XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System量表
为学生开发和验证生成人工智能态度量表
将生成的AI工具纳入人力计算机互动（HCI）有望重塑教育，丰富个性化的学习旅程并培养学生之间的创造力（Castelli and Manzoni，2022； Harshvardhan等人，2020年，2020年； Sanchez-Lengeling; Sanchez-lengeling和Aspuruzik-Guzikik，2018）。与历史上其他强大的工具一样，生成AI有望具有可测量的短期效应和潜在的转化长期影响（Lin，2023）。据估计，到2024年，将使用AI功能启用47％的学习管理工具，这表明教育中AI的整合不断增加（Ng等，2023）。这种教育中的工具被视为一种促进教育过程的成长且有希望的工具，并为教育提供者和寻求者带来了好处，包括改善的保留和成功的在线培训过程（Lukianets and Lukianets，2023年）。
多功能功率和能量表用户手册
Acuvim-L系列仪表利用数字信号处理（DSP）技术来提供高精度的功率质量分析，并通过以太网模块支持远程监视。仪表连续更新计量测量值，并允许用户在线访问仪表以监视参数，例如电压和当前THD，谐波，电压波峰因子，电流K因子，电流K因子以及电压和当前的不平衡因子以及其他参数。
牛细菌眼表面微生物组的相对和定量表征在可疑的眼鳞状细胞癌
1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。 ）; cliu@lsu.edu（C.-C.L. ）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。 ）; cscully@lsu.edu（c.m.s. ）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M. ）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。） 2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。1美国路易斯安那州立大学兽医临床科学系，美国洛杉矶70803，美国巴吞鲁日； hgafen1@lsu.edu（h.b.g。）; cliu@lsu.edu（C.-C.L.）; nikoleeineck@gmail.com（N.E.I。）; cscully@lsu.edu（c.m.s.）; mironovich1@lsu.edu（M.A.M.）; reneecarter@lsu.edu（R.T.C。）2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t. ）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.） 4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。 ： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。2路易斯安那州立大学病原科学系，美国洛杉矶70803，美国洛杉矶； lguarneri1@lsu.edu 3 3美国路易斯安那州立大学医学院微生物学和寄生虫学系，美国洛杉矶70112，美国； ctay15@lsuhsc.edu（c.m.t.）; mluo2@lsuhsc.edu（m.l.）4小型动物临床科学系西部兽医学院，萨斯卡通，SK S7N 5B4，加拿大； marina.leis@usask.ca 5临床科学系，康奈尔大学兽医学院，美国纽约州伊萨卡市，纽约14853； ems462@cornell.edu *通信：alewin1@lsu.edu;电话。： +1-225-578-9600†这些作者对这项工作也同样贡献。
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
法国样本中的社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证
Dayle David，Meggy Hayotte，PierreThérouanne，Fabienne d'Arripe-Longueville，Isabelle Milhabet。法国样本中社会机器人拟人化量表（SRA）的开发和验证。媒介人类计算机研究杂志，2022，162，pp.102802。10.1016/j.ijhcs.2022.102802。hal-03609583
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
中国痛风患者的营养素养量表的开发和验证
随着生活水平和饮食结构的变化，中国成人高度尿液的普遍性已达到14％[1] [1]，使痛风的发病率也在上升，根据流行病学数据，痛风的全球流行率已达到15.30％[2]，这是对人类的严重疾病的严重危险，因为人类疾病的疾病是严重的疾病，因为急性疾病，由于疾病的疾病，由于急诊发作，因此，急性疾病，急诊发作，这是因为急诊症的疾病，这是因为急性疾病，因为急诊症，急性疾病，这是因为急性疾病的疾病，这是因为急性疾病，因为急性疾病，急性疾病，这是因为急性疾病，而疾病的疾病却造成了疾病的侵害。这给患者带来了巨大的身体和精神压力，并加剧了患者的经济负担，并严重降低了患者的生活质量[3]。饮食管理是痛风治疗的基础，营养策略的正确调整可以使痛风患者的血液尿酸水平降低10％–18％[4]，并减少痛风攻击的数量，但现有的研究表明，中国对饮食中的饮食控制只有37.8％的饮食控制，这是37.8％的低水平[5]。知识态度实践理论是经典的[8]，并且与健康素养的等级模型重叠，在该模型中，知识方面着重于功能素养，行为方面的重点是互动和批判性素养，以及构成个人行为基础的信念应添加到健康素养的较高的档案模型中。营养素养是个体访问，处理和理解基本的营养信息和服务的能力，并在2015年做出明智的营养决策，在2015年，Velardo扩大了基于健康素养的层次结构的营养素养的理论框架[6，7]是营养素养的基础；互动营养素养是指在日常沟通和活动过程中获取营养信息的能力，并使用获得的营养信息来做出合理的营养决策；批判性营养素养是指批判性分析与营养相关信息并解决营养障碍的能力，以及个人对判断营养信息的正确性或错误的痛苦的能力，并表达愿意参加社会营养活动。
验证早期发展的全球量表（...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
新的DAT分数报告量表
从2025年3月1日开始，美国牙科协会（ADA）的测试服务部（DTS）将实施一个新的评分系统，以进行牙科入学测试（DAT）。新的评分系统将对候选人的技能产生更精确和准确的估计，从而为每个候选人对牙科学校的严谨性的准备水平提供更强的见解。要继续有效地解释DAT结果，候选人，招生人员和健康顾问将需要熟悉新的报告量表，并了解其与旧量表的关系。本指南提供了帮助这些小组这样做的资源，以帮助缓解这一重要过渡。要了解有关新的DAT评分系统及其将如何受益社区的更多信息，请访问ada.org/datscoringupdate。