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如何引用本文：Harirchian MH，Babaie S，Keshtkaran N，BitarafanS。
已经表明，肌肉细胞中能量代谢的控制受损使个体易于发展疲劳。9 L-肉碱是一种内源性氨基酸衍生物，在肌肉系统中适当控制能量代谢中具有至关重要的作用，通过将脂肪酸适当地运输到肌肉细胞中，并随后在线粒体中对其β-氧化。它还有助于消除由于线粒体中三磷酸腺苷（ATP）合成而累积的乙酰辅酶A（COA）的多余废物产物。10因此，L-肉碱似乎是线粒体适当功能的关键要素，从而有助于提供用于能源生产和抑制疲劳发展的必要ATP。这些优势得到了一些研究，这些研究表明血清肉碱缺乏症与几种神经系统和炎症性疾病中疲劳的关联。9,11
基础工人学徒，第2级：终点...
评估者）。房间必须位于安静的位置，并且没有干扰。•学徒可以在讨论期间参考他们的程序组合。附录A中概述了这些评估涵盖学徒标准内容的内容的方式A。最终等级将由终点评估中三个评估要素中的集体绩效确定。技能测试被评为通过或仅通过失败。总体区分：在知识测试和专业讨论中的区别，并通过技能测试的总体通过：至少在所有方法中，总体上失败了：在1个或更多方法中，学徒的失败必须在上述所有评估中达到最低通行证，才能实现学徒制。下面的表1概述了将适用于每种评估方法的评分标准。为了实现终点评估并完成学徒制，必须证明所有通过标准。的区别标准建立在证明达到通过标准的知识，技能和行为上。表1A技能测试
AI和财务卓越：现在提高价值的3种实用方法
有了基于AI的智能文档识别，我们的示例中的公司可以从手动发票数据输入过程转变为自动扫描过程。虽然AI辅助过程在第一天不会完全自动化，但其性能会随着时间的推移而提高。在90天内，可以自动扫描并摄入ERP的发票中三分之一至一半。随着AI模型自己学习以处理更广泛的发票，因此处理的发票的份额会自动保持上升。自动化降低了手动扫描的人工成本，但收益远远超出了此功能，包括提高数据准确性。也许最重要的是，应付帐款的功能可以变得更加分析，因此团队成员在数据输入上花费的时间更少，并且有更多的时间询问与我们的十大供应商查看购买和支付趋势之类的问题，是否有可能谈判新的折扣或其他更有利的条款？
nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
为数字化而组织：数字灵活性为何如此重要 - 凯捷
首席数字官负责制定面向客户的计划，以提高客户忠诚度和增长。正如星巴克首席数字官 Adam Brotman 所说：“在设立 CDO 职位之前，我的工作是网络、移动和社交媒体。不是全球数字营销，不是信用卡，也不是忠诚度。这些是组织中三个不同的独立小组的工作。我们意识到这些都是一回事，它们结合在一起效果最好。如果你列出我们希望在数字领域取得的进展，它涵盖了所有这些方面。” 2 通过将这些分散的职责整合在一起，星巴克加强了其数字部门，并为其数字领导地位奠定了基础。今天，有 1200 万人积极使用星巴克应用程序，每周进行 700 万笔交易。星巴克的忠诚度计划拥有 800 万活跃会员，帮助该公司成为零售业最强大的移动生态系统之一 3 。
Neobona cons_gen15 的遗传同意
Neobona®产前测试是一种非侵入性产前筛查试验，通过“ DNA的大规模平行测序”来分析母亲血液中的游离胎儿DNA，以估算胎儿中特定染色体异常的风险。产妇血液中的自由和循环胎儿DNA来自胎盘，在98％的病例中与胎儿的DNA相同。医生或专业遗传顾问建议进行遗传咨询，以解释测试，结果和可能的影响。通过配对的方法通过“ DNA的大规模平行测序”进行Neobona®产前测试，并确定胎儿分数。该测试确定了胎儿中三体术，第18三体和第13三体性的风险。这些trisomies负责所有胎儿常染色体非整倍体的50-70％。术语“三体”是指三个副本的异常存在，而不是计划的两个副本，即特定的染色体。
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引言心脏的显着能量需求在很大程度上通过脂肪酸和高容量线粒体网络中的葡萄糖的氧化来满足。脂肪酸氧化（FAO）是正常成人心脏中三磷酸（ATP）的主要来源。在发育期间和多种生理和病理生理条件下，在发育过程中，通过动态调节了线粒体燃烧脂质燃料的能力。例如，出生后心脏线粒体粮农组织的能力增加和运动训练（1，2）。相反，线粒体粮农组织在心脏过多和失败的心脏中减少（3）。线粒体呼吸能力和燃料氧化偏见在产后成熟期间以组织特异性方式定义。在心脏中，该过程在出生后不久就开始了由转录核心节PPAR共激活因子1（PGC-1）驱动的戏剧性线粒体生物发生事件，该事件在下游转录因子效应子（包括核受体雌激素估算受体（ERR）和PPAR）上作用（PGC-1）。
计算电源电荷无差调整预测和真实UP
PCIA计算是在D.11-12-018中建立的，最近在D.23-06-006中进行了完善。PCIA是IOU与捆绑服务后的能源成本无动于衷的数量，相当于IOU的PCIA-PCIA-合格投资组合的成本降低了投资组合在给定年内的市场价值。市场价值在d.19-10-001中定义为“以美元计量的估计财务价值，这归因于能源资源的投资组合，目的是计算给定年份的电费无差调整。” 2 D.19-10-001将MPB定义为“与IOU投资组合中三个主要价值来源相关的每单位值（不是总投资组合值）的估计（能源，资源充足和可再生能源）。”作为市场价值总体计算的一部分，将3个MPB乘以相关投资组合量。预测的加法器是旨在减少冷漠量的不确定性的机制，而真正的UP加成器是旨在将实现市场收入与预测价值相结合的机制。
计算机视觉的简短历史
在1968年，MIT的Adolfo Guzman构建了程序，以检测场景的组成对象（“视觉场景中三维对象的计算机识别”，1968年）。Max Clowes（1971年，“看事物”）在UC Santa Cruz大学的David Huffman（“不可能的对象”（“不可能的对象）作为胡说八道的句子”，1971年）独立发现了解释Polyhedra的图片（固体图片）（Cubes and Pyramids和Alan Mackworth a Susex of Sussex of Sussey'''多面体场景”，1973年）。计算机视觉主要是在图片中识别对象，最初，主要的方法是将图片区域与典型对象的模板进行比较。Martin Fischler和Robert Elschlager在Lockhead的Palo Alto研究实验室使用“可拉伸模板”扩展了这种方法（“图形结构的表示和匹配”，1973年）。Takeo Kanade于1973年毕业于京都大学，毕业于世界上第一个自动化的面部识别系统（“计算机复杂的图片处理系统和人类面孔的识别”，1973年）。
储能杂志
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。