XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语法
高级，协作任务计划语法和异质代理的执行
代理人共同实现共同目标的代理人具有多种应用，例如仓库自动化或灾难响应。多代理任务在计划文献中以不同的方式定义。例如，在多代理任务分配[8，9，12]和联盟形成[14，22]中，每个任务都是具有相关实用程序的一个目标。单个代理或代理团队然后根据某些优化度量自动将自己分配给任务。群方法[18，21]将代理集体的紧急行为视为任务，例如聚合或形状形成。最近，已使用正式方法，例如任务规划的时间逻辑和正确的构造综合，已用于求解不同类型的多机构计划任务[2，17，20]。用时间逻辑编写的任务，例如线性时间逻辑（LTL），允许用户捕获具有时间约束的复杂任务。现有工作扩展了LTL [15，16]和信号时间逻辑[13]，以编码需要多个代理的任务。在本文中，我们考虑任务是，需要一组异质代理人来协作满足。例如，考虑
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
神圣的心语法学校，纽里，纽约州，
1。上下文神圣的心语法学校从纽里市和更广阔的地理区域吸引了学生。学校在圣克莱尔姐妹的托管下运作。学校定期在8年级进行超额认购。学校是Newry和Morne地区学习社区的活跃成员。构成北爱尔兰教师理事会（NITC）的工会宣布了工业行动，主要是关于薪资纠纷以及工作量和其他管理问题的工业行动。工业行动包括与教育和培训检查局（ETI）的非竞争。在检查之前，学校告诉ETI，没有任何老师会与检查合作。高级领导层和董事会代表与领导和维护责任有关的检查进行了检查。ETI有法定义务，根据教育和图书馆（北爱尔兰）第102条监视，检查和报告教育和专业实践标准（北爱尔兰）命令1986年的教育和专业实践。因此，进行了检查，以下评估是基于检查时提供的证据。圣心语法学校2016/17 2017/18 2018/19 2019/20 No.％％％％8年进气123-123-121-121-125-总入学852-843-844-844-847-出勤率（NI平均*）-96.5（95.5）-96.2
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。
学习差异方程式具有结构化语法进化的餐后血症预测
结果表明，我们的建议提供了可解释的解决方案，而无需牺牲预测准确性或安全性，并提供了一种有希望的糖尿病管理葡萄糖预测方法，可以平衡准确性，安全性，可解释性和计算效率。
科特迪瓦塔伊国家公园野生坎贝尔僧侣 (Cercopithecus Campbelli Campbelli) 的声音交流：声学灵活性和原始语法
本论文工作是科科迪大学（科特迪瓦阿比让）动物学和动物生物学实验室、雷恩大学认知和传播研究中心 2、UMR 6552 之间合作的结果- 雷恩大学动物和人类行为学实验室1、苏格兰圣安德鲁斯大学（英国）心理学实验室和瑞士研究中心通过泰猴项目 (TMP) 进行科学研究。因此，在这项工作结束时，我们首先感谢这些机构的负责人，他们同意合作，以使这项工作取得成果。我们特别感谢 Alban LEMASSON 博士和 Klaus ZUBERBUHLER 教授，感谢他们使这次合作成为可能，最重要的是感谢他们严谨地设计和遵循了这项工作。感谢他们的信任和财力、物质上的支持。我要感谢 Jean Emile GOMBERT 和 Eliezer Kouakou N'GORAN 教授对我的论文的指导、他们的可用性以及对实现和完成这项工作的坚定支持。我对 Martine HAUSBERGER 博士表示深深的谢意，感谢她在整个写作过程中欢迎我加入她的 UMR 6552（动物和人类行为学）单位，并同意担任本论文的报告员。我很自豪 Julia FISCHER 教授迅速而愉快地同意担任本论文的报告员并担任我的评审团成员。感谢您给予的荣誉。我谨向 Agnès LACROIX 博士表示感谢，感谢她同意担任我的评审团成员。也感谢她在写作过程中的支持。感谢 Antoine Némé TAKO 教授自发同意担任评审团成员。我们非常感谢他的空闲
在硅酸α-雄激素化合物中作为糖原语法酶激酶3β受体（GSK3β）的抑制剂作为替代疗法
