XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表明
结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
首次进行西班牙临床研究表明，基因治疗对贫血患者的功效 div>
到目前为止，进行的临床研究都没有使基因治疗在这种复杂疾病中有效。 div>在著名的杂志《柳叶刀》发表的工作中，西班牙研究团队在受到法科诺尼贫血亚型A的影响的患者中证明了这一点（由Fanca基因突变引起的），即使没有通过化学疗法进行调节，化学疗法，即使血细胞的自我转移对遗传的渐进率提高的逐渐成长为渐进的人的自我转移。 div>在接受治疗的两名患者中，校正细胞的比例达到了90％的水平，因此允许疾病的自然病史，在这种情况下，包括血细胞的逐渐下降。 div>
新的联合国估计表明，通过投资健康
当事方（COP）的会议是由公约建立为其主要决策机构的。它由UNCCD的197个政党（196个国家和欧盟）组成，并负责指导公约，以便可以应对全球挑战和国家需求。UNCCD COP16将是一项具有里程碑意义的事件，旨在通过以人为中心的方法来提高全球野心并加快对土地和干旱韧性的行动。它将与大会成立30周年一致。UNCCD COP16是由沙特阿拉伯王国主持的联合国首次大会。这也是第一次在中东和北非（MENA）地区举行UNCCD警察，这是第一手了解荒漠化，土地退化和干旱的影响。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
基于人工智能的数字病理学表明 Denifanstat 可改善多项参数
• 通过抑制肝内 DNL 减少肝脏脂肪和脂毒性物质 • 通过抑制基于细胞的 DNL 阻止星状细胞活化 • 通过降低 NLRP3 炎症小体活性减少炎症
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
不同的白三叶草种群中稳定的传粉媒介社区表明，农作物产量和生物多样性的潜在双赢情景
与单一培养物相比，间作系统提供了许多农艺效益，包括更高的收益率。在这项研究中，我们评估了对产量稳定性有益的农作物系统是否也对传粉媒介群落有益，以及该效果是否受景观类型的调节。我们在一个异质和一个同质的农业景观中使用复制的块设计，我们研究了白色三叶草（三叶草再生）的八个人群（即基因型）中的授粉媒介通信，它们是单一文化或两种植物混合物（与多年生的混合物一起）的混合物（葡萄糖）的混合物（和Cocory，Cichorium Intybus）。我们记录了1486个蜜蜂和1254个属于46种的野生传粉媒介。大黄蜂是最丰富的野生传粉媒介（49.6％），其次是悬停蝇（23.4％）和非炸弹野生蜜蜂（21.5％）。鳞翅目仅占野生传粉媒介的5.4％。我们发现，单一培养物中的物种丰富性和丰富性比两种种类的混合物中的野生传粉媒介更高，但是白三叶草种群不影响授粉媒介。此外，在均质景观中，物种丰富度和丰度也比异源景观高。大多数物种都在白色三叶草上觅食。然而，记录了有18种（39.1％，n = 18/46）在菊苣和/或杂草上觅食，而这些野生传粉媒介物种中的十种从未在白色三叶草上记录。我们的研究强调，多样化的授粉媒介社区既需要大量的花卉资源和各种植物社区，他们的需求与实现产量稳定的目标并不相抵触，并且景观类型可以调节种植系统的效果。此外，缺乏授粉媒介对不同的白色三叶草人群的偏爱表明，农民可以选择增强产量稳定性的混合物，而不会对传粉媒介社区产生负面影响。总体而言，这些结果强调，包括几种植物物种和植物基因型的间作系统可以保证稳定性，而不会损害传粉媒介社区，这表明对农民和生物多样性的双赢情况是可能的。
躯体促进的表明指南 - 阵容基因基因...
pproxcorxcy癌症患者中有15％的患者具有遗传性恶性肿瘤的易感性，如未选择的CER患者的种系基因测试所表明的那样。1,2尽管这种遗传易感性，超过三分之一的携带致病性种系变体的患者仍未根据当前的临床测试指南进行基因检测。3–10许多癌症患者使用商业下一代测序（NGS）实验室进行肿瘤的分子分析。这些实验室中的大多数仅在没有匹配的种系测序分析的情况下进行仅肿瘤的体细胞测序，尽管仅在肿瘤测序中鉴定出的变体可能是种系起源。11在一项针对肿瘤分析的2300多名患者的研究中，根据PRO申请结果转介了3.5％的遗传咨询和测试，并根据其他问题转介1.6％。12
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。
可卡因成瘾行为的大规模表征表明，摄入量的升级，抗厌恶的响应和破裂点是同一构造的高度相关度量
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年8月17日。 https://doi.org/10.1101/2021.07.22.453410 doi：biorxiv preprint