XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性时
当水测试阳性时会发生什么？ -Viqua
然后重新测试。由于总大肠菌群在环境中很常见，因此它们的存在表明表面环境与井之间的直接联系。井中的不足可能是责备的。将这些缺陷与休克氯化结合使用可以解决污染。但是，在许多情况下，途径不是由井的结构创造的，因此，冲击氯化过程仅在暂时有效。
VALIO：基于视觉注意的线性时间逻辑方法，用于可解释的环外识别
脱离回路（OOTL）现象会严重影响飞行员的表现并对航空安全构成威胁。以前识别 OOTL 状态的尝试主要使用了“黑箱”机器学习技术，但这些技术无法对其发现提供可解释的见解。为了弥补这一差距，我们的研究在名为“用于识别 OOTL 的视觉注意 LTL f”（VALIO）的框架内引入了线性时间逻辑 (LTL) 方法的一种新应用，利用眼动追踪技术非侵入式地捕捉飞行员的注意力焦点。通过将驾驶舱内的兴趣区 (AOI) 和注视持续时间编码为视觉注意轨迹 (VAT)，该方法可以捕捉视觉注意的空间和时间维度。它使 LTL 方法能够生成可解释的公式，对飞行员行为进行分类并提供对 OOTL 现象的理解。通过模拟飞行实验案例，我们比较了该方法在不同时间窗口（10 秒至 75 秒）下的有效性。结果表明，VALIO 在所有时间窗口上的表现都很稳定，最佳 F1 得分为 0.815，最低 F1 得分为 0.769。并且在使用短于 30 秒的时间窗口时，它的表现明显优于其他机器学习方法，表明其能够更及时地检测 OOTL 状态。此外，VALIO 通过推导人类可读的 OOTL 状态来阐明飞行员的行为。
具有挑战性时期的社会学想象
摘要：这篇批判性的文章认为，过去几年的事件使社会学与学生的生活更加相关，并增加了他们对社会学想象力的效用和实用性。要满足这一刻创造的机会，社会学教育者需要精心设计和高效的教学干预措施，以发展其学生的社会学想象力。不幸的是，开发学生社会学想象的许多可用奖学金缺乏概念上的清晰度和经验严格，以辨别哪种教学干预措施最有效。在对围绕社会学想象的学术问题进行了详细回顾之后，提供了扩大领域的建议。关键词：社会学想象力，教学奖学金，“有些人觉得我们作为一个社会坐在一个燃烧的房间里，冷静地喝了一杯咖啡，告诉自己，‘这很好'，”参议员理查德·伯尔（Richard Burr）在2018年在2016年俄罗斯干预2016年大选的俄罗斯干预期间说。参议员伯尔（Burr）引用了无处不在的互联网模因，描绘了一只宁静的卡通狗独自一人坐在一个被标题下方的火焰吞没的房间里，“这很好。”模因漫画家K.C.绿色最初创建的绿色最初在网上传播了病毒，这是人们面对侵犯危险的人们自己回避和非理性自满的一种方式。最初与个体冷漠和自欺欺人交谈的模因是由全球Covid-19造成的损失和社会动荡所改变的，这是由全球covid-19
当水测试为阴性时会发生什么？ -Viqua
水中缺乏总大肠菌群，并不一定表明您的水没有被污染；这仅意味着在测试时，对您的水没有外部影响的迹象。随着时间的推移，水质变化。降水，例如融雪和倾盆大雨，季节性变化是两个常见的影响，可能导致这些微生物渗透到您的水中。您最好的行动是至少每年至少在春季和秋季继续测试一次微生物。但是，您测试的越多，您就越有信心的水质。
使用线性时间逻辑，分离行动地标和自然语言指令
1简介AI的使用通常需要一个人类的循环组合，以便用户能够做出明智的决定。这样的决定是识别并为特定用户选择最佳计划。有可能引起用户偏好（Das等人2019; Mantik，Li和Porteous 2022）和/或以计划者可以推荐的语言指定这些偏好，例如PDDL3.0（Gerevini and Long 2005），然后让计划者选择一个最佳计划。但是，该解决方案是不切实际的，尤其是在没有所有偏好和约束的情况下，请先使用所有偏好和约束。为此，要么以Top-K计划的形式生成多个计划问题的工作历史（Riabov，Sohrabi和Udrea 2014； Katz等人。2018），高质量的计划（Katz，Sohrabi和Udrea 2020）或多样化的计划（Srivastava等人。2007; Nguyen等。 2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。 最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。 其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。 2018），对话系统（Chakraborti等人。 2022; Rizk等。 2020; Sreedharan等。 2020b）和Web服务com-（Brachman等人） 2022）。 但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。2007; Nguyen等。2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。2018），对话系统（Chakraborti等人。2022; Rizk等。2020; Sreedharan等。2020b）和Web服务com-（Brachman等人2022）。但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。例如，在（Chakraborti等人。2021），所有计划均显示为可以选择的单独序列 - 当然不会扩展到较大集
