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World File Search System指示图
海拔风力涡轮机指示图 2.1a ...
4. 路边洼地应浅且坡度适中，以防止冲刷。在陡峭区域，应设置拦蓄坝以降低流速并提供源头控制淤泥遏制。必要时，拦蓄坝将与沉淀池和/或横向排水沟一起设置。
塔斯马尼亚沿海脆弱性指示图...
封面照片：沙质海岸是一种流动地貌，极易受到侵蚀，海平面上升会导致沙丘流动性增加。中间图片描绘的是奈湾（塔斯马尼亚西南部）的海滩和沙丘，其当前的活跃侵蚀状态可能主要是对 20 世纪全球海平面再次上升的反应。然而，沙质海岸并不是唯一一种可能因海平面上升而加速侵蚀的沿海地貌类型。左侧图片显示了康奈利安湾（霍巴特）的粘土砾石半岩化第三纪沉积物的海岸线，由于海浪侵蚀，海岸线在过去几十年中已后退数米。海岸悬崖（右侧图片）是另一种地貌类型，即使在海平面稳定的情况下，它通常也会持续受到侵蚀，并且可能因海平面上升而加速岩石坠落和塌陷。在仅由半石化基岩组成的沿海悬崖上，这一点尤其明显，就像这里描绘的塔斯马尼亚悬崖一样。
人类，自然和选举：评估环境议程和SDA，印尼总统候选人2024
尽管增加了，但实施呢？应该维护许多事情，但是也有一些事情必须引起严重关注。例如，印度尼西亚在抑制增加森林砍伐率方面的成功是应维持和加强的成就。，因为在这项成就中，印度尼西亚仍然无法将新许可证终止的指示图（Pippib）变为国家空间计划的基础。在2021 - 2022年，印尼政府还相对成功地拘留了森林和陆地大火问题，但仍然必须改善这一点。，因为在这一成功之际，Madani指出，在2023年1月至11月的一月，森林和陆地大火扩展到130万公顷，几乎等于2019年的一场大火，覆盖了160万公顷的面积。
网络安全策略验证
摘要。我们提出了一个统一的理论，用于验证网络安全策略。作为指示图表示安全策略。要检查高级安全目标，表达了对策略的安全不变性。我们涵盖单调安全不变式，即禁止更多的人不会损害安全性。我们为安全不变理论提供以下贡献。（i）安全的方案特定知识的自动完成，这可以简化可用性。（ii）可以通过紧缩拒绝所有政策的安全不变性的保险来修复安全性。（iii）计算安全策略的算法。（iv）网络安全机制中状态连接语义的形式化。（v）一种算法来计算策略的安全状态实施。（vi）所有理论的可执行实现。（vii）示例，从飞机机舱数据网络到分析大型现实世界壁炉的分析。有关详细说明，请参见[2，3，1]。
磁铁：用于有向图的神经网络
基于图的数据的流行刺激了图神经网络（GNN）和相关的机器学习算法的快速发展。然而，尽管许多数据集自然而然地按照指示图进行建模，包括引文，网站和交通网络，但本研究的绝大多数都集中在无向图上。在本文中，我们提出了磁铁，这是一个基于复杂的Hermitian基质的有向图的GNN，称为磁性拉普拉斯式。此矩阵在其相位中的条目的大小和方向信息中编码了无方向的几何结构。“电荷”参数将光谱信息与定向周期之间的变化变化。我们将网络应用于各种有向的图节点分类，并链接预测任务，显示磁铁在所有任务上都表现良好，并且其性能超过了大多数此类任务的所有其他方法。磁铁的基本原理可以使其适应其他GNN架构。
对肿瘤淋巴瘤激酶（ALK）的药理抑制剂（ALK）通过靶向效应诱导免疫原性细胞死亡
分子表示学习（MRL）长期以来在药物发现和材料科学领域至关重要，并且由于自然语言处理（NLP）和图形神经网络（GNN）的发展，它取得了重大进展。nlp将分子视为一维顺序令牌，而GNN则将它们视为二维拓扑图。基于通过不同的消息传递算法，GNN在检测化学环境和预测分子特性方面具有各种性能。在此，我们提出了定向的图形注意力网络（D-GAT）：具有定向键的表达性GNN。我们策略成功的关键是按照指示图处理分子图，并通过缩放的点 - 产物注意机制来更新键状态和原子状态。这使模型可以更好地捕获分子图的子结构，即官能团。与其他GNN或消息传递神经网络（MPNN）相比，D-Gats的表现优于15个重要分子属性预测基准中的13个。
定量双极论证图的贡献函数：基于原则的分析
正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是，形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者，也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中，参数及其关系作为指示图表示，其中节点是参数，边缘是参数关系（通常：攻击或支持）。从这些论点图中，得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证（QBA）。在QBA（通常是数值）权重（通常是数值的）权重（如此公认的初始优势）中分配给了参数，并且参数通过支持和攻击关系连接。因此，通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者（取决于关系）。给出了定量的双极论证图（qbag），然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲，论点的攻击者倾向于降低其最终力量，而支持者倾向于增加它的最终力量。通常，正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2，3]，例如，在可解释的推荐系统[4]的背景下，回顾聚合[5]或机器学习模型，例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者，至关重要的是，对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解，这一点至关重要。
ARGMED-AGENT：通过论证方案解散的解释临床决策推理
摘要 - 在临床推理中使用大型语言模型（LLM）有两个主要障碍。首先，尽管LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出巨大的希望，但它们在复杂的推理和计划中的表现却没有期望。其次，LLM使用不可解释的方法来做出与临床医生的认知过程根本不同的临床决策。这导致用户不信任。在本文中，我们提出了一个称为argdrestents的多代理框架，该框架旨在使基于LLM的代理通过互动来解释临床决策推理。Argmed-通过论证方案进行临床讨论（一种用于建模临床推理中认知过程的推理机制），然后将论证过程构造为对有冲突关系的指示图构建论证过程。最终，使用符号求解器来确定一系列理性和连贯的论点来支持决策。我们构建了一个正式的Argmed代理模型，并为理论保证提供了当前的猜想。Argmed-Agents使LLM可以通过以自定向方式产生推理的解释来模仿临床论证推理的过程。设置实验表明，与其他及时方法相比，Argsments不仅提高了复杂的临床决策推理问题的准确性，而且更重要的是，它为用户提供了提高其信心的决策解释。索引术语 - 临床决策支持，大语言模型，多代理系统，可解释的AI