预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标,13 - 16,使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应(例如Scifinder 19和Reaxys)的商业数据库的可用性,这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是,由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告,因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源,以培训机器学习模型,以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间,I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员,并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里,我在尝试构建机器学习(ML)模型以从该数据集构建机器学习模型(ML)模型的回顾性帐户。顺便说一句,这个故事遵循Gartner的“炒作周期”,23,它通过(1)技术触发,(2)inded期望的峰值,(3)幻灭谷,(4)启蒙运动的斜坡,以及(5)生产力的平稳。这里的观点是我自己的,不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里,我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后,我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集,并表明数据集的数量,品种,真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题,但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会,文化和人为偏见。24我们表明,在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法,但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面,我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方,即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见,这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱,我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究,25 - 28在经验上验证了我们假设的机制,这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
据《新闻周刊》最新一期的一篇专栏文章称,美国最近发布的一份关于俄罗斯试图影响总统选举的情报报告引用了“克里姆林宫在美国资助和策划反水力压裂宣传的明确证据”。这份情报报告证实了自 2015 年以来大量调查发现的事实:俄罗斯政府担心“水力压裂和美国天然气生产对全球能源市场的影响”,他们不遗余力地破坏我国的天然气生产。具体来说,俄罗斯已指示其国家资助的宣传平台 RT 向美国观众播放大量反水力压裂“新闻”报道和一部反水力压裂“纪录片”。据该专栏文章称,2015 年 7 个月内,RT 播出了 62 篇不同的反水力压裂电视新闻报道。更糟糕的是,俄罗斯通过“一家与普京和俄罗斯石油利益有直接联系的百慕大空壳公司”向海洋变化基金会投入数百万美元,从而资助了许多反对水力压裂的活动团体,该基金会又将这些钱输送给自然资源保护委员会和塞拉俱乐部等组织。据时任美国传统基金会调查记者的拉克兰·马基 2015 年的一份报告称,“塞拉俱乐部、自然资源保护委员会、食品与水观察组织、环境保护选民联盟和美国进步中心都在 2010 年和 2011 年获得了海洋变化基金会 1 亿美元的资助。”如果东欧发生的事情可以作为参考的话,这些捐款很可能是有附加条件的。据 2014 年《纽约时报》的一篇题为“水力压裂抗议活动背后疑似俄罗斯资金”的文章称,在雪佛龙公司开始在罗马尼亚东部的一个小村庄进行页岩气勘探钻探后,该村庄“吸引了来自全国各地的反对水力压裂活动人士”。据《纽约时报》报道,就连北约秘书长安诺斯·福格·拉斯穆森也认为,俄罗斯是这场“资金充足、组织严密的神秘抗议活动”的幕后黑手。拉斯穆森说:“作为其复杂的信息和虚假信息行动的一部分,俄罗斯积极与所谓的非政府组织(反对页岩气的环保组织)合作,以保持对进口俄罗斯天然气的依赖。”与俄罗斯的联系有助于解释为什么曾称赞天然气是可再生能源“桥梁燃料”的塞拉俱乐部刚刚发布了一份报告,抨击这种清洁能源是“另一种肮脏的化石燃料”。 (请查看 energyindepth.org 网站上关于该主题的博客文章,它总是信息丰富。)它还解释了为什么塞拉俱乐部领导的活动家现在将他们的反对天然气的运动带到了当地社区层面(罗马尼亚东部)。根据《时代》杂志的最新一期,“关闭天然气厂可能需要一场以当地政府为中心的运动,由他们决定购买何种能源。”因此,“根据 [塞拉俱乐部] 的最新报告,200 多个待建天然气发电厂和数千英里的管道代表着环境保护主义的下一个前沿,其重点是停止化石燃料的开发。”这种转变得到了地面部队日益激进的言论的响应。以佛罗里达州大本德塞拉俱乐部联合主席 Lori Glover 为例,她在谈到跨佩科斯输油管道时最近表示:“管道是否危险并不重要……如果我们不想要,我们就不要。”也许塞拉俱乐部没有考虑缺乏安全、负担得起的能源会如何影响低收入家庭和小企业。或者也许他们只是拿了钱才不在乎。