Health Makassar摘要乳腺癌部的2个Poltekkes是一种癌症，由乳腺细胞形成，该乳腺细胞生长，并具有长期控制的地方，位于小叶层和管道通道中。通过Wnt/β-catenin途径过表达糖原合酶3β（GSK3β）引起的乳腺癌的原因之一，因此β-catenin不会引起癌症。具有活性作为乳腺癌活性的化合物之一是α-Mangostin。这项研究的目的是确定α-蜂蛋白化合物可以作为对乳腺癌中GSK3β受体的抑制剂。这项研究中的方法是通过GSK3β受体中的分子对接（GDP代码：1Q3D，1PYX，4ACC，3GB2，4PTE，1Q5K）和α-Mangostin使用Autodock工具4.2和Biovia Discoverio2019。分子对接（分子对接）的结果表明，比天然配体（比较）在1q3d GDP代码（-8.76 kcal//mol和376.96 Nm）中，α-粘蛋白化合物具有较低的键合能量和抑制常数（比较），4ACC（-7.66 kcal/mol/sol）和1.66 kcal/solm and.66 kcal/4um and.4.66 kcal/6um anc.（-66 kcal/molum and 2.4.66 kcal/molum and）（ kcal/mol和17.55μm）。氨基酸残基α-蜂窝蛋白化合物的相互作用的结果与三种天然配体的相似性，百分比范围为66-84％。这表明α-甲状腺素化合物可以用作乳腺癌药物的候选者。关键词：α-蜂窝蛋白，乳腺癌，GSK3β受体，中
在教英语语法中使用游戏策略的重要性
第一个原因是学习者不仅会获取信息，而且可能会分层和练习学生的教育。因此，此策略被认为是一种交流工具。第二个是游戏策略中重复的效果，这使学生学习和理解语言的过程更加容易。还采用游戏刺激学习者，并提高学生之间的协作和挑战，这创造了一个有利的环境，这被认为是第三个原因。最后一个原因与学习者在学习新语言时面临的障碍有关，它需要巨大的努力。游戏简化了此事，因为他们在娱乐和挑战，并且允许使用意义上下文。
通过基因编辑识别的语法的多效效应...
脂肪细胞在依赖于膜传统调节的葡萄糖代谢的调节中起多种作用。这些包括分泌脂肪因子和作为能源商店。其能量存储功能的中心是能够响应胰岛素增加葡萄糖摄取的能力，并通过将促葡萄糖转运蛋白转运蛋白Glut4转移到细胞表面而介导。已将反式高尔基网状网状蛋白质语法16（SX16）鉴定为胰岛素调节的glut4所需的分泌途径的关键组成部分。我们使用CRISPR/CAS9技术来生成缺乏SX16的3T3-L1脂肪细胞，以了解分泌途径在脂肪细胞功能中的作用。GLUT4 mRNA和SX16敲除脂肪细胞中的蛋白质水平降低，胰岛素刺激的GLUT4转运降低了细胞表面。引人注目的是，基底或胰岛素刺激的葡萄糖转运均未影响。相比之下，SX16基因敲除细胞中GLUT1水平上调。sortilin和胰岛素调节的氨基肽酶的水平也增加了，这可能表明替代性GLUT4排序途径的上调是SX16损失的补偿机制。响应慢性胰岛素刺激，SX16敲除脂肪细胞表现出升高的胰岛素非依赖性葡萄糖转运和乳酸代谢的显着改变。我们进一步表明脂肪因子分泌途径在SX16基因敲除细胞中受损。一起，这证明了SX16在控制葡萄糖转运，对胰岛素升高，细胞代谢纤维纤维和脂肪细胞因子分泌的反应中的作用。
基于语法进化的偏瘫类型检测的特征提取
摘要：偏瘫是由脑损伤引起的疾病，并影响了人口的显着百分比。患有这种疾病的患者的影响是体内的左侧或右侧的无力，痉挛和运动障碍。本文提出了一种基于径向基础功能（RBF）网络的语法演化（GE）的自动特征选择和构造方法，该网络可以对患者和健康个体之间的偏瘫类型进行分类。所提出的算法在包含Rehagait移动步态分析系统加速度计传感器的数据集中进行了测试，这些算法放置在各种患者身体部位。收集的数据分为2秒的窗口，并进行了手动预处理和功能提取阶段。然后，将提取的数据作为对基于GE的方法的输入表示，以创建新的，更有效的特征，然后将其作为RBF网络的输入引入。本文的实验部分涉及通过四种分类方法测试所提出的方法：RBF网络，多层感知器（MLP）接受了Broyden-Fletcher – Fletcher – Goldfarb – Shanno（BFGS）培训算法，支持Vector Machine（SVM）和GE基于GE的Parellitiation（GEL）工具（GICIFIT）工具（GICIFIT）工具。测试结果表明，与其他四种方法相比，所提出的解决方案具有最高的分类精度（90.07％）。