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2025年1月 - 加拿大夏洛来品种的平均水平，百分位数和趋势
加拿大美国联合评估2025年1月的评估是AICA和CCA遗传评估的历史步骤。遗传评估是由Angus Genetics Incorporated（AGI）进行的，并使用了更新的遗传性值，改进的模型，并将来自美国国际夏洛伊国际夏罗莱协会和加拿大夏洛来群岛协会的谱系，性能和基因组数据集结合在一起。这意味着所产生的EPD和准确性在AICA和CCA种群之间是可比的。重要的是要注意，品种平均值，百分位数和趋势是根据国家特定的，无法直接比较人口之间的。本文档中提出的表可用于确定美国或加拿大的牛适合相关人群的位置。
Robovis获得了七位数的投资，以推动动态制造环境中的AI突破。 Potsdam，2024年11月22日 - Robovis，le
Robovis获得了七位数的投资，以推动动态制造环境中的AI突破。Potsdam，22。2024年11月 - 领先的机器人和机器视觉公司Robovis宣布成功关闭了七位数的初始资金回合。资金回合由勃兰登堡FörderbankILB的子公司Brandenburg Kapital（德国Potsdam）领导，并由Pro Sunflower GmbH支持。Robovis致力于通过其先进的AI驱动平台帮助制造商最大程度地提高生产率和效率。Robovis的解决方案分为三个关键类别：1）高速生产的内联检查，以检测质量缺陷，确保高质量输出并减少浪费 - 例如，在玻璃，汽车和金属生产中。2）使用计算机视觉和机器传感进行工业制造和物流自动化，使机器人的武器能够以极高的精度进行排序，定位和组装组件。3）动态环境的工业安全和跟踪系统，以检测危害，追踪车辆和产品并防止生产事故。Robovis的独特性在于先进的图像处理和机器人技术技术的最新整合，从而确保了稳健的性能和无与伦比的精度。与许多解决方案不同，这些解决方案由于工业环境的固有复杂性和可变性而难以保持一致的质量，Robovis提供了能够适应工业应用的动态和多样性的AI驱动系统。能够为决策提供高度精确的数据的能力将其平台设置为PMS 4.0，除了市场上的其他数据外。PMS 4.0，可以轻松自定义，允许用户在没有AI专业知识的情况下构建量身定制的AI模型，从而加速部署并支持快速适应新的挑战和机遇。Robovis赢得了美国，欧洲和亚洲众多客户的信任，包括玻璃，汽车和金属生产和分销领域的市场领导者，例如Guardian Glass，SRG Global，VW，Stellantis，Stellantis，Ford，Tyco，Tyco，Tyco Connectivity，Samsung，Samsung，Georgia Pacific，Pacific，Roche等。其解决方案使这些公司能够显着降低支出并最大化运营效率，而无需新的生产线投资。
2024 年和 2025 年每股收益有望实现两位数增长
新产品创新加速，我们在慢性病护理市场的渠道不断拓宽。在 AWC，ConvaFoam TM 在美国的评估成功率非常高（超过 50%），我们正在整个欧洲推出该产品。在 OC，Esteem Body TM 在意大利、美国、捷克共和国和波兰等市场继续表现强劲。在 CC，GentleCath Air TM for Women 继续在欧洲市场和美国建立销售。在 IC，糖尿病领域的客户发布活动继续为我们的创新输液器带来强劲需求。在糖尿病之外，AbbVie 的帕金森症治疗在日本和欧洲主要国家进展顺利，导致对 Convatec 的 Neria TM 防护输液器的需求旺盛。 AbbVie 还宣布 2024 年 10 月将获得美国 FDA 批准，这将进一步推动对输液器的需求 我们的简化和生产力计划继续进展顺利，2024 年的运营生产率将提高。