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World File Search System混入
香蕉种植
土地准备 在种植香蕉之前，先种植绿肥作物，如大叶茶、豇豆等，然后将其埋入土壤中。土地可以耕 2-4 次并平整。使用翻耕机或耙子打碎土块，使土壤倾斜。在土壤准备过程中，添加基础剂量的 FYM 并彻底混入土壤中。通常需要 45 厘米 x 45 厘米 x 45 厘米的坑。坑内应填入表土，其中混合了 10 公斤 FYM（充分分解）、250 克印度楝饼和 20 克康博福隆。将准备好的坑放在太阳辐射下有助于杀死有害昆虫，有效对抗土壤传播的疾病并有助于通气。在 PH 值高于 8 的盐碱土中，坑混合物需要经过改性以加入有机物。添加有机物有助于降低盐度，而添加紫砂石可改善孔隙度和通气性。沟栽是坑栽的替代方法。根据土壤层，可以选择适当的方法以及种植植物的间距和深度。
教师人工智能意识调查
在本研究中，研究人员设计和开发了一个量表，以解决教师对人工智能融入教育的认识，以及他们对发展人工智能及其分支概念的倾向。将教师对人工智能的认识转化为分数范围，并确定了每个级别可以达到的最大能力。在研究中，旨在开发一个可靠、最新和有效的量表，以揭示教师对人工智能的认识，并通过提供测量工具为文献做出贡献。研究人员开发的“教师人工智能意识量表”作为数据收集工具，首先在 30 名教师身上进行了试点应用，然后在 561 名教师身上进行了测试。研究人群是一个合适的样本。数据收集是通过 Google 表单上的问卷进行的。本研究的样本为 561 名私立学校和公立学校教师。制定了李克特式量表项目，以考察教师的意识。研究方法采用定量设计。在量表项目的有效性和可靠性测试中，使用 SPSS 程序进行频率和百分比计算，然后将获得的数据混入研究中。
蓝色和橙色插图鸟类通讯
必须致电环境管理部门危险废物 (EMDHW) 项目经理提出通用废物收集区 (UWCA) 申请。如果他们确定您收集的灯足以需要 UWCA，他们会为您设置一个。UWCA 经理应接受环境官员 (EO) 培训，以了解和理解管理 UWCA 的规则。UWCA 的位置应位于安全区域，以避免发生事故或损坏容器，并且必须保持清洁。提供的容器将由 EMDHW 正确标记，您将在将第一盏灯放入容器时添加开始日期。容器应在开始日期后的一 (1) 年内交给 EMDHW 人员。不使用时，此容器必须关闭，无损坏，完好无损，并且必须始终放在指定区域。必须小心确保容器外部除列出的 UW 灯外没有其他 UW 灯，即：4' 灯管中不得混入紧凑型荧光灯 (CFL) 灯泡。标签必须朝外，使用日期必须清晰书写且可见。EMDHW 将通过亲自或虚拟检查每月至少检查一次以验证合规性。请记住，容器由您保管。虽然 EMDHW 将每月至少检查一次您的 UWCA，但在 UWCA 交由 EMDHW 保管之前，您应对 UWCA 的内容、保管和处理负责。BLUF：您的 UWCA。您的责任。
肿瘤标志物及临床应用
根据 2018 年对 12,993 名乳腺癌患者进行的荟萃分析，CA15-3 和 CEA 在原发性和继发性癌症以及不同阈值中均具有显著的预测价值。此外，高 CA15-3 与晚期组织学分级和年轻患者有关，而高 CEA 与三阳性肿瘤和高龄患者有关。这两个升高的体征都与较高的肿瘤负担有关。[22] 另一项研究在 BRCA 相关乳腺肿瘤中使用聚（ADP-核糖）聚合酶 (PARP) 抑制剂和 DNA 修复剂等靶向药物取得了有希望的结果。 [23] 此外，HER2 状态在乳腺癌中也非常重要。它是 15% 至 30% 浸润性乳腺癌中过度表达的原癌基因。它有助于确定预后和预测治疗反应。 [24] 这种物质的水平是在组织中确定的。然而，细胞外结构域（ECD）可以从肿瘤组织溢出的细胞中混入血液，部分转移性乳腺癌患者的 HER2 ECD 血液水平可能较高。[25] 血液中 HER2 ECD 水平高的患者临床表现更严重，治疗反应更差，这一发现可能有助于在临床前期检测疾病复发。[25,26]
美国农场和牧场温室气体减排的边际减排成本曲线
生物炭是一种类似木炭的物质，由木材、坚果壳、果壳或粪肥等生物质在低氧高温下燃烧而产生 (Spokas, 2020; Parikh 等人, 2020)。生物炭主要由碳组成，碳以多种黑碳化学形式存在，具体取决于原料的燃烧、冷却和/或储存方式。生物炭的使用可以追溯到数千年前，当时亚马逊盆地的土著人民生产生物炭并将其混入土壤中以提高土壤肥力和农作物产量 (Spokas, 2020)。如今，生物炭被用作土壤改良剂，用于封存碳、改善土壤健康和水分、提高土壤 pH 值和修复受污染的土壤 (Neukrich, 2022)。2018 年，美国生物炭行业估计，美国每年生产约 45,000 吨生物炭 (Groot 等人, 2018)。本方法论文件概述了边际减排成本曲线 (MACC) 的创建，该曲线模拟了美国大规模采用生物炭的温室气体减排潜力和相关成本，以及该分析的结果。
