研究，以表明存在轻度TBI（MTBI），尤其是在小儿种群中。方法：本研究检查了91名临床诊断为MTBI的人的数据，另外140岁和性别匹配的对照。他们都使用远程眼镜手术程序完成了右眼固定稳定性测试。参与者：双变量轮廓椭圆面积（BCEA），收敛点，深度，分离的phoria和靶向位移。结果：使用单向单变量方差分析，ROC分析和逐步逻辑回归分析结果。BCEA结果显示，MTBI组的组之间存在显着差异，显示出较大的凝视扩展，这表明将眼睛保持靠近目标的能力较小而不会偏离目标。结论：小儿患者MTBI的固定稳定性受到了固定稳定性的影响，并且可用于区分有或没有MTBI的动眼测试。
量子启发的网络可区分性测量
摘要信息物理作为复杂网络的理论基础的最新出现启发了措施的利用，该度量最初开发用于量子机械系统，用于解决图理论研究问题的解决方案。网络比较是一个这样的研究问题，通常在所有领域中出现，当研究可能与多种离散互动类型相互作用的实体被研究。对于图形上的任何数据挖掘应用程序，例如图形聚类，分类或离群值检测，都需要进行网络相似性度量。识别这种网络相似性度量的自然起点是信息物理，提供了一系列通常用于量化量子状态距离的措施。这些量子启发的方法满足图形相似性的数学要求，同时提供高解释性。在这项工作中，我们将这些度量与单声道和多重网络一起使用，并在具有合成数据的实验上使用，并且我们报告了现实世界应用的结果，以与一系列最先进的图形和良好的图形分辨率方法进行比较。
脑脊液生物标志物可区分特发性正常
Andreasson博士2.3，Henrik Zetterberg教授2,3,4.5，Kaj Blennow教授2.3，PeterHøgh博士6，MarianneAndreasson博士2.3，Henrik Zetterberg教授2,3,4.5，Kaj Blennow教授2.3，PeterHøgh博士6，Marianne
使用 Vision Transformer 区分恶意无人机
摘要：无人机因其大小和工作量各不相同而广泛用于各种应用，例如监视、导航、在自主农业系统中喷洒农药、各种军事服务等。然而，携带有害物体的恶意无人机经常被用来侵入禁区并袭击关键公共场所。因此，及时发现恶意无人机可以防止潜在的危害。本文提出了一种基于视觉变换器 (ViT) 的框架来区分无人机和恶意无人机。在提出的基于 ViT 的模型中，无人机图像被分割成固定大小的块；然后，应用线性嵌入和位置嵌入，最终将得到的向量序列输入到标准 ViT 编码器。在分类过程中，使用与序列相关的额外可学习分类标记。将提出的框架与几个手工制作的深度卷积神经网络 (D-CNN) 进行了比较，结果表明，提出的模型的准确率达到了 98.3%，优于各种手工制作的和 D-CNN 模型。此外，通过将所提出的模型与现有的最先进的无人机检测方法进行比较，证明了所提出的模型的优越性。
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。
关于接种 COVID-19 疫苗，如何区分事实与虚构
事实：百慕大目前拥有的辉瑞-BioNTech 疫苗是在创纪录的时间内研发出来的，但与其他疫苗一样，它经历了严格的美国食品药品监督管理局 (FDA) 流程，符合所有安全标准。没有跳过任何步骤。相反，我们应该感谢前所未有的全球合作和投资，缩短了疫苗本身的研发时间。临床试验和安全审查实际上与其他疫苗花费的时间大致相同。
91 gan中的晶体极性区分...
总而言之，提出的DFT研究表明，在晶状体底物上的N止极gan结构在能量上比GA极极可取。在群集中Ga和N原子的不同可能构型中，仅N止痛器一个是稳定的，而最初的GA极性结构则证明了AB-Initio优化期间的极性变化。DFT建模结果与在硅底物顶部在石墨烯层上生长的GAN纳米线的独家N极性的实验观察一致[2，3]。
定量MRCP将恶性与良性区分开来...
IMCH患者的（图3），仅此病例E）在急性，ALT升高阶段（19天）接受了弓形虫，并实现了完全分辨率。 病例f），g）和h）在ALT降低到16、67和94 U/L（发病后85-917天）后接受毒珠，并且在ALP/GGT方面没有一致的改善。 案例f）持续了1088天，拒绝活检，仅在四剂tociliuzumab停止后才证明了边缘改善。 案例H）在活检中显示出轻度的持续iMch，然后在12周时接受第二剂托曲珠单抗，并有温和的改善。 病例G）还接受了他克莫司，并在死亡癌症进展之前服用了中药。（图3），仅此病例E）在急性，ALT升高阶段（19天）接受了弓形虫，并实现了完全分辨率。病例f），g）和h）在ALT降低到16、67和94 U/L（发病后85-917天）后接受毒珠，并且在ALP/GGT方面没有一致的改善。案例f）持续了1088天，拒绝活检，仅在四剂tociliuzumab停止后才证明了边缘改善。案例H）在活检中显示出轻度的持续iMch，然后在12周时接受第二剂托曲珠单抗，并有温和的改善。病例G）还接受了他克莫司，并在死亡癌症进展之前服用了中药。