XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System表达能力
识别高度表达的基因和有效的核心...
摘要。具有特定转录活性的有效启动子在调节外源基因表达中起着显着的作用。对骨骼肌的有效启动子对骨骼肌肉的高表达能力。这对于通过结合基因编辑和传统繁殖技术的有针对性改善牲畜肉质的质量非常重要。To identify efficient promoters specific to the skeletal muscles of buffalo, in the present study, a total of 14 genes, CACNG1 , LRRC30 , CACNG6 , MYOG , VGLL2 , MYOD1 , KCNA7 , DUPD1 , PRR32 , LBX1 , IGFN1 , ACTN3 , PITX3 , and MURC , were firstly基于高通量测序数据筛选为骨骼肌肉特异性表达的基因。通过定量逆转录聚合酶链反应（RT-QPCR），在其中只有两个基因（即vgll2和cacng1）被鉴定为在buffalo的骨骼肌中特异性和有效表达。然后，通过双重荧光素酶报告基因检测系统在小鼠C2C12细胞和水牛骨骼肌细胞中评估了VGLL2和CACNG1上游推定的启动子区域的不同截短片段的转录活性。结果，VGLL2和CACNG1的核心启动子均被鉴定为在骨骼肌组织中具有特定和有效的转录活性，而VGLL2核心启动子的转录活性更为有效。这些结果为水牛和其他牲畜动物的肉质质量有针对性改善提供了重要的信息。
公共教育需要媒体素养
当前，信息和通信技术的飞速发展影响了儿童和青少年教育的本质。公众生活与媒体密不可分，因此，关注媒体的各个方面并熟悉其机遇和威胁似乎是一个关键问题。由于使用任何工具都需要相关知识，因此正确使用媒体需要教育相关素养。各国的媒体素养教育都有特定的目标。在加拿大，他们从小就开始教授媒体素养，以避免美国文化的输入。日本的做法涉及技术素养，一些国家则旨在提高公众意识并防止文化侵略。然而，在伊朗，媒体素养领域尚未采取任何根本性行动。根据《根本性转型文件》，媒体素养教育至关重要，因为它是一场吉祥运动的开端，旨在为学生提供对媒体的批判性和参与性思考。媒体素养教育研究促进了提问习惯的养成、研究习惯的养成、表达能力的提高，从而自觉、批判性地与媒体建立联系，并建立对媒体信息的精确观察和批判性分析。本文主要探讨媒体素养的理论基础、意义、媒体素养的维度、优势以及教授媒体素养的必要性，以鼓励读者在了解媒体素养的意义、重要性和紧迫性的同时，学习媒体素养。
从生活方式选择预测认知表现
在成年期保持认知能力一直是许多最近研究过生活方式选择（例如运动，饮食和睡眠习惯）的影响的目标。这些研究中的许多研究都集中在一个因素（例如饮食）及其对认知能力的影响上。但是，人类每天都会做出许多生活方式选择，其中许多人相互作用并相互影响。在这里，我们研究了生活方式选择的组合是否可以预测普通人群中的认知表现更好或更差，以及根据认知领域是否存在选择的最佳选择组合。具体来说，我们检查了20种自我报告的生活方式选择，例如玩视频游戏，喝酒和运动量，包括近10,000名参与者的样本。所有参与者还完成了12项认知检验，这些测试已显示出与短期记忆，言语缩写和推理有关的三个复合认知领域的分数。使用递归特征消除和随机森林回归，我们能够解释短期记忆评分的9％差异，推理得分的8％的差异，以及言语能力得分方差的7％。虽然回归模型在所有三个领域都提供了预测能力，但这些级别表明，即使考虑了大量的生活方式选择，在预测短期记忆，推理和口头表达能力方面仍然存在相当大的变化。因此，尽管某些可修改的生活方式因素可能会对认知能力产生影响，但可能没有一种最佳的生活设计。
加州大学伯克利分校