文章
本研究研究了脉冲CF 3 I/C 4 F 8 /Ar/O 2 电感耦合等离子体用于低k刻蚀，研究了C 4 F 8 /Ar/O 2 中添加CF 3 I对等离子体特性和低k材料刻蚀特性的影响。随着混合气体中CF 3 I/(CF 3 I + C 4 F 8 )比例的增加，等离子体中CF 3 自由基增多，CF 2 自由基减少，其中CF 3 自由基和CF 2 自由基分别与刻蚀和聚合有关。因此，SiCOH的刻蚀速率随CF 3 I比例的增加而增大。然而，当CF 3 I比例为0.5时，等离子体中的CF 2 /F通量比和聚合物层上的C/F比最高，因此对非晶碳层和光刻胶的刻蚀选择性在比例为0.5时最高。 SiCOH 损伤随 CF 3 I 比率的增加而减小，并且 SiCOH 损伤似乎非常低，特别是当 CF 3 I 比率≥0.5 时，Si–CH 3 键损失低、F 渗透低、表面粗糙度低。因此，与仅使用 C 4 F 8 /Ar/O 2 气体混合物相比，将 50% CF 3 I 混入 C 4 F 8 /Ar/O 2 气体混合物中不仅可以产生相对于掩模材料的高蚀刻选择性，而且还可能减少蚀刻损伤。
![arXiv:2408.09600v2 [cs.AI] 2024 年 9 月 3 日](/simg/d\d4cd68d911f7d8236ffaa02df34844280fde3518.webp)
arXiv:2408.09600v2 [cs.AI] 2024 年 9 月 3 日
安全对齐的大型语言模型 (LLM) 容易受到有害的微调攻击 (Qi 等人，2023)——微调数据集中混入一些有害数据可能会破坏 LLM 的安全对齐。现有的缓解策略包括对齐阶段解决方案 (Huang、Hu 和 Liu，2024；Rosati 等人，2024a) 和微调阶段解决方案 (Huang 等人，2024；Mukhoti 等人，2023)。然而，我们的评估表明，当选择某些特定的训练超参数时，这两类防御都会失败——微调阶段的较大学习率或大量训练周期很容易使防御失效，但这对于保证微调性能是必要的。为此，我们提出了 Antidote，这是一种后微调阶段解决方案，它与微调阶段的训练超参数无关。 Antidote 的理念是，通过删除有害参数，可以从有害行为中恢复有害模型，而不管这些有害参数在微调阶段是如何形成的。基于这一理念，我们在有害微调之后引入了一次性剪枝阶段，以删除导致有害内容生成的有害权重。尽管 Antidote 非常简单，但实证结果表明，它可以在保持下游任务准确性的同时降低有害分数。我们的项目页面位于 https://huangtiansheng.github.io/Antidote_gh_page/
ARALDITE® XB 5918-3 固化剂 XB 5919-3
为了获得均匀的混合物，必须将树脂和硬化剂预热至约 50 至 60°C。必须使用平铲和干净的一次性容器将两种成分混合，直到获得均匀一致颜色的均匀物质，无空气、块状或条纹，避免混入空气。它还可以在低转速下进行机械混合，以防止过多的空气夹带。在一些对电气要求较高的应用中，必须在真空室中对组件进行混合和脱气。真空下的混合时间取决于质量，为0.5至3.5小时。在自动配料和混合装置中，两种组分都必须在储罐中以 2 mbar 的压力脱气至少 45 分钟。一旦组件脱气完毕，就必须将其移除以防止负载沉淀。使用静态混合器喷嘴进行配料和混合后，可以将其转移到 10 – 15 mbar 的真空罐中，或者直接转移到 APG 工艺中的热模具中。在低于25°C的温度下，混合料的有效适用期为24至48小时。传统的混合容器应至少每周清洗一次或在工艺结束时清洗。对于较长的生产期，建议将储罐和传导管冷却至 18°C 的温度，以防止化合物过早硬化。对于压力凝胶工艺 (APG)，可通过向总树脂中添加至少 0.2% 的 DY 062 促进剂来调整反应性。应注意，添加促进剂会缩短混合物的使用寿命。 。
创造性的恶意提示工程 - WithSecure™ 实验室
