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人工智能教材的特点及分类
TSUGE Tetsuya*、SATO Yukie*2、NAKAGAWA Hitoshi* *日本开放大学，日本千叶县美滨区若叶 2-11 号，邮编 261-8586 *2 金泽星陵大学，日本石川县金泽市御所町牛石 10-1 号，邮编 920-8620
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
确定圣约翰草（Hypericum Perforatum L.）油，Nigella sativa油，丁香（Eugenia caryophyllata）油，
摘要：这项研究的目的是在从血液培养物中分离出的细菌上检测圣约翰麦芽汁，nigella sativa，丁香，橙皮和大蒜油，以确定其抗菌作用。在2021年12月1日至2022年1月1日之间，将一百个血液样本送往阿塔图克大学医学微生物学实验室，并通过血液培养系统进行了分析。从血液培养中分离的细菌被转移到血琼脂中。细菌悬浮液是从0.5 MC Farland浊度的细菌菌落中制备的。通过液体微稀释法确定植物提取油的抗菌活性，最小抑制浓度和最小的杀菌浓度值。另外，测量了圆盘扩散法的区域直径。在研究中包括的100个临床样本中，仅检测到植物提取物油的抗菌作用。显示出7.81 µg/ml的最有效抗菌作用对溶血葡萄球菌和肠杆菌的抗菌作用。大蒜油在7.81 µg/mL时表现出对大肠杆菌和葡萄球菌溶血菌的最有效抗菌作用。nigella sativa油在3.9 µg/ml时显示出对溶血葡萄球菌的最有效抗菌作用。橙皮油在1.95 µg/ml时表现出针对粪肠球菌的最有效抗菌作用。©2023 NTMS。关键字：关键字：抗菌活动；植物提取物；血液培养；微稀释；区域直径。大蒜，大肠杆菌上的大蒜油，葡萄球菌溶血菌和肠杆菌，溶血性葡萄球菌上的圣约翰麦芽汁油和肠杆菌的肠球菌，nigella sativa sativa sativa油在葡萄球菌上已经有效。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）