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World File Search System气味
气味2-甲基异位酚的生物合成在蛋白质壳中被分为分室
。cc-by-nd 4.0国际许可在A未获得Peer Review的认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
提高和比较机器学习分类器的性能与元数据的技术来检测代码气味
背景：连续修改，次优的软件设计实践和严格的项目截止日期有助于代码气味的扩散。检测和重构这些代码气味对于维持复杂而必不可少的软件系统至关重要。忽略它们可能会导致未来的软件缺陷，使系统具有挑战性，并最终过时。监督的机器学习技术已成为无需专家知识或固定阈值值的代码气味分类的有价值的工具。可以通过有效的特征选择技术和优化超参数值来实现分类器性能的进一步增强。AIM：通过使用各种类型的元元素算法（包括群体智能，物理学，数学和基于生物的）等各种类型的元元素算法对多种机器学习分类器的性能度量进行改进。将其性能度量进行比较，以在代码气味检测的背景下找到最佳的元元素算法，并根据统计测试评估其影响。方法：本研究采用了十六种当代和鲁棒的元元素算法来优化两种机器学习算法的超参数：支持向量机（SVM）和k -near -tehermest邻居（K -NN）。无免费的午餐定理强调了一个应用程序中优化算法的成功可能不一定扩展到其他应用程序。因此，对这些算法进行了严格的比较分析，以确定最佳的代码气味检测解决方案。75％，100％和98。分别为57％。分别为57％。各种优化算法，包括算术，水母搜索，基于学生心理学，基于学生心理学，正弦余弦，Jaya，Jaya，crow Search，Dragon Fly Fly，Krill Herd，Multi-Forse，共生，花生，花授粉，基于学习的学习，基于学习，牵引力搜索，牵引力搜索和基于生物地理学的优化。结果：在优化的SVM的情况下，获得的最高准确性，AUC和F量值为98。非常明显的是，准确性和AUC的显着提高，达到32。22％和45。分别观察到11％。对于k -nn，最佳准确性，AUC和F量值的值在100％下都是完美的，准确性和ROC -AUC值值得注意的远足，相当于43。89％和40。 分别为83％。 结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。 统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。 优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。 这个创新89％和40。分别为83％。结论：优化的SVM通过正弦余弦优化算法表现出卓越的性能，而K -NN则通过花朵优化算法达到其峰值性能。统计分析强调了采用荟萃算法来优化机器学习分类器的实质性影响，从而大大提高了其性能。优化的SVM在检测上帝类方面表现出色，而优化的K -NN在识别数据类方面特别有效。这个创新
一种在早期嗅觉电路中重新格式化气味浓度的进化保守的方案
了解感官外围的刺激是如何进行重新格式化以产生有用表示的是神经科学的一个有趣的挑战。在嗅觉中，评估气味浓度是许多行为（例如跟踪和导航）的关键。最初，随着气味浓度的增加，第一阶感觉神经元的平均响应也会增加。，二阶神经元的平均响应仍会随着浓度的增加而浮出水面 - 这种转化是有助于浓度不变的气味识别，但似乎在将其发送到更高的大脑区域之前似乎会丢弃浓度信息。通过将来自不同物种的神经数据与计算模型相结合，我们提出了策略，尽管人口水平的平均反应平均反应，但二阶神经元通过该策略提供了浓度。我们发现，个体的二阶神经具有不同的浓度响应曲线，这些响应曲线是每个气味的独特曲线 - 有些神经元的反应更高，而另一些神经元的反应较少，而这些神经元的反应较少，而这种不同的差异共同产生了不同的组合表示，以使浓度不同。我们表明，可以使用电路计算（称为分裂性变种）来概括此编码方案，并且我们得出了这种偏差的能力条件。然后，我们讨论了两种机制（基于峰值速率与时序），高阶大脑区域可以通过重新格式表示的气味浓度来解释气味浓度。由于脊椎动物和无脊椎动物嗅觉系统很可能是依赖进化的，因此我们的发现表明，尽管新的电路结构存在明显的差异，但仍在相似的算法溶液上汇聚。最后，在陆地脊椎动物中，平行的嗅觉途径已经进化，其二阶神经元没有表现出如此多样化的响应曲线。相反，该途径中的神经元平均以更单一的方式表示浓度信息，从而使气味更容易地进行和识别，而牺牲了能源利用来增加。
navmed-p-5041.pdf - 海军部落
a.气味。有些毒剂有气味，可能有助于检测和识别（表 1-1），但许多毒剂基本上是无味的。（表 1-1 位于本手册的背面。）爆炸弹释放的化学毒剂的气味可能会被燃烧的爆炸物的气味所掩盖。呕吐剂可能与更致命的毒剂混合，以诱发呕吐和刺激呼吸道。这种混合物迫使受影响的个人打破面罩的密封以呕吐，使他们暴露于环境中更有毒的毒剂。检测到化学毒剂气味是立即戴上面罩并一直戴着直到发出“一切正常”信号的迹象之一。但是，不能仅依靠气味来检测或识别化学制剂。有些化学制剂即使在初次接触时也无法通过气味察觉。持续接触会使嗅觉迟钝。甚至有害