在雷德利·斯科特 (Ridley Scott) 80 年代早期的科技黑色杰作中，洛杉矶警察局的里克·德卡德 (Rick Deckard) 有一项任务。他需要找到并“淘汰”四个复制人，他们劫持了一艘船，然后混入地球人类中寻找他们的创造者。像 Deckard 一样，银翼杀手武器库中的一个关键武器是 Voight-Kampff 测试 - 一系列提示，旨在引发反应，从而确定受访者是人类还是机器人，由人工智能引导。我们现在都是 - 在某种程度上 - 银翼杀手。随着使用自回归语言模型（如 GPT-3 和 GPT-3.5）的用户友好型工具的广泛发布，任何有互联网连接的人都可以访问可以在几秒钟内提供各种类似人类语音的机器人。这些模型生成的语言的速度和质量只会提高。而且改进可能会非常显著。这标志着历史上一个非凡的时刻。从 2022 年底开始，任何有知觉的生物（最终可能包括机器人）在遇到一段新文本时都可能会停下来问一个不那么简单的问题：这是机器人写的吗？好处还是危险，还是两者兼而有之 这一刻不仅仅是一个关于意识、社会和商业如何变化的有趣思想实验。我们识别机器生成行为的能力或无能可能会对我们容易受到犯罪的影响产生严重后果。从少量输入生成多功能自然语言文本将不可避免地引起犯罪分子，尤其是网络犯罪分子的兴趣——如果还没有的话。同样，任何使用网络传播诈骗、虚假新闻或错误信息的人可能都会对一种能够以惊人的速度创建可信甚至引人注目的文本的工具感兴趣。OpenAI 大型语言模型的广泛可用接口包括安全过滤器 1，旨在减少或消除潜在的有害用途。这些过滤器是基于 GPT 的分类器，可检测不需要的内容。公开可用的大型语言模型旨在成为有益的机器人。随着对这些模型的访问不断增长，我们需要考虑如何通过我们与人工智能互动传递文本的主要方式滥用这些模型：提示。
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 运动想象脑电图识别
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 使用深度生成对抗网络和 EMD 进行 BCI 应用的运动想象 EEG 识别 Stephan STEPHE、Thangaiyan JAYASANKAR*、Kalimuthu VINOTH KUMAR 摘要：脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 运动活动仍然有趣且具有挑战性。BCI（脑机接口）允许大脑信号控制外部设备，还可以帮助患有神经肌肉疾病的残疾人。在任何 BCI 系统中，两个最重要的步骤是特征提取和分类方法。然而，在本文中，通过深度学习 (DL) 概念的性能改进了 MI 分类。该系统从 BCI 竞赛三个数据集 IVA 中获取了右手和右脚的两时刻想象数据，并开发了利用传统神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN) 的分类方法。通过应用经验模态分解 (EMD) 并在特征提取技术中混合它们的固有模态函数 (IMF)，可以减少训练时间并管理非平稳问题。实验结果表明，所提出的 GAN 分类技术的分类准确率为 95.29%，优于 CNN 的 89.38%。所提出的 GAN 方法在 BCI 竞赛三个数据集 IVA 上实现了 62% 的平均阳性率和 3.4% 的平均假阳性率，这三个数据集的 EEG 事实来自运动皮层的相似 C 3、C 4 和 Cz 通道。关键词：卷积神经网络 (CNN)；脑电图 (EEG)；经验模态分解 (EMD)；生成对抗网络 (GAN)；固有模态函数 (IMF)运动想象 (MI) 1 引言 脑机接口 (BCI) 将人类头皮记录的大脑活动转换成计算机控制指令，以调节外部策略，从而帮助丧失行为能力的人恢复运动技能 [1]。人们已经研究了使用脑电图来控制智能轮椅 [2]，以及其他外部设备。在脑机接口 (BCI) 中，脑电信号的特征描述是一个重要组成部分。通常使用的脑电数据包含事件相关的 SSVEP 功能 [3] 和运动想象 (MI) [4]。与其他类型的信号相比，脑电信号具有一些不同的特征。收集到的脑电信号因心理状态的不同而不同 [5]。因此，每个受试者的脑电信号都不同。脑电信号是非平稳和非线性的，这意味着脑电数据特征会随时间而变化 [6]。此外，由于合成的脑电信号通常与噪声混合，因此脑电信号分析具有挑战性。因此，应该使用操作过程来提高 EEG 数据的 SNR。EEG 特性由评估频率和时频或时间信号范围内传递的信号能量的方法来控制。然而，就最好的作者而言，还没有使用 BCI 框架中复杂的线性和非线性 BCI 分类器对这些方法进行全面的比较分析。文献中给出的大多数比较值仅限于少数技术或仅一种分类 [7]。小波变换 (WT) 主要用于特征提取过程 [8]、正常空间模式 (CSP) [9] 和主成分分析 (PCA) [10]、EMD [11, 12] 等。由于 EMD 算法能够最佳地分割信号，因此它已被证明是检查非线性和非稳定 EEG 信号的合适候选者。例如，[13] 使用 EMD 算法来滤波运动想象 EEG 信号。然而，常见的 EMD 算法一般根据研究者的经验选取固有模态函数 (IMF)，导致部分脑电样本混入不必要的信息，或丢失有用数据。此外，