拓扑量子材料的独特电子性能,例如受保护的表面状态和外来的准粒子,可以提供带有垂直磁各向异性磁铁的外部无磁场磁力切换所需的平面自旋偏振电流。常规自旋 - 轨道扭矩(SOT)材料仅提供平面自旋偏振电流,而最近探索的具有较低晶体对称性的材料可提供非常低的平面自旋偏振电流组件,不适用于能量固定的SOT应用。在这里,我们使用拓扑WEYL半候选牛头牛Tairte 4具有较低的晶体对称性,在室温下在室温下表现出大型的脱离平面阻尼样SOT。我们基于Tairte 4 /ni 80 Fe 20异质结构进行了自旋 - 扭矩铁磁共振(STFMR)和第二次谐波霍尔测量,并观察到大型平面外阻尼样的SOT效率。估计平面外旋转大厅的构成为(4.05±0.23)×10 4(ℏ⁄ 2 e)(ωm)-1,这比其他材料中报道的值高的数量级。
lawsuit against an AI-based vendor is now looking to ratchet up the pressure and expand his claim into a national class action.他的最初论点:Workday的AI筛查工具不公平地导致他因种族,年龄和残疾地位而被拒绝了数百个工作。His new argument?自2020年9月以来,有40岁以上的数百万申请人也被Workday的AI系统拒绝了,应该能够加入其联邦要求。What do employers and AI developers need
在运动康复领域,脑部计算机界面神经反馈训练(BCI-NFT)是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动,从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学,BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能,而在脑瘫(CP)中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图(EEG)的BCI-NFT系统,采用关联学习范式,以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先,在八名健康志愿者组成的队列中,我们成功地实施了一个BCI-NFT系统,基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位(MRCP)的检测,而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激,从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex,从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示,该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈,并显示了一个个性化的目标区域,以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后,我们采用了长期的短期记忆(LSTM)神经网络,一种深度学习算法,在运动开始前检测电动机意图。然后,我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习,我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20,而不会损害检测准确性,平均为80.8%。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验,训练后表明踝关节背屈速度,步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能,可行性和初步效果,我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
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本研究试图评估ICCC在其固有能力方面的功能,以解决与健康映射,预防疾病的传播以及自然/人造灾难的管理有关的问题。研究的目标是根据从官方网站和与全国ICCC功能相关的其他真实来源收集的二级信息起草的。目的试图通过评估其在恶劣天气条件下的基础设施弹性以及必须解决破坏的冗余数量来评估罐头灾难管理的准备。该研究还试图评估这种技术基础设施在公民中的渗透水平。最后,试图了解ICCC对技术危害的准备。
但是,在接受凯西·洛尼(Kathy Loney)的采访中,他不断地偏转,试图通过雄鹿。试图责怪任何东西,除了他自己之外,不仅要为此负责,而且要对他的生活中的其他任何事情负责。被告的陈述总是别人的错。其他人正在对他做事。其他人讨厌他。这是对他的个人仇杀。不承认危害,持续的伤害。您看到[Emma]坐在这里的见证椅上像叶子一样摇晃着,因为她试图告诉您被告对她做了什么。这种情况的持续危害。
摄影与艺术摄影的区别在于,前者是人试图获得形式的客观性,这种客观性产生了人对形式的不同看法,而后者则是利用形式的客观性来表达先入为主的想法,以传达情感。前者是形式实际状态的确定,后者是形式客观性的再现,服从于再现系统。前者是一种愤慨的过程,后者是一种表达方式。前者是人试图再现自身之外的东西,而后者是人试图再现自身之内的东西。前者是一种自由和客观的研究,而后者是一种系统和个人的再现。