在全球质量与运营方面，我们于 2024 年上半年关闭了位于荷兰的 EuroTec 工厂，并继续优化工厂网络以实现规模和效率，并于今年晚些时候宣布关闭位于丹麦的小型赫尔勒夫工厂。我们继续提高整个集团设施的自动化程度。在商业领域，我们创建了一个一体化的全球营销和销售卓越中心，并进一步合理化了我们在全球范围内对代理机构的使用。人工智能有潜力提高客户服务和翻译等领域的生产率，这让我们感到鼓舞。此外，我们通过扩大全球业务服务中心在财务、IT 和人力资源方面的范围，进一步节省了一般及行政费用 为增长而投资：自 2024 年上半年以来，我们已在法国进行了一项小型家庭护理收购，预付款约为 1300 万欧元，这将开始建立我们在 CC 和 OC 的直接面向消费者的能力。集团研发投资符合我们的预期，我们继续推出新产品以扩大市场份额。
职位、头衔、地点：职位数：传统卫兵（兼职）DSG *多个职位可用执行任务飞行员，飞行
职位、职称、地点：职位数量：传统卫兵（兼职）DSG *多个职位可用 行政任务飞行员、空乘人员（1A1X8）、A1C-TSgt 201 ST 空运中队 联合基地 安德鲁斯，马里兰州 20762 开放日期：2024 年 7 月 15 日 截止日期：招满为止 面试日期/时间：有待确定 考虑范围：所有符合资格且现役为空军、空军预备役或空军国民警卫队成员的个人。 简要描述：专门从事行政空运业务，同时在 C-40C 飞机上执行空乘人员机组职责，直接支持美国国家元首和国家指挥当局履行其外交职责，实现国家目标。作为美国空军与乘客之间的直接接触者，执行飞机目视检查和飞行任务，提供最高级别的服务、礼仪和协议。空乘人员的工作时间超出了正常的定期训练时间。空乘人员还必须能够支持作战任务，每季度执行***至少*** 4 次熟练飞行，参加每年 5 天的疏散培训和 5 天的烹饪培训。职责：执行飞机的飞行前、飞行中和飞行后检查。验证乘客名单。为乘客提供客舱服务，监控飞行中的乘客，并在必要时进行简报。展示并保持对应急设备使用、应急程序和疏散的熟练程度。负责有序、迅速地疏散乘客和机组人员。根据需要/要求提供紧急急救。操作飞机系统和设备，如电气、水、对讲机、门和出口。执行乘客和机组人员的行李检查。装载、卸载和储存飞机上的补给、货物和食物。与军事和民事机构协调获取补给和运输。计划所有菜单并协调膳食以及购买所需的食品和供应品。利用烹饪艺术的基础知识（包括刀法、基本烹饪方法）准备饭菜。确保在准备和提供食物时遵守正确的程序、温度和时间段。设置托盘、装饰食物、始终采取食品保护和卫生措施。资格：
7) 青年专业人员-I (职位数：5)
或面试资格必需必需具有相关学科（植物生物技术/植物生理学/植物生物化学/生命科学/微生物学/生物信息学）硕士学位，并拥有 4 年/5 年学士学位，成绩为一等奖或 60% 或同等总平均绩点。具有基础科学研究生学位（其中 3 年学士学位和 2 年硕士学位）的候选人应具有 NET/GATE 资格和 2 年研究经验，如理事会 2015 年 7 月 13 日发布的 OM No Edn./6/27/2014/HRD、OM No Agril. Edn. 2014/6/27- HRD 2015 年 10 月 9 日和 DST 2019 年 1 月 30 日发布的 OM SR/S9/Z-09/2018 中所述，才有资格
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
具有可变性惩罚的生成分位数回归
分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。
应用程序编号 标题 预算要求 资金？分数（中位数）...