量子计算是解决各种问题的有前途的工具，因为指数级大的希尔伯特空间可以用多项式数量的量子比特来描述。在高能物理学中，量子场论的模拟尤其有前景，其中每个时空点都有量子自由度，但存在用于状态准备和时间演化的多项式算法 [1,2]。然而，并非所有经典硬算法在量子计算机上都更高效。在高能物理学 (HEP) 中，有一类特别受关注的算法是量子机器学习 (QML)。在本文中，QML 指的是在量子计算硬件上执行的机器学习任务。虽然 QML 并不比经典机器学习 (CML) 更高效，但已经有许多实证研究探索 QML 在 HEP 中的潜力 [3-19]（另请参阅参考文献 [20] 的最新综述）。这些研究得出的一个共同结论是，QML 似乎在小型训练数据集上表现优于 CML。1 虽然对这一观察结果没有严格的解释，但可能是因为 QML 提供了更好的归纳偏差和/或使用较少的参数提供了更多的表达能力。在几乎所有的研究中，当有超过 O (100) 个示例时，CML 的表现都优于 QML。在具有如此少量训练事件的对撞机 HEP 中，几乎没有问题。本文的目标是探索近期 QML 在对撞机物理中的实际用例。另请参阅参考文献 [ 21 ] 以了解 QML 与 CML 的更广泛背景。
最终的父母课程信息 - 3年级
英语写作：本学期，第3年将研究一系列高质量的文本，包括寓言，其他文化的故事，冒险故事和非小说类文本。孩子们将阅读以下文字：Mufaro的美丽女儿，约翰·斯蒂夫托（John Steptoe）和伊索（Aesop）的寓言。这些高质量的文本将用于模拟写作，激发孩子们自己的写作并扩展词汇，语法和拼写技巧。我们将继续鼓励孩子们为目的写作，例如重述和写故事，描述和日记条目。与儿童的历史工作有关，孩子们将写有关从石器时代变为铁器时代的变化的历史报告。语法：孩子们将学习如何在写作中使用以下语法特征：如何使用前缀，例如超级，反和-auto；单词与形式和含义如何相关（例如求解，解决方案和求解器）；以及如何使用连词表达时间，放置和原因（例如何时），副词（例如然后，下一个）或介词（例如之前，之后）。阅读：在日常阅读课程中，孩子们将发展出阅读流利的能力，理解能力和表达能力。您如何提供帮助：鼓励您的孩子阅读各种文学，包括杂志，以及由不同作者撰写的小说 /非小说书籍。帮助您的孩子每周学习他们的拼写。定期听您的孩子阅读，问他们问题，以确保他们了解他们正在阅读的内容。请每周在孩子的阅读记录中签名您的名字缩写，以表明他们在家阅读。
制造
我是Linking Uni-Cersity计算机和信息科学系的高级副教授。此外，我是与亚马逊Web Services的Neptune Graph Database团队一起工作的亚马逊学者。我拥有博士学位。柏林Zu Universit的计算机科学专业，并获得了Linkoping University的计算机科学学术资格奖。我对与数据和数据库管理有关的问题感兴趣。我在这个广泛的上下文中的重点是在网络上和图形数据上以及数据分布在多个，自主和/或异质源上的问题上。关于这些主题，我的兴趣范围从系统构建相关研究（例如，数据的有效存储，查询处理和查询优化）一直到理论基础（例如，查询语言的复杂性和表达能力）。我因我的博士学位而在2015年获得SWSA杰出论文奖。论文“查询链接数据的网络：基础和查询执行”，以及2019年SWSA十年奖励，我的论文“通过链接数据的网络执行SPARQL查询”的论文开创了基于毛线的疑问执行的概念，以及在整个网络上查询链接数据的概念。此外，我已经获得了八项最佳纸张奖（ESWC 2009，ESWC 2015，ISWC 2017，2018和2019，IIWAS 2020，Sentics 2021，Coopis 2023），我被选为著名的Wallenberg Academy Fel-fel-fel-fel-fel-fel-Lows计划。此外，我曾在多个计划委员会任职，并参加了两个W3C工作组的标准化工作专家。我定期组织国际科学研讨会和会议；最值得注意的是，我是ISWC 2019的研究轨道联合主席，以及ESWC 2024的In-In-track联合主席。根据Google Scholar的说法，我的出版物已收到4900多个引用，而我的H索引是29。
知识引导的人工智能技术...
