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World File Search System结构模型
对比解释:结构模型方法
本文提出了一种使用结构因果模型的对比解释模型。近年来，随着研究人员和从业人员致力于增进对智能决策的信任和理解，人工智能中的因果解释主题引起了人们的广泛关注。虽然人工智能的不同子领域都以特定于子领域的视角研究了这个问题，但是很少有模型旨在更普遍地捕捉解释。一个通用模型基于结构因果模型。它将解释定义为一种事实，如果被发现为真，则将构成特定事件的实际原因。然而，哲学和社会科学的研究表明，解释是对比的：也就是说，当人们要求对某个事件进行解释时——事实——他们（有时是隐含地）要求相对于某些对比情况的解释；也就是说，“为什么是 P 而不是 Q ？”。本文扩展了结构因果模型方法，定义了两个互补的对比解释概念，并在人工智能中的两个经典问题：分类和规划上进行了演示。我们相信该模型可以帮助人工智能子领域的研究人员更好地理解对比解释。
晶格材料倒数设计的可区分图形结构模型
具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度
神经网络与结构模型在人工智能教育绩效分析中的应用
本研究考察人工智能对教育的影响，特别是对学生认知和动机因素及行为的影响。人工神经网络（ANN），包括循环神经网络和深度神经网络，用于分析教育培训的关键要素。我们的研究涉及训练 ANN 和使用智能偏最小二乘回归（Smart PLS）进行深度学习分析。研究结果表明，ANN 的因子分析准确率高达 94%，表明人工智能对教育培训产生了积极影响。Smart PLS 结果显示，每个维度都对学生行为产生积极影响。研究表明，人工智能技术可以有效提高教育学习效率，使学生教育和培训受益。ANN 与 Smart-PLS 分析的结合支持了人工智能技术可以提高教育学习效率的结论。
单光子的经典结构模型和经典的观点与光子的波颗粒二元性
摘要 - 自爱因斯坦（Einstein）在1905年提出了光子概念以来，光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型，教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子，并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动，并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验，从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然，这种精确定义的概念模型是合理，客观且易于接受的古典物理学家。
证据的综合产生了由于结构模型变化和不确定性而导致的碳的高社会成本
从一吨二氧化碳（称为碳的社会成本）中估算社会成本（SCC） - 需要将气候系统的模型与气候变化的经济和社会影响相关联，以及在时间和空间之间的多样化，不确定的影响的综合影响。越来越多的文献研究了支持SCC计算的模型的基本结构元素的影响。这项工作以零碎的方式积累，使他们的相对重要性不清楚。在这里，我们对SCC上的证据进行了全面的综合，结合了147项研究的SCC的1823年估计以及对这些研究的作者的调查。已发表的2020 SCC值的分布宽且基本右翼，显示了右尾重的证据（截断的平均值为132美元）。方差分析揭示了包括持续损害，地球系统表示和分布权重的重要作用。但是，我们的调查表明，专家认为，由于结构模型变化的不足和损害功能和折扣率的偏见，文献偏向下降。为了解决这种不平衡，我们对文献中的变化进行了随机森林模型的培训，并使用它来生成合成的SCC分布，该分布更加与适当的模型结构和折现的专家评估更匹配。此合成分配的平均每吨二氧化碳的平均值分别为2020年的脉冲年度（5％–95％的范围：32-874美元），高于所有官方政府估计，包括美国EPA的2023年更新。
数据分析 - 使用 - 最高方案 - 结构...
摘要在当代研究中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已成为一种关键的统计工具，特别对于分析涉及多个构造和指标的复杂结构模型特别有效。本文旨在阐明PLS-SEM在定量研究中的应用，并强调其在扩展理论和同时估算测量和结构模型方面的优势。方法论方法分为三个主要阶段：数据筛选和诊断测试，测量模型评估以及结构模型评估。数据筛选通过解决丢失的数据和异常值来确保数据集的适用性，而诊断测试满足正态性，线性性和多重共线性假设。测量模型评估通过复合可靠性和提取的平均方差（AVE）指标来验证结构。结构模型评估评估构建体之间关系的重要性和相关性，确定确定系数（R²和调整后的R²），评估中介效应并分析适度变量。通过详细说明这些方法论步骤，本文为旨在在其研究中使用PLS-SEM的研究人员提供了一份综合指南，强调其严格和实用性在处理复杂的理论模型中。关键字：部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），数据筛选，测量模型，结构模型。介绍当代研究，数据分析技术对于从复杂数据集获得有意义的见解至关重要。在这些技术中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已获得突出，特别是在涉及多个构造和指标的复杂结构模型中。本文旨在阐明PLS-SEM在研究中的应用，强调其在扩展现有理论并同时估算测量和结构模型方面的相关性和优势。
使用HPMScore
摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
技术、风险、人工智能接受度和智能设备的采用
数据分析 ................................................................................................................ 30 数据人口统计 ...................................................................................................... 30 共同方法方差偏差检验 .............................................................................................. 33 数据智能设备 ...................................................................................................... 33 测量模型 ............................................................................................................. 35 结构模型 ............................................................................................................. 39 假设检验 ............................................................................................................. 39 VI. 结论、局限性和未来工作 ............................................................................. 50