厌食症和低血症：概述
ABS大约95％至99％的化学效应是符合嗅觉的贡献，而味道是造成重新启示的味道。患有厌食症的人无法发现气味。除了获得或先天性外，它还可以是临时的或永久的。可以通过嗅觉路径在任何级别的病理状况中引起嗅觉疾病。这些干扰可能在多个级别发生。导电或感觉性缺陷是可以用来使它们进行的两种类别。在归类为导电性的疾病中，也称为运输障碍，在向嗅觉神经上皮细胞传输气味刺激时会引起中断。可以通过任何机械阻塞来阻止气味到达嗅觉神经元的任何机械障碍物。几个炎症过程可能会导致这种观察，包括导致粘液塞或鼻息肉的简单感染。某些神经系统原因有可能引起该疾病。更中央大脑结构受到感觉神经异常的影响。已经创建了嗅觉功能的测试，以对嗅觉灵活性进行有效的测量。这些气味测试检查了气味感知和气味鉴定的阈值。丁醇阈值测试，“宾夕法尼亚大学的气味识别测试（UPSIT）”和“ Sniffin'Sticks”测试是此类别中的一些测试。在这篇综述中，嗅觉差异提出了详细的文献调查。关键字：嗅觉疾病；厌食低血症；气味测试
在阳光中的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏症的痴呆症中的气味鉴定的人脑表示
结果：与对照组相比，AMCI/MAD组在所有OI测试和气味歧视测试中的表现都明显差。与OI fMRI [高斯随机场（GRF）校正的簇簇阈值（p <0.05）相比，AMCI/MAD组的右前梨状皮层的激活减少了，P <0.05]。纠正年龄，性教育和脑实质分数后，该组差异仍然存在。这种梨状活性的差异主要是由于气味歧视能力的差异和较小程度的OI能力驱动。在脑活动上没有气味歧视/鉴定得分相互作用。在两组中，只有气味歧视得分与位于右梨状皮层的大脑活动显着相关。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。 在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。 在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。OI期间的大脑活动与迷你心理状态检查评分无关。在组级别，AMCI/MAD组仅激活了前岛，而对照组在OI fMRI期间在嗅觉网络的所有区域内都有显着激活。在AMCI/MAD组中，OI fMRI期间的大脑活动与CSF的总β-淀粉样蛋白水平之间没有关联。
![污染控制研究指南 [截至 2024 年 3 月] 1.](/simg/1\1e7bdd7efad18dfb893587a040ab44859a4660f2.webp)
污染控制研究指南 [截至 2024 年 3 月] 1.
iii 使用扩散模型评估空气和气味排放的影响。对于气味排放，报告应包括对工厂运营中可能排放的恶臭气体或挥发性有机化合物 (VOC) 的影响的评估。 iv 控制空气污染的措施，确保符合新加坡污染控制实践守则标准 (即 SS593:2013)、EPMA 1999 及其法规中的排放标准和要求。 v 工厂应采取措施控制和防止空气排放和气味滋扰，包括参考其他国家类似项目的最佳可用技术。 vi 管理计划，确保空气和气味排放控制措施的有效性，并管理意外情况，例如当工厂设施无法处理空气和气味排放时。 vii 监测方案——监测的空气/气味杂质、监测设备/进行的测试的类型（例如美国环境保护署（EPA）批准或指定的参考和等效方法）以及监测频率。
MLCQ数据集的比较研究
摘要。代码气味是软件代码中潜在问题的指标，可以使维护更具挑战性。传统的检测代码气味的方法主要依赖于手工制作的规则和启发式方法，而最近的进步探索了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。在本文中，我们研究了基于迅速的大语言模型（LLM）在代码气味检测中的应用，利用最先进的模型，即经过生成的预训练的预训练的Transformer-4（GPT-4）和大型语言模型Meta AI（LLAMA）。我们对机器学习代码质量（MLCQ）数据集进行了广泛的分析，重点介绍这些LLM在提示识别和分类代码气味时的性能。通过系统地评估每个模型的性能，我们提供了对它们的精确，召回和能够跨越不同类型的代码气味的能力的见解。我们的结果旨在证明LLM的潜力是自动化某些类型的代码气味的有前途的工具，同时表现不佳。
MACES-活动报告 1/4/2024
我首先在上午 11:55 在 PEAS 投诉地址 629 S Scott Street 附近观察气味。这里闻到氯/化学物质气味，级别为 1，风几乎直接从西边吹来。这个地址位于设施的东南方向。然后我分别在大约 12:02 和 12:08 PM 前往在线投诉表格中的两个地址，1045 W. Maple Ave. 和 1080 Orchard Ct.，这两个地址位于设施的东北部。这里没有闻到任何气味。然后我走到设施，打开车窗，在靠近时可以闻到气味。我在入口附近停车并下了车，注意到明显而明确的化学气味，级别大约为 3。然后我进入停车场，大约在下午 12:20 PM 进入设施。