细胞通过跨多组学层的不同分子之间的复杂相互作用而存活和增殖。用于识别这些相互作用的传统实验方法为分子生物学奠定了坚实的基础，但与高通量技术测量的多组学数据的快速积累相比，它们的可扩展性逐渐变得不足。因此，近年来，对数据驱动的细胞内相互作用计算建模的需求日益凸显。多组学相互作用的复杂性主要归因于其非线性。也就是说，它们的准确建模需要所考虑的基因或蛋白质之间存在复杂的条件依赖性、协同作用或拮抗作用，这会阻碍实验验证。人工智能 (AI) 技术，包括深度学习模型，是处理可扩展且产生大量数据的特征之间复杂非线性关系的最佳选择。因此，它们在建模多组学相互作用方面具有巨大潜力。尽管存在许多用于计算生物学应用的人工智能驱动模型，但很少有模型明确地将先验知识纳入模型架构或训练程序中。这种通过领域知识指导模型的方法将大大减少训练模型所需的数据量，并限制其巨大的表达能力以专注于生物相关空间。因此，它可以增强模型的可解释性，减少虚假相互作用，并证明其有效性和实用性。因此，为了促进知识引导的人工智能技术在多组学相互作用建模中的进一步发展，我们在此回顾了迄今为止开发的用于多组学相互作用的深度学习模型的代表性生物信息学应用，并按指导模式对其进行分类。
对可能知道其他代理策略的代理进行推理
1 简介 在多智能体系统的形式化研究中，推理智能体和智能体群体的战略能力是一个备受关注的话题。为此，人们引入了许多逻辑，例如博弈逻辑 [Pauly 和 Parikh，2003]、STIT [Herzig 和 Lorini，2010] 和 ATL [Alur 等，2002]。在这些逻辑中，策略逻辑 (SL) [Chatterjee 等，2010；Mogavero 等，2014] 近年来非常成功，因为它将自然的语法与高表达能力相结合，使其能够轻松表达复杂的博弈论概念，例如纳什均衡的存在。它的模型检查问题是可判定的，模型检查算法通常可用于合成满足给定规范的策略。由于不完全信息是多智能体系统的一个重要方面，SL 最近得到了扩展，以考虑不完全信息 [Berthon et al. , 2021] 并允许进行认识论推理 [Maubert and Murano, 2018; Belardinelli et al. , 2020]。如 [Maubert and Murano, 2018] 所述，在战略背景下定义知识的语义涉及一些微妙之处，其影响深远，但往往被忽视。文献中存在两种语义，大多数作品都采用其中一种而没有提及。一个对应于不知道彼此策略的智能体（在 [Maubert and Murano, 2018] 中称为无知语义），而另一个对应于知道每个人策略的智能体（知情语义）。前者用于所有现有的 ATL 和 SL 的认识论扩展（例如，[van der Hoek and Wooldridge, 2003; Jamroga and van der Hoek, 2004; Guelev et al. , 2011; Belardinelli et al. , 2017b]），
分子科学与纳米技术博士
欢迎来到研究生院和生物科学学院！我们很高兴您能加入我们攻读博士学位，并希望您在这里过得愉快。研究生院是从大学到大学的一大转变，本手册旨在通过为您提供重要的学位信息以及校园内可供您使用的一些资源来帮助您完成学业、经济援助和整体个人健康，从而使这一转变变得更加容易。研究生院的目标是为您准备一套技能，帮助您实现下一个学术或职业目标。在研究生院期间，您将培养批判性思维、协作、写作和口头表达能力。MSNT 的博士课程专为希望从事教师指导的研究项目的学生而设计。参加该计划的大多数学生都对从事学术事业感兴趣或正在寻找行业中的研发工作。博士课程是一项更大的承诺，因为完成学位所需的时间取决于您的研究项目和您的职业道德。该学位要求博士学位。研究计划、大量研究工作以及最终的书面论文和答辩。在入学的第一季度，您将确定一位从事您感兴趣的生物学领域并且与您合作良好的教师顾问。您将在顾问的指导和支持下从事研究领域，以实现您、您的顾问和您的委员会在毕业前为您设定的目标。大多数学生在 5-6 年内完成博士学位，具体取决于研究项目以及完成计划和论文写作和演示要求。本手册提供了学位课程的所有细节和期望。路易斯安那理工大学所有教师的目标是帮助您取得成功并帮助您实现职业生涯的下一步。您的研究生同学、教师和工作人员都在这里帮助和支持您，所以请提出问题，参与您的课程和研究，并享受您在研究生课程中的时光。
试听 1- Sabathier 女士 – 英语：英语世界的文学和文明、语言学、版本和翻译研究
欢迎来到我们学校，祝贺您加入我们的班级！两年内，您将接受一门严格的培训课程，该课程基于对文学文本、绘画、电影摘录和新闻文章的详细分析，培养丰富的正式语言表达能力（书面和口头），并掌握文学版本、口头理解和交流的技巧。 ESM St Cyr Lettres 竞赛的笔试是文学测试库 (ENS)，持续六个小时。它包括分析英语文化领域中创作的文本（支持：小说、短篇故事、信件、散文、日记的摘录；时期：从十九世纪到二十一世纪）并使用单语词典翻译摘录。我建议您现在查阅里昂高等商学院网站，了解竞赛测试的形式和评审团的期望。这将使您了解到 hypokhâgne 和 khâgne 对英语的要求与学士学位的要求非常不同。口语测试包括报道和分析时事文件（文章、音频文件或视频文件）。您一定已经阅读了 ESM St Cyr 网站上在线提供的陪审团报告。您必须认真完成这些页面中指示的工作并记住本文档中包含的基本词汇。每年，我都注意到，尽管有这些工作指示，留在我们 hypokhâgne 班的学生还是会来到我的班上，并将语法课程放在一边。然而，大多数学生来到 hypokhâgne 班时并没有掌握英语语法的基础知识。在纠正版本时也可以清楚地看出，他们也不太掌握法语语法。从学年开始的第一周开始，我们会进行一次评估，以验证您是否遵循了我的课程，学习了我提供给您的词汇，并完成了要求的工作。我建议您按周仔细计划您的工作，以便您可以将其分散到整个夏季的两个月内。