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全稳态钠离子电池
使用陶瓷电解质的全稳态锂离子电池（LIB）被认为是可充电电池的理想形式，因为它们的高能量密度和安全性。但是，在追求全稳态的液体时，锂资源可用性的问题被选择性地忽略了。考虑到全稳态液体所需的锂量对于当前的锂资源而言是不可持续的，这是另一个系统，它还提供了高能量密度和安全性D全稳态钠离子电池（SIBS）D的双重优势，D具有可持续性的可持续性优势，并且可能是竞争强劲的竞争者，这可能是竞争的强大竞争。本文Brie-fly介绍了全稳态的SIBS的研究状态，解释了其优势的来源，并讨论了潜在的固体钠离子导体发展方法，旨在激发研究人员的兴趣并吸引对所有固定状态sibs的领域的关注。
考虑以更合乎道德的方式处理人工智能数据
数据塑造了我们目前所知的人工智能 (AI) 的发展，多年来，集中式网络基础设施主导着这些数据的来源和后续使用。研究表明，集中式方法的表示效果不佳，而随着人工智能现在越来越多地融入日常生活，需要努力改进这一点。人工智能研究界已开始探索以更民主的方式管理数据基础设施，发现分散式网络可以实现更高的透明度，从而可以缓解选择偏差等核心伦理问题。考虑到这一点，我们在此围绕人工智能中的数据表示和数据基础设施进行了一项小型调查。我们概述了与数据驱动人工智能相关的四个关键考虑因素（审计、基准测试、信心和信任、可解释性和可解释性），并提出对它们的反思以及改进的跨学科讨论可能有助于缓解基于数据的人工智能伦理问题，并最终改善与人工智能交互时的个人福祉。
混合方法 - NOVA 研究门户
尽管技术赋权对社会具有重要价值，但人们对于其对消费者决策的下游影响知之甚少。本研究借鉴了期望-确认理论和人工智能（AI）中的自主性，并研究了AI（与自主选择相比）如何对消费者结果产生不利影响，从而产生自主性与技术的紧张关系，即AI技术削弱消费者在选择中的自主性而引起的冲突。四项采用混合方法的研究表明，流媒体平台中AI推荐的使用会产生自主性与技术的紧张关系，从而降低消费者的表现预期，从而降低他们的满意度。然而，这种影响取决于AI推荐的性质。虽然AI推荐与消费者偏好不匹配可能会适得其反，但当选择符合消费者的偏好时，AI的负面影响会减轻。我们为消费者与AI互动时的自主感的实证研究做出了重大的理论和实践贡献。
议员解释广场审批情况 - Davis Clipper
法明顿 —“我爱孩子，”Reid P. Newey 在接受戴维斯学区负责人的任命时说道。“我想让我们的学生拥有尽可能光明的未来。”11 月 1 日，学区教育委员会一致通过任命 Newey 为该学区第 18 任负责人。委员会主席 Gordon Eckersley 称赞 Newey 拥有“丰富多样的经验”，包括担任校长的经历，以及管理学区财务和监督韦伯学区建设项目的经历，他现在是韦伯学区的助理负责人。“他与商界和民间领袖合作得很好，所做的一切都富有创新精神和协作精神，”Eckersley 说道。作为负责人，Newey 将负责监督 5,989 名员工的工作和 72,212 名学生的教育。委员会审查了 17 位候选人的申请，并将 10 位推荐给董事会。董事会成员在选择 Newey 之前对这 10 位候选人进行了面试。
学生上传疫苗接种证明文件指南
1. 单击疫苗信息选项部分中的已接种疫苗单选选项。 2. 疫苗接种类型——选择您的第一次疫苗接种。 3. 疫苗接种日期——选择疫苗类型的日期。 4. 疫苗接种国家、州和疫苗接种地点——从下拉菜单中选择选项。 5. 使用添加行 (+) 按钮添加其他疫苗。 6. 纽约州 Excelsior 通行证信息——（仅适用于纽约州 Excelsior 通行证持有者）。如果您在纽约州接种了疫苗，并且拥有有效的 NYS Excelsior 通行证或 Excelsior Pass Plus，请单击复选框并准确填写您提供给 Excelsior 应用程序的信息详情。请注意，此信息是可选的，不会用于更新 CUNYfirst 中的任何信息。 7. 支持文件——从下拉菜单中选择一种文档类型，然后单击上传按钮从您的计算机上传文档。选择要上传的疫苗接种文档类型。
议员解释广场审批情况 - Davis Clipper
