XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验证据
关于人工智能的实验证据......
摘要。本文探讨了如何将使用不同人工智能和人类智能组合的技术融入课堂教学，以及它们最终如何影响学生的成绩。我们进行了一项实地实验，研究了两项允许教师外包写作评分和反馈任务的技术。第一种技术是一个全自动评估系统，可提供即时分数和反馈。第二种技术使用人工评分者作为额外资源，以提高评分和反馈质量，而自动化系统在这方面可能存在不足。这两种技术都显著提高了学生的作文分数，而人工评分者的额外投入并没有提高效率。此外，这些技术同样帮助教师更频繁地参与支持个性化教学的非常规任务。我们的研究结果对人工智能扩展可自动化任务集的潜力以及人工智能的进步如何将人类劳动力转移到自动化无法触及的任务上提供了有益的信息。
在线附录：关于……的实验证据
注意：该图显示受访者（在“线性”和“凸”激励组中）遵守我们的指示，并花费大量时间和精力完成第一项任务。面板 (a) 显示了根据 3 个指标计算的所用时间分布：参与者自我报告的总花费时间、他们在调查页面上花费的时间以及“活跃分钟数”。最后一个指标是通过计算受访者在任务文本框中添加或修改至少 3 个单词的分钟数来计算的。活跃分钟数可能少于自我报告的总时间，因为受访者花时间阅读提示，因为他们花时间在框外进行头脑风暴（字面意思），或者因为他们过度报告了他们所花费的时间，实际上他们在页面上的某些时间是不活跃的。面板 (b) 显示了第一项任务的最终字数分布。4
梁的第一个实验证据 -
在高强度和高能量山脉中，例如CERN大型强子对撞机（LHC）及其未来的高发光升级，在不同相互作用点周围的两个梁之间的相互作用施加了机器性能的限制。实际上，它们的作用降低了光束寿命，因此，对撞机的光度达到了。这些相互作用称为梁束长距离（BBLR）相互作用，并且在2000年代初首次提出了使用直流线来缓解其效果。目前正在研究该解决方案，以作为增强HL-LHC性能的选项。在2017年和2018年，LHC已安装了四个电线补偿器的示威者。 随后进行了为期2年的实验活动，以验证减轻LHC中BBLR相互作用的可能性。 在此活动中，概念证明完成并激发了一组其他实验，成功地证明了BBLR相互作用在光束条件下与操作配置兼容的效果。 本文详细报告了实验活动的准备，包括相应的跟踪模拟和获得的结果，并为未来提供了一些观点。在2017年和2018年，LHC已安装了四个电线补偿器的示威者。随后进行了为期2年的实验活动，以验证减轻LHC中BBLR相互作用的可能性。在此活动中，概念证明完成并激发了一组其他实验，成功地证明了BBLR相互作用在光束条件下与操作配置兼容的效果。本文详细报告了实验活动的准备，包括相应的跟踪模拟和获得的结果，并为未来提供了一些观点。
ASMR作为特质经验：实验证据
一种名为Deepfakes的新现象在视频操纵中构成了严重的威胁。基于AI的技术已经提供了易于使用的方法来创建极其现实的视频。在多媒体取证的一边，能够个性化这种假件变得更加重要。在这项工作中，提出了一种新的法医技术来检测假和原始视频序列；它基于使用受过训练的CNN，以通过利用光流场来区分视频序列的时间结构中可能的运动差异。获得的结果突出显示了最先进的方法，通常只诉诸单个视频帧。此外，提出的基于光流的检测方案在更现实的跨手术操作方案中还提供了卓越的鲁棒性，甚至可以与基于框架的方法相结合以提高其全球效率。
可调谐电荷转移的直接实验证据
>LaNiO/mi>mn>3/mn>/msub>mo>//mo>msub>mi>CaM nO/mi>mn>3/mn>/msub>/math> 铁磁界面 JR Paudel，M. Terilli，T.-C。吴、JD Grassi、AM Derrico、RK Sah、M. Kareev、F. Wen、C.