● 精氨酸酶缺乏症 (AD) 是一种远端尿素循环障碍，是一种罕见且致命的酶缺乏症，需要通过肝脏中的酶替代进行治疗。这最好通过基因疗法进行，本提案的目标是在 2 年半内将基因疗法推进到 IND 前开发阶段。 ● AD 是一种比其他尿素循环障碍更晚出现的疾病，但仍始于婴儿晚期。这种疾病表现为小头畸形、痉挛、癫痫发作、行走能力丧失、生长迟缓、周期性高氨血症发作和发育不良。这种疾病是毁灭性的，目前可用的饮食疗法效果不佳。 ● 该项目旨在使用病毒平台治疗精氨酸酶缺乏症，这是一种罕见但致命的疾病。目标明确，因此很有可能影响受影响的患者。 ● 鉴于目前治疗精氨酸酶缺乏症的标准护理面向针对疾病症状的风险规避方法，拟议产品很可能对未满足的医疗需求产生影响。 ● 是的。拟议产品旨在持续降低和维持治疗相关（正常）目标血浆精氨酸水平，以防止疾病进展。● 这种致命的尿素循环疾病没有治疗方法，是一种未满足的医疗需求，尤其是对于儿科患者及其父母和医疗保健专业人员而言。● 明确未满足的临床需求。没有治疗的毁灭性疾病。● 由于突变的多样性和疾病的复杂性，基因疗法是唯一的治疗选择。如果成功，该应用将改变精氨酸酶缺乏症患者的游戏规则。● 考虑到拟议的给药途径、递送的治疗基因和治疗的目标组织，该技术有可能在一定程度上改善患者护理。● 如果这项研究成功，那么这将改变 AD 患者的治疗模式，使他们从单纯的饮食方法（几乎没有好处）转向潜在的治愈方法。● 拟议的恢复精氨酸酶水平可能对该患者群体具有治愈作用。 ● 从开发首选载体、生成与 FDA 会面所需的数据以及 IND 前会议的前瞻性思维等方面来看，这些进展都非常出色。因此，对于目前没有有效选择的患者来说，这将是一个有影响力且非常实用的提议。● 提供的数据支持该计划在临床开发中的下一步。体外和体内数据均显示出潜在的治疗效果，并且药物产品概况通常很安全，适合转化为临床。● 一个缺点是预算的很大一部分集中在人员成本上，这可能会限制 IND 申请所需数据的生成。否：
有效推断分位数治疗效果和超越
我们考虑在估计估计方程式中估计涉及依赖目标参数作为输入的高维滋扰函数的估计参数。一个中心示例是因果推理中（局部）分位处理效应（（l）QTE）的效率估计方程，该方程涉及在分位数上评估的协方差累积分布函数以进行估计。基于估计的滋扰和插入估计值的现有方法，例如伪造的马克内斯学习（DML），我们需要我们在所有可能的输入中学习滋扰。对于（L）QTE，DML要求我们学习整个协变量累积分布函数。我们相反提出了局部付符的机器学习（LDML），该学习避免了此盗窃步骤，并且只需要在单个初始粗略猜测目标参数的情况下估算烦恼。对于（L）QTE，LDML仅涉及学习两个回归功能，这是机器学习方法的标准任务。我们证明，在LAX速率条件下，我们的估计器具有与使用未知的真实滋扰的不可行的估计器相同的渐近行为。因此，LDML显着实现了实际上可比性和理论上的效率估计因果推理中重要数量的效果，例如（l）QTES，当我们必须控制许多协变量和/或相关关系时，正如我们在经验研究中所证明的那样。
保留分位数趋势以模拟未来气候影响
摘要：全球气候模型 (GCM) 是理解气候系统及其在情景驱动排放路径下演变趋势预测的重要工具。其输出结果被广泛应用于气候影响研究，用于模拟气候变化的当前和未来影响。然而，与气候影响研究所需的高分辨率气候数据相比，气候模型输出结果仍然较为粗糙，并且相对于观测数据也存在偏差。在现有的全球尺度上经过偏差调整和降尺度处理的气候数据集中，分布尾部的处理是一个关键挑战；许多此类数据集使用了分位数映射技术，而这些技术已知会抑制或放大尾部的趋势。在本研究中，我们应用分位数增量映射 (QDM) 方法 (Cannon 等，2015) 进行偏差调整。在偏差调整之后，我们应用一种名为“分位数保留局部模拟降尺度”（QPLAD）的新型空间降尺度方法，该方法旨在保留分布尾部的趋势。这两种方法都集成到一个透明且可重复的软件流程中，我们将其应用于耦合模式比较计划第六阶段 (CMIP6) 实验 (O'Neill et al., 2016) 的历史实验和四种未来排放情景（从积极缓解到无缓解）的全球每日 GCM 地表变量输出（最高和最低温度以及总降水量），即 SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0 和 SSP5-8.5 (Ri-