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功能•薄型配置文件允许各种安装选项和方便的控制•远程版本包括可移动的背板，可快速从墙壁或其基座上迅速将其删除并随身携带•WallPod版本安装到传统的帮派盒或墙壁表面或墙壁表面或墙壁表面，并包含反tamper的功能，以防止从墙壁上删除，如果可以通过墙壁换取10年的电池•单个电池•单个电池•单个电池的范围•单个电池，请使用单件电池，•无效的电池，•无效的电池，•无效的电池，•无效的电池，固定电池•固定的电池量，对按钮按钮的软单击响应•指示灯被离散地隐藏在Nlight Air徽标后面，并在按下按钮时会照明•广播旅行1,000英尺的视线，通过商业结构降低范围，可以通过Nlight空气自动桥梁技术重复，并有可能在任何方向
在异质碳酸盐储层中通过机器学习改善渗透率预测：中新世无效的中新世，Ras Fanar Field，Suez of Suez of Suez，埃及
抽象预测和插值井之间获得3D分布的渗透性是用于保护模拟的具有挑战性的任务。无碳酸盐储层中的高度异质性和成岩作用为准确预测提供了重要的障碍。此外，储层中存在核心和井记录数据之间的复杂关系。本研究提出了一种基于机器学习（ML）的新方法，以克服此类困难并建立强大的渗透性预测模型。这项研究的主要目的是开发一种基于ML的渗透性预测方法，以预测渗透率日志并填充预测的对数以获得储层的3D渗透率分布。该方法涉及将储层的间隔分组为流量单位（FUS），每个储层单位都有不同的岩石物理特性。概率密度函数用于研究井日志和FUS之间的关系，以选择可靠的模型预测的高加权输入特征。已实施了五种ML算法，包括线性回归（LR），多项式回归（PR），支持矢量回归（SVR），决策树（DET）和随机森林（RF），以将核心渗透性与有影响力的孔集成与有影响力的孔原木以预测渗透率。数据集随机分为训练和测试集，以评估开发模型的性能。对模型的超参数进行了调整，以提高模型的预测性能。为了预测渗透率日志，使用了两个包含整个重点毒的关键井来训练最准确的ML模型，以及其他井来测试性能。的结果表明，RF模型优于所有其他ML模型，并提供最准确的结果，其中调整后的确定系数（R 2 ADJ）在预测的渗透率和核心渗透率之间的训练集为0.87，对于测试集，平均绝对误差和平均正式误差（MSSE）的平均误差和0.32和0.19和0.19和0.19和0.19，均为0.82。据观察，当在包含整个储层FUS的井上训练RF模型时，它表现出较高的预测性能。这种方法有助于检测井的孔原木和渗透率之间的模式，并捕获储层的广泛渗透率分布。最终，通过高斯随机函数模拟地统计学方法填充了预测的渗透率日志，以构建储层的3D渗透率分布。研究成果将帮助ML的用户对适当的ML算法做出明智的选择，以在碳酸盐储层表征中使用，以进行更准确的通透性预测，并使用有限的可用数据进行更好的决策。
基于CRISPR的功能基因组学用于神经系统疾病 在双向脑计算机界面中，升华和无效的投影作为伪影刺激的伪影抑制方法
神经退行性，神经发育和神经精神疾病是最大的公共卫生挑战之一，因为许多人缺乏调整疾病的治疗方法。缺乏有效疗法的主要原因是我们对病因和细胞机制的有限理解。全基因组关联研究正在提供越来越多的疾病相关遗传变异的目录。下一个挑战是阐明这些变体如何引起疾病，并将这种理解转化为疗法。本综述描述了最近开发的基于CRISPR的功能基因组学方法如何发现神经系统疾病中的疾病机制和治疗靶标。使用CRISPR干扰（CRISPRI）和CRISPR激活（CRISPRA），可在实验疾病模型中使用细菌CRISPR系统来编辑基因组并控制基因的表达水平。这些遗传扰动可以在大规模平行的遗传筛选中实施，以评估人类细胞的功能后果。CRISPR筛选与诱导的多能干细胞（IPSC）技术相结合，该技术能够推导分化的细胞类型，例如神经元和神经胶质，以及来自从患者获得的细胞的脑器官。基于疾病相关的基因表达变化的基于CRISPRI/CRISPRA的建模可以确定因果变化。遗传修饰者筛查可以阐明疾病机制，细胞类型选择性脆弱性的因果决定因素，并确定治疗靶标。
![arxiv：2502.14967v1 [Quant-ph] 2025年2月20日](/simg/8\8319f08b02881b6f16e79164f1d63bca71f5ef50.webp)
美国航空965航班空难案例分析
与其他事故类别相比，造成的死亡人数相当多（Kelly & Efthymiou，2019 年）。航空业有史以来记录的 CFIT 事故之一是美国航空公司 965 航班坠毁事件。缺乏对垂直导航、靠近地形以及关键无线电辅助设备的相对位置的态势感知是坠机的前兆，造成数百名乘客和机组人员死亡。（哥伦比亚共和国民用航空 (ACRC)，1995 年）。调查显示，WM 直接影响 SA，在大多数情况下，无效的 WM 是导致 SA 和 CFIT 损失的因素之一（Kanki、Anca 和 Chidester，2019 年）。因此，本研究旨在分析美国航空 965 航班坠毁事件，并研究 WM 对机组人员 SA 的影响以及导致飞行操作中 WM 无效的因素。
对人工智能进行民主控制的人权
“对整个技术进行监管很可能是无效的” 15 ；这意味着试图对整个人工智能和数据收集行业进行监管很可能是无效的。这确实具有一定的可信度，因为试图涵盖整个技术类别的立法必须非常广泛，以至于留下的漏洞将成为危险的威胁。澳大利亚的管理机构不应该试图监管或立法整个技术群体，而应该专注于监管技术的使用，这样我们就不会面临“屠杀机器人”的未来。目前，公众对任何收集和利用其数据的组织都高度怀疑 - 包括政府。根据该论文，只有 39% 的受访者信任政府对其个人收集数据的使用。鉴于公众如此持怀疑态度，政府有责任保护他们的利益，并确保这些公民不会被科技公司利用。