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皮下和词词者桦树花粉免疫疗法对桦木相关食物过敏的影响：系统评价
背景：桦木花粉 - 相关食物过敏（BPFA）是桦树流行地区最常见的食物过敏类型，例如西欧和中欧。目前，BPFA尚无治疗方法。由于桦木花粉与一系列含义的植物食品之间的交叉反应性，桦木花粉过敏原免疫疗法（AIT）可能有效地治疗BPFA。在这项研究中，我们系统地评估了桦木花粉的有效性 - 在治疗BPFA中，特定的下或舌下免疫疗法。方法：在PubMed，Embase和Cochrane库中进行了搜索。由两名审阅者独立筛选了针对预定资格标准的研究。感兴趣的结果是（1）食物挑战期间症状的严重程度的变化，（2）引起剂量（ED）和（3）食物过敏质量的生活质量（FA-QOL）。使用修订后的偏置工具的Cochrane风险评估所选文章的有效性。我们专注于具有偏见风险最低的研究，并考虑了具有高偏见风险的研究。数据是描述性汇总的。结果：选择了十项研究，其中包括475名患者。七项研究被归类为“偏见的高风险”，三个研究为“中等风险””三个中度的偏见研究风险，共有98例患者，报告了挑战期间症状的严重程度和编辑。所有三项研究都有一个对照组。在七项支持研究中，有四个有一个对照组，其中三个对症状的严重程度和ED都显示出改善。与对照组相比，在三项研究中的两项以及三分之一的诱导剂量中，在挑战中观察到了症状的严重程度的提高。只有一项研究研究了桦木花粉AIT对FA-QOL的影响，表明接受皮下免疫疗法或安慰剂的患者之间没有显着差异。所有支持研究都没有研究治疗对FA-QOL的影响。
AI-Lyricist：生成受约束的音乐和词汇
摘要 我们提出 AI-Lyricist：一个根据所需词汇和 MIDI 文件作为输入来生成新颖而有意义的歌词的系统。这项任务涉及多项挑战，包括自动识别旋律并从多声道音乐中提取音节模板、生成与输入音乐风格和音节对齐相匹配的创意歌词以及满足词汇约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个自动歌词生成系统，该系统由四个模块组成：（1）音乐结构分析器，用于从给定的 MIDI 文件中获取音乐结构和音节模板，利用预期音节数的概念更好地识别旋律；（2）基于 SeqGAN 的歌词生成器，通过策略梯度进行多对抗训练优化，使用双鉴别器进行文本质量和音节对齐；（3）深度耦合的音乐歌词嵌入模型，将音乐和歌词投射到联合空间中，以便公平比较旋律和歌词约束；以及一个名为 (4) Polisher 的模块，通过对生成器应用掩码并替换要学习的单词来满足词汇约束。我们在超过 7,000 个音乐歌词对的数据集上训练了我们的模型，并通过主题、情感和流派方面的手动注释标签进行了增强。客观和主观评价均表明 AI-Lyricist 在所提出的任务上的表现优于最先进的技术。
安静的轰鸣：成形的音爆演示器……
《减弱音爆：异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆：NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷（NASA SP-2010-570）中。尽管我之前熟悉航空史，但最初，我还是犹豫不决，是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是，一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门，最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想：NASA 和超音速运输的技术政治，1945-1999》，这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后，我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究，并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会，让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑，本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时，本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破，他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助，并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流，这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源，并在 Freddy Lockarno 的帮助下，帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料，回答了问题，并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
太空飞行中使用的缩写词列表
AFSC 空军太空司令部 AFSC 空军专业代码 AFSC 空军系统司令部 AFSCF 空军卫星控制设施 AFSCF 空军太空指挥设施 AFSCF 空军系统指挥设施 AFSCN 空军卫星控制网络 AFSCN 空军太空司令部网络 AFSCS 空军卫星通信系统 AFSD 空军太空师 AFSIE 空军标准物品和设备 AFSIG 上升飞行系统集成组 AFSLV 空军航天运载火箭 AFSPACECOM 空军太空司令部
jenzabar One首字母缩写词和术语
IIM ..................................................................................................................................................................... 8
园艺植物中的多词和计算生物学
园艺是农业更广泛领域的组成部分，在人类文明的发展中发挥了关键作用。园艺实践的进步极大地促进了从游牧生活方式到定居的农业社区的转变。该领域涵盖了生长，繁殖，加工和商业化各种植物类型的科学，技术和艺术方面，例如观赏物种，种类，种类，水果，蔬菜，蔬菜，坚果，种子和草药。近年来，许多园艺植物基因组的测序激增（Marks等，2021）。多词和计算生物学领域，尤其是与园艺植物相关的以及从基因型到表型的过渡时，它们经历了显着的生长和多样化的生长（Cao等，2022a）。这一进展是由高通量技术和创新计算方法的融合所驱动的，从而对植物生理适应和生物学机制产生了深刻的见解。当前的研究主题集中于将高级的OMIC和计算生物学技术融合，以将基因型与表型相关联，并将遗传标记与各种园艺作物的特征联系起来（图1）。本研究主题展示了24篇学术文章的集合。在此组合中，有两部分是全面的评论，而另外22个构成了原始的研究论文。其中，一对探究了园艺作物的基因组测序。此外，三篇文章着重于研究水果作物的研究，另一篇三重奏阐明了蔬菜研究，一篇论文探讨了中草药的领域。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
与the鼠激光脉冲的光电离心词
摘要通过极端超紫罗兰（XUV）attosecond激光脉冲对原子或分子的光电离，需要仔细考虑来自光电离过程导致的离子 +光电子纠缠程度。在这里，我们考虑通过the骨的attosent激光脉冲对中性H 2的光电离心引起的相干H 2 +振动动力学。我们表明，chi脚的激光脉冲导致离子 +光电子纠缠以及从纯状态到混合状态的过渡。这种过渡的特征是评估纯度，对于转换限制的attosent激光脉冲而言，它接近统一性，并降低到由在光电离过程中填充的振动态数确定的值，以增加chirp参数的值。在计算中，通过用短的超紫色（UV）激光脉冲计算H 2 +阳离子的时间延迟解离来探测振动动力学。独立于chirp的大小，可以通过记录XUV-UV延迟依赖性动能与随附的光电子的动能，从而恢复相干的振动动力学。