法明顿 —“我爱孩子，”Reid P. Newey 在接受戴维斯学区负责人的任命时说道。“我想让我们的学生拥有尽可能光明的未来。”11 月 1 日，学区教育委员会一致通过任命 Newey 为该学区第 18 任负责人。委员会主席 Gordon Eckersley 称赞 Newey 拥有“丰富多样的经验”，包括担任校长的经历，以及管理学区财务和监督韦伯学区建设项目的经历，他现在是韦伯学区的助理负责人。“他与商界和民间领袖合作得很好，所做的一切都富有创新精神和协作精神，”Eckersley 说道。作为负责人，Newey 将负责监督 5,989 名员工的工作和 72,212 名学生的教育。委员会审查了 17 位候选人的申请，并将 10 位推荐给董事会。董事会成员在选择 Newey 之前对这 10 位候选人进行了面试。
基于多个相似性度量融合>的合成致命相互作用预测
摘要综合致死性（SL）关系会产生，而两个基因中的遗传结合导致细胞死亡，而两种基因中的任何一个都没有缺乏效率。突变肿瘤细胞的存活取决于突变基因的SL伴侣，从而通过抑制致癌基因的SL伴侣而被选择性地杀死癌细胞，但正常细胞不能杀死。因此，迫切需要开发更有效的SL对鉴定的癌症靶向治疗的计算方法。在本文中，我们提出了一种基于相似性融合的新方法，以预测SL对。多种类型的基因相似性度量是整合的，并应用了k -neart最初的邻居算法（K -NN），以实现基因对之间基于相似性的分类任务。作为一种基于相似性的方法，我们的方法在多个实验中表现出了出色的性能。除了我们方法的效果外，易用性和可扩展性也可以使我们的方法在实践中更广泛地使用。
HDV 临床试验情况说明书
依折麦布目前用于降低血液中的胆固醇，目前正在研究其对丁型肝炎的有效性。依折麦布具有药效团特征，可抑制 NTCP，NTCP 是 HBV 和 HDV 进入肝细胞所需的受体。这种化合物被称为“基于核酸的两亲性聚合物”(NAP)，可抑制受感染肝细胞释放乙型肝炎表面抗原 (HBsAg)，目前正在评估其与 PEG-IFN 联合治疗丁型肝炎病毒的效果。GI-18000 Tarmogen 目前正在研究其对丁型肝炎感染细胞产生 T 细胞免疫反应的有效性，以改善治疗结果。该策略是确定区分患病细胞和正常细胞的分子靶点，并激活免疫系统以选择性地靶向和消灭患病细胞。这种方法正用于乙型肝炎和丁型肝炎病毒，使用干扰和破坏病毒基因组的化合物“沉默”病毒 RNA。
学习学习而不会忘记使用
持续学习（CL）是指通过在保留先前学习的经验的同时容纳新知识来不断学习的能力。虽然这个概念是人类学习固有的，但当前的机器学习方法很容易覆盖以前学习的作品，因此忘记了过去的经验。相反，应选择性地和仔细地更新模型参数，以避免不必要的遗忘，同时最佳利用先前学习的模式以加速未来的学习。由于很难手工制作有效的更新机制，因此我们提出了元学习基于变压器的优化器来增强CL。此元学习优化器使用ATTENITION来学习跨任务流的模型参数之间的复杂关系，并旨在为当前任务生成有效的重量更新，同时防止对先前遇到的任务的灾难性遗忘。在基准数据集上进行评估，例如SplitMnist，RotatedMnist和SplitCifar-100，即使在较小的标记数据集中，也肯定了所提出的方法的疗效，即使在连续学习框架内集成了元学习优化器的优势。
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应用统计与概率 [3 1 0 4] 基础知识...
AI6101：应用统计和概率 [3 1 0 4] 统计学基础：统计学在工程中的作用、基本原理、回顾性研究、观察性研究、设计实验、随时间观察过程、机械和经验模型、概率和概率模型、集中趋势测量：平均值、中位数和众数、离散度测量-范围、四分位差、平均差、标准差、变异系数、偏度、峰度。概率分布：样本空间和事件、概率的解释和公理、加法规则、条件概率、乘法和总计、概率规则、贝叶斯定理、随机变量、随机变量的概念、伯努利分布、二项分布、泊松分布、正态分布。相关性和回归：概念和类型、卡尔·皮尔逊方法、秩斯皮尔曼方法、最小二乘法、离散随机变量和概率分布。连续随机变量和概率分布。联合概率分布。假设检验：假设检验、零假设和备择假设、显著性水平、单尾和双尾检验、大样本检验（单均值检验、均值差检验、单比例检验、比例差检验）、t 检验、F 检验、卡方检验。参考文献：