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从演示中理解和量化编程中的人为因素：用户研究建议
通过演示编程（PBD）是一种有前途的方法，可以使机器人从直接的非专家人类相互作用中学习。这种方法可以将人类技能交互式转移给机器人。由于非专家用户是PBD的中心，因此学习技能的效率在很大程度上取决于所提供的示范。尽管PBD方法已经在机器人技术领域进行了广泛的开发和验证，但从人类的教学能力的角度来看，它们的有效性不足。为了解决这一差距，我们建议通过实验研究机器人学习过程对转移技能的效率的影响。本文概述了设计实验的初步步骤，以识别PBD中与人类相关的性能塑造因子。本文的目的是为一项实验研究建立基础，该研究侧重于PBD算法中的人类组成部分，并为PBD设计中的人为因素提供新的见解。
肺癌：见解和影响Carley Kronlage，Angelle Bencaz MSPH和Diptasri Mandal PhD
我们对研究参与者，合作医院和医生表示感谢。这项工作由国家心脏，肺和血液研究所（NHLBI）/国家卫生研究院（NIH）资助：HHSN268201200007C和3U01CA076293-10S1。
分析磷酸盐溶解和固氮
许可证：尼日利亚开放期刊的这项工作是根据创意共享归因许可证4.0国际许可证的许可和发布的，该许可证允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，只要本文得到适当的引用。版权所有：作者完全保留了本已发表文章的版权。开放访问：作者批准本文在开放访问（OA）模型中永久在线。QA：本文与“ COPE（出版道德委员会）和PIE（出版完整性与道德）一致。
基于项目的住房选择：我们对基于项目的代金券的了解和需要了解的内容
PBV 计划是根据 1998 年《优质住房和工作责任法》作为 HCV 计划的一部分而创建的。1 PBV 的资格标准与构成 HCV 计划大部分内容的租户代金券 (TBV) 相同。对于这两种计划，单元都出租给符合条件的家庭，这些家庭最多将其收入的 30% 用于支付房租和水电费，代金券将弥补差额。重要的是，它们有几个关键区别。与理论上允许家庭从接受代金券的房东那里租用任何符合条件、价格合理的单元的 TBV 不同，PBV 通过业主和 PHA 之间的长期合同与特定单元挂钩。拥有 TBV 的家庭以后可以搬到任何拥有相同代金券的符合条件的单元。如果家庭在合同到期前搬出 PBV 单元，则租金援助将在合同期间继续由特定单元提供。2
解释技术和表示对用户理解和对可解释的AI
局部解释性是可解释的AI的重要子场，重点是通过提供模型的输入和输出之间的基本关系来描述单个用例的AI模型的决策。机器学习社区在提高解释准确性和完整性方面取得了重大进展，但最终用户很少评估这些解释。因此，我们评估了各种解释和表示技术对用户理解和信心的影响。通过对两个不同领域的用户研究，我们评估了三种常用的本地解释技术 - 功能 - 基于规则，基于规则和反事实，并探讨了他们的视觉表示（基于文本或基于文本）的方式，即信息用户的理解和信任。我们的结果表明，解释技术的选择主要影响用户理解，而图形表示会影响用户信心。
理解和探索人工智能：初学者入门指南
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肠道研究中的当前见解和未来方向