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
大黄金集合的线性时间不变模型
摘要：系统识别中的方法用于获得线性时间不变的状态空间模型，这些模型可以描述大量集合集合的水平平均温度和湿度如何随时间在小强迫下而演变。此处研究的整个集成集成在辐射 - 对流平衡中模拟了云系统解析模型。识别模型扩展了过去研究中使用的稳态线性响应函数，并提供了转移函数，噪声模型以及与二维重力波耦合时的转移函数，噪声模型和对流的行为。开发了一种新的程序，将状态空间模型转换为可解释的形式，该形式用于阐明和量化积云对流中的记忆。此处研究的线性问题是为获得数据驱动和解释的Coarteption的更一般努力的有用参考点。
模拟群落的 DNA 条形码突显了评估新热带鱼类多样性时的潜在偏差
图 1 研究框架 (a) 和所分析模拟群落的描述，包括不同物种组成和 DNA 输入、评估的标记和用于生物多样性评估的代理 (b)。所有模拟群落均使用来自圣弗朗西斯科河流域 (SFRB) 和热基蒂尼奥尼亚河流域 (JQRB) 的物种构建。 (1) 标准化圣弗朗西斯科河模拟群落 (SFmc) 包含来自 SFRB 的 23 个物种，具有相同的 DNA 浓度 (10 ng/ μ L) 和 (2) 使用不同 DNA 浓度偏斜的 SFmc。 (3) 圣弗朗西斯科和热基蒂尼奥尼亚河组合模拟群落 (SFJQmc) 使用来自标准化热基蒂尼奥尼亚河模拟群落 (JQmc) JQmc 和 SFmc 的 38 个独特物种构建。 (4) 标准化热基蒂尼奥尼亚河模拟群落 (JQmc) 由来自 JQRB 的 23 个物种组成，使用相同浓度的 DNA 构建。 （5）JQmc skewed：由来自 JQRB 的 23 个物种组成的模拟群落，采用 DNA 浓度倾斜构建。
J. Enriquevázquez-lozano和iñigo自由主义*用各向异性时间边界塑造量子真空
相对于时间边界之前的波浪的频率。但是，最近的Researchontime-varyingmedia探索了更复杂的超材料时间边界提供的许多机会。例如，各向异性的时间边界起作用“反棱镜” [9]，可以重定向预测波的能量[10]，并且表现出无产生后向波的颞brewster角度[11，12]。频率分散时间边界可实现多频产生[13，14]，而非偏置时间边界表现出法拉第旋转效应[15]。将两个或多个边界组合到时间多层系统中提供了进一步的设计灵活性，包括控制向后波及其光谱响应[16-19]。此外，当大量的时间边界是合并的时，thesystemcanbeeffectivementive deScriveTialDasaphosedasa photonic时间晶体[20-22]或时空超材料[23]允许获取新形式的光传播形式。时间边界对于量子光学的领域也很感兴趣，在该领域中，它们已被证明会导致挤压转换[24 - 26]。它们还会修改量子发射器[27]和游离电子[28]的光发射。与经典案例类似，预计超材料提供的设计灵活性将为量子变化媒体的研究开辟新的途径。随着这一动机，在这项工作中，我们提出了各向异性时间边界如何在真空放大效果的角度特性上提供控制（见图1）。真空放大效应[29，30]由电磁真空状态产生的光子产生，这是由量子真空波动和动态边界之间的相互作用产生的。如图1所示，各向异性的时间边界允许控制生成的光子的角度分布，包括抑制沿特定方向的光子抑制光子的生产，并贯穿着光子的光子发射，同时将它们全部浓缩到单个方向上，并产生了频率和生成的快速词，并产生了敏感的快速动物量，并产生了敏感的敏化剂量，并产生了敏感的敏捷量。共鸣。
碳酸酐酶抑制剂是抗生素抗性时代的新型抗菌物：我们现在在哪里？
摘要：细菌在人类和动物中产生的抗生素治疗的耐药性发生在微生物抵抗临床批准的抗生素治疗时。必须采取行动，以阻止抗生素抗性的进一步发展和后续超级细菌的出现。用药重新利用/重新定位是一种策略，可以帮助发现新的抗生素，因为它加快了药物发育阶段。在其中，Zn 2+离子粘合剂（例如磺酰胺及其生物膜体）被认为是获得新型抗菌物的最有前途的化合物，从而避免了抗生素耐药性。磺酰胺及其生物同体具有数十年来众所周知的药物样性质，并且是开发新的药理学家族的合适铅化合物，用于抑制碳酸酐酶（CAS）。cas是甲基酶的超家族，可催化CO 2水合与HCO 3--和H +的可逆反应，在大多数细菌中存在于多种遗传家族中（α-，β-，γ-和i -classes）中的大多数细菌。这些酶（充当CO 2换能器）是有前途的药物靶标，因为它们的活性影响了宿主中微生物增殖，生物合成途径和病原体持久性。在其自然或稍微修饰的支架中，磺酰胺/硫酸盐/磺胺剂在感染了抗生素耐药菌菌株的小鼠模型中抑制了CAS的体外和体内，从而确保了它们在相反的细菌抗生素耐药性中的作用。