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根本原因分析(RCA)对于从模糊结果中发现疾病至关重要。通过在模糊过程中观察到的崩溃来自动化此过程,被认为是具有挑战性的。特别是,已知当今的统计RCA方法非常慢,通常需要数十个小时甚至一周的时间来分析崩溃。此问题来自此类方法的偏差采样。更具体地说,如果输入引起了程序中的崩溃,这些方法通过将其突变以生成新的测试用例,以围绕输入进行样式。这些情况用于模糊程序,希望可以充分采样原始输入的执行路径上的一组程序元素(块,指令或谓词),以便可以确定它们与崩溃的相关性。此过程倾向于生成输入样本,更可能导致崩溃,其执行路径涉及一组类似的元素,而这些元素变得越来越不可分割,直到已经进行了大量样品。我们发现,可以通过对“反例”进行抽样来有效地解决此问题,这会导致当前相关性估计值发生重大变化。这些输入尽管仍然涉及这些元素通常不会导致崩溃。发现它们在区分程序元素中有效,从而加速了RCA过程。基于局面,我们设计并实施了增强学习(RL)技术,以奖励涉及反例的操作。通过平衡随机抽样与反例上的综合采样,我们的新方法(称为r a c ing)被证明可以实质上提高当今统计RCA的可伸缩性和准确性,从而超过最终的最大程度的命令。
在我们位于巴伐利亚雷姆林根的生物甲烷植物上,我们的开创性解决方案将每年从大气中删除约9,000吨的CO 2。我们将这种解决方案扩展到整个德国的其他植物,为打击气候变化做出了有意义的贡献。在Reimlingen中,另一项创新增强了我们的植物的灵活性:Reverion技术。基于固体氧化物燃料电池的晚期发电厂可将现有的电力转换率翻倍。及其积分的可逆性,它可以在网格中剩余的电力期间通过电解提供氢和合成甲烷。在没有阳光和风的几天里,这种存储的能量尤为重要,因为它可以轻松电气化。我们的联合偿还项目赢得了德国天然气行业可持续生产创新奖。
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基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持:最大程度地提高潜力,最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19((5):434–451,2020 (4)勋爵C,Charman T,Havdahl A等:自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 (10321):271–334,2022 (5(5)Baron-Cohen S.科学美国博客[互联网] 2019年。可从:https:// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。((6)Calder L,Hill V,Pellicano e。:“有时候我想独自玩”:了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17((3):296–316,2013 (7(7)Senju A,Maeda M,Kikuchi Y等:自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 (6):706–708,2007年(8)(8)Joly-Mascheroni RM,Senju A,Shepherd AJ:狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 (5):446–448,2008 (9(9)Palagi E,Leone A,Mancini G等:胶状狒狒中的传染性打哈欠,作为可能的表达
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