电力质量改进的影响：基础设施投资的实验证据 *
成千上万的家庭取决于电网连接，从而提供低质量和不可靠的服务。了解对电力质量改进的影响和征服的影响对于开发和环境很重要。我们通过随机安装智能电表在吉尔吉斯共和国进行了调查；可以提高电力服务质量的技术。治疗的家庭每天经历的电压波动大大减少，这是干预后电力质量改善的界限。干预后的高峰月份，经过治疗的家庭的电费消费量增加，房客的3倍是房主的3倍。与此相一致的是经过处理的家庭，尤其是租房者，大大增加了电加热器的所有权。治疗的家庭在能源效率上投入了更多的投资，可能会减轻干预后增加电费。
对空间停留时间的新解释的数值和实验证据
目的。我们研究了木星电子停留时间的能量依赖性，这有助于更深入地了解带电粒子传输过程中发生的绝热能量变化，以及它们对模拟方法的意义。因此，我们试图通过研究对以前的分析方法的影响以及航天器数据可能检测到的影响，进一步验证一种改进的数值估计停留时间的方法。方法。利用基于 CUDA 编写的随机微分方程 (SDE) 求解器的传播模型，计算了木星电子在木星电子源谱主导的整个能量范围内的停留时间。我们分析了观察者和源之间的磁连接以及出口 (模拟) 时间分布与由此产生的停留时间之间的相互依赖关系。结果。我们指出了不同动能的停留时间与通常观察到的木星电子 13 个月周期的纵向偏移之间的线性关系，并讨论了这些发现对数据的适用性。此外，我们利用我们的发现，即模拟的停留时间与木星和银河系电子的能量损失近似线性相关，并且我们开发了一种改进的分析估计，与测量观察到的数值停留时间和纵向偏移相一致。
RNA二级结构预测中实验证据的限制
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，
公众对 COVID-19 疫苗有效性的误解及减弱：来自爱尔兰的实验证据
目标：本研究旨在衡量公众对 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 的理解，以及疫苗有效性如何随着接种时间的推移而减弱。由于感知 VE 是疫苗接种率的有力预测指标，因此衡量感知可以为公共卫生政策和沟通提供信息。研究设计：在线随机实验。方法：这项研究是在疫苗接种率很高的爱尔兰进行的。一个具有全国代表性的样本 (n = 2000) 对一个旨在衡量对 COVID-19 VE 对死亡率的看法的场景做出了反应。场景中自接种疫苗以来的时间长度在四个治疗组 (2 周、3 个月、6 个月和 9 个月) 中随机变化。结果：公众低估了 VE，感知差异很大。大多数人 (57%) 的回答表明感知 VE 对死亡率的比率为 0 到 85%，即低于科学估计。在这群人中，平均感知 VE 仅为 49%。超过四分之一（26%）的人给出的答案表明感知到的 VE 大于 95%，即高于科学估计值。比较四个治疗组，答案没有考虑到疫苗减弱的影响。接种疫苗 9 个月后的感知 VE 实际上高于接种疫苗 2 周后的感知 VE。结论：尽管疫苗接种率很高，但爱尔兰的大多数公众都低估了 VE。此外，公众并没有接受疫苗在接种疫苗后的几个月内减弱的概念。这两种误解都可能降低疫苗的接种率，除非公共卫生当局通过改善沟通来纠正它们。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表皇家公共卫生学会出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
社交媒体、影响者和环保产品的采用：来自中国农村的实地实验证据
摘要 用于提高业务绩效的低成本营销工具是否也有助于创造更美好的世界？作者通过随机对照田间试验研究了在线社交媒体工具在缓解客户（农民）不确定性和促进中国农村采用新型环保农药方面的作用。关键发现是，即使对于农药等新产品，低成本社交媒体支持平台也可以有效促进采用。平台上来自同行和公司的信息相结合，有助于了解产品特性，并减轻与产品质量和适当产品使用相关的不确定性。然而，在漏斗的试用阶段，该平台的表现不如公司的定制一对一支持，因为现有信息无法解决供应商可信度和产品真实性的不确定性。让平台上有影响力的人（尽管不是该产品的专家）保证其可信度有助于解决这个漏斗阻碍问题。从理论角度来看，本文为社交媒体平台上的参考影响和可信度信号以及新产品试用的后果提供了启发性证据。作者还提供了关于信息如何促进学习的直接实证证据，这一现象通常被认为存在于评估学习模型的研究中。