最近的研究越来越集中于肠道菌群与神经系统疾病之间的关系，揭示了肠道微生物群在调节各种生理和病理状况中的广泛作用。大脑和肠道微生物群之间的双向通信现在被认为对维持体内平衡至关重要。此肠道轴包括中枢神经系统（CNS），神经内分泌和神经免疫系统；自主神经系统，肠神经系统和肠道菌群。益生菌是类似于有益肠道微生物的活微生物，已被证明可以调节多种疾病，包括代谢性疾病，行为问题和认知功能。在过去的十年中，肠道菌群已成为脑过程和行为的关键调节剂。饮食在一生中都显着影响肠道菌群组成，并且它通过微生物群对大脑健康的影响正在引起人们的注意。确定的肠道通信的机制包括微生物代谢物，免疫反应，神经元信号传导和代谢途径，所有这些都可能通过饮食进行修改。动物研究针对微生物核脑轴的营养干预措施已经提高了我们对饮食在这种复杂相互作用中的作用的理解。本综述总结了有关饮食，微生物群和宿主行为/大脑过程之间相互作用的当前文献，探索了潜在的机制，并讨论了影响饮食干预反应性以及微生物群在调节饮食对饮食对大脑健康影响的作用的因素。
降解和机理分析烟草中功能细菌的蛋白质大分子
烟草是一种重要的经济意义，受到蛋白质含量的极大影响。但是，当前的处理参数无法充分满足蛋白质降解的要求。微生物具有降解蛋白质和增强烟叶质量的潜在优势，并在固化过程中具有巨大潜力。有效地减少烟叶中的蛋白质含量，从而提高烟草叶的质量和安全性。在这项研究中，将烟叶用作实验材料。通过这些，通过16S rDNA分析将能够有效降解蛋白的BSP1菌株分离并鉴定为枯草芽孢杆菌。此外，通过整合微生物组，转录组和代谢组来分析这些机制。固化之前，将BSP1应用于烟草叶的表面。结果表明BSP1有效地改善了关键酶的活性和相关物质的含量，从而增强了蛋白质降解。另外，通过调节烟草叶表面和泛素蛋白 - 蛋白酶体途径的微生物群落的多样性来实现蛋白质降解。这项研究提供了从烟叶中提取和利用功能菌株的新策略，开辟了新的途径，以提高烟叶的质量。
fluazinam的降解和残留动力学在多样化...
Fluazinam是一种有希望的杀菌剂，在印度尚未注册。因此，研究其在印度土壤和水中的特定配方的耗散很重要。这项研究的重点是不同土壤类型（冲积，乳酸，沿海盐水和黑色）和水pH（4.0、7.0、9.2）的氟化物（40％SC）的降解和残留动力学。吸附动力学模型表明，半衰期（天）遵循的土壤（jhargram）（jhargram），54.07> 54.07>冲积（Mohanpur），45.10>沿海盐水（Coastal Saline）（罐装），28.33> 28.33> Black（Black（pune）26.18）26.18。这些差异归因于土壤pH和有机碳（OC）含量，其中较高的pH水平会减少农药的吸附，从而导致更快的耗散，而较高的有机碳含量则提供了更多的结合位点，从而减慢了过程。第一阶动力学与所有土壤类型的二阶模型相比，解释了耗散的更好。研究还发现，与pH 7.0相比，pH 9.2时的半衰期最低，而在pH 4.0时的稳定性非常高。此外，该研究还引入了一种基于互动的R的工具，用于分析耗散动力学和不同农药的半衰期，为研究人员和利益相关者提供宝贵的资源。
棉花杀虫剂使用指南：了解和平衡风险
每个杀虫剂的决策都具有可变的风险组合。棉花杀虫剂的使用指南确定了7种不同的危险因素（对天然敌人的选择性，目标有害生命，水生生物，陆地野生动植物，传粉媒介，旁观者吸入和粉丝种群中的杀虫剂耐药性）。在可能的情况下，种植者应针对使这些风险最小化的产品。虽然“杀虫剂A”具有出色的目标害虫功效，并且对旁观者的健康具有极低的风险，但它给天然敌人，传粉媒介，水生和陆地野生动植物带来了高风险，并且在粉状粉中具有更高的抗性风险。“杀虫剂B”对所有因素构成了低风险，除了天然敌人（中等风险）和水生寿命（高风险）。目标是旨在提高出色的功效，同时尽可能降到风险。在此示例中，“杀虫剂B”比“杀虫剂A”更好地满足了此标准。