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World File Search System协同作用
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
网络安全中的公私协同作用
大约：Moiré材料是由于两个重复结构以略微角度覆盖的干扰模式而具有独特性能的材料。创建Moiré材料：Moiré材料是通过堆叠二维（2-D）材料的两层（例如Dungsten diselenide）创建的，并以小角度（3.65º）扭曲一层。
探索量子计算与商业的协同作用
量子计算基于量子力学原理，能够为多种业务运营带来巨大变革。传统计算机使用比特，而量子计算机使用量子比特，允许叠加和纠缠，从而使设备能够以以前无法实现的方式处理信息。本文介绍了量子计算的基本原理、操作机制和当前发展状况。它还研究了优化、密码学、药物发现、金融服务、人工智能、材料科学、能源部门、消费品、物流、运输和电信等业务的详细应用。讨论展示了量子计算在解决问题、数据分析、系统优化、安全、产品开发、人工智能、预测和竞争优势方面带来的好处。它还涉及可扩展性、退相干和算法开发方面的挑战。它分析了量子计算与业务运营之间的相互作用，以确定量子发展如何重新定义整个行业，实现结构性转变，从而大幅提高效率、催生创新并建立无与伦比的竞争优势。
套利与快速频率响应之间的协同作用......
4 包络线是电力系统调节中使用的一个概念，表示为电池充电状态管理提供灵活性的领域。EFR 定义了“宽”和“窄”包络线，每个包络线都与一个单独的产品相关，该产品由 a) 死区和 b) 允许的 9% 的电池标称容量进行充电或放电操作定义。
探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
了解ESR和EMAS之间的协同作用
披露要求5 ESRS 2一般披露5影响，风险和机会管理5与[草案] ESRS 2 IRO-1相关的披露需求2 IRO-1 - 识别和评估材料资源使用以及循环经济影响，风险和机会的材料的描述5的过程5目标6披露要求E5-3 - 与资源使用和循环经济有关的目标6披露要求E5-4 - 资源流入7披露需求E5-5 - 资源流出8产品和材料8废物8废物8披露需求E5-6 - 资源使用和循环经济相关的影响和与循环相关的影响，风险和机遇9
垂直农业与氢经济之间的协同作用
1 Division of Paediatric Cardiac Plegery, Aphm La Timone, Marseille, France, 2 department of pediatrics, Division of Neurology, Timone Hospital, Marseille, France, 3 Department of Neuroradiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 4 Cemerem, Aphm la Timone, Marseille, 5 Aix-Marseille Unit For Clinical Research and Economic Evaluation, AP - HM, Marseille, France, 6 Department of Paediatric Neurology, APHM La Timone, Marseille, France, 7 Department of Paediatric Cardiology, Aphm La Timone, Marseille, France, 8 Department of Paediatric Aneshesia and Intensive Care Unit, APHM Marseille, France, 9 Department of Neonatology, Aphm La Conception, Marseille, France, 10 Aix Marseille Univ, CNR，LPL，Aix-en-Provence，法国，11 Inserm U1106系统神经科学研究所，法国Marseille，法国
向资源型转型过程中的协同作用与权衡......
本报告综合了一系列 OECD 报告中关于向资源高效型循环经济转型的见解，这些见解是 OECD“资源高效型循环经济”（RE-CIRCLE）项目的一部分。RE-CIRCLE 项目 (oe.cd/recircle) 由 Rob Dellink 和 Peter Börkey 协调，而 Elisa Lanzi（OECD 环境局）负责监督建模。该项目为资源效率和向循环经济转型提供政策指导。它旨在通过定量和定性分析，确定和量化资源高效型循环经济政策的影响，以指导 OECD 成员国和新兴市场经济体的一系列利益相关者。RE-CIRCLE 项目围绕两个互补的工作包构建，旨在提出合理的基于证据的政策建议。第一个工作流使用选定主题的定性分析来指导政策，以进一步向循环经济转型。第二个工作流使用全球环境经济模型来预测资源使用的影响和政策干预的效果。本政策文件利用 RE-CIRCLE 项目两个工作包的互补性，重点关注不同政策工具之间的协同作用和权衡。
有机修订对香菜种植的协同作用
摘要在过去的几十年中，普遍应用合成土壤修正案引发了环境问题，这激发了对环保农业的有机修订的迷恋。有机修订被认为可以增强植物的生长，开花，微型活性和害虫控制，但科学证据，尤其是在容器化植物生产中，仍然有限。这项研究研究了生物炭（BC），海藻提取物（SWE）的影响及其对Corainder（Cori-Andrum sativum）在POT实验中的生长和培养的组合。该研究评估了BC，SWE及其对植物发育的合并应用的影响，产生特征以及叶子中存在的宏观和微量元素水平。每10天进行测量，从10、20、20、30和40天的种子开始。评估了关键生长参数，例如种子发芽，植物高度，叶子数，节点和节间数，根长度和养分浓度（N，P，K，Mg，Ca，Ca，Fe，Mn，Mn，Zn，Cu）。的结果表明，与对照相比，BC和SWE单独或合并，显着增强了大多数形态学性状和产量成分。值得注意的是，单独或与SWE结合使用的低水平BC处理对生长和养分浓度最为明显的积极作用。发现的结果表明，有机肥料，尤其是生物炭和海藻提取物，为改善Coriandrum sativum的生长和产量提供了一种有希望的替代品。
机器学习与推理之间的协同作用-Orca
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念