XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System创建
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。
videodiff：与替代方案的人类视频共同创建
由于视频已成为一种主流形式的交流和通知，因此越来越多的最终用户创建和共享视频。YouTube被认为是最受欢迎的视频SO网络，现在拥有大约6400万个创作者世界范围[26]。然而，创建引人注目的视频是一项复杂且耗时的任务。创作者需要找到关键时刻[79]，并将其移动不相关和重复的内容[29，37]。他们还花时间使视频更具视觉效果，B-roll [35]，文本[83]和音乐[61]。视频理解和生成模型的最新进展显示出了协助视频编辑的巨大潜力。先前的研究表明，AI工具可以加快视频创作的多个阶段，包括脚本写作[53]，情节板[78]，将剪辑剪切成粗糙的剪辑[20，69]，识别低质量的镜头[29，37]，并添加B-Roll [35]。最近的AI视频产品，例如OpusClip [22]，Capcut [13]和Vizard [72]，通过自动进行剪切并添加过渡效果和字幕，进一步简化了视频编辑。生成AI模型启用的一种强大的新功能是快速生成多种变体。这使创作者可以同时探索许多替代故事或B卷的位置，从而可能导致更好的最终视频[24，62]。虽然大多数现有的视频编辑工具旨在一次仅处理一个视频版本，但最近的AI工具（例如OpusClip [22]和Capcut [13]）生成了多种编辑视频的变体，以为用户提供不同的选项。尽管在创意任务中探索替代方案的好处，但用户仍有新的负担：1）比较变化[31，36]和2）随着时间的推移将它们管理[58，62]。虽然先前的工作探讨了文本[31、58、63]中多个AI世代的感觉和比较，但图像[3，36]和设计[50，64]，由于视频的时间性质，比较多个视频提出了独特的挑战。在这项工作中，我们介绍了这种新兴的视频编辑方法，该视频编辑以多种变化为中心。要了解用多个替代方案创作视频的机会和挑战，我们进行了一项形成性研究，其中8个专业视频创建者的任务是比较相同源内容的多个编辑视频。我们的研究中的创作者提到，比较是当前视频编辑过程中的一种常见实践，因为他们考虑了替代性叙述，视觉资产或视频长度。他们还强调，拥有替代方案可以帮助他们反思自己的偏好并进一步计划编辑说明，但是手动创建多个版本是耗时的。随着AI加快视频创建过程的加快，我们设想将来的视频编辑工具将更常见地为用户提供多种变化。
适应欧盟项目的国际业务模型：跨国协作中Uppsala模型的宏观和微观创建
在瑞典，特定类别的技术被认为是对老龄化人口的解决方案。“福利技术”用于政治和政策文档中，以描述旨在通过增加安全性，活动，参与和独立性来改善福利的技术，为患有（或冒着发展）残疾的人。论文专注于老年护理中的福利技术，例如，它习惯于管理医学，在睡觉时监视他们，并通过触摸和对话提供公司。在两种情况下探索了福利技术的开发和实施：市政护理组织和机器人研究。论文分析了社会技术和机器人的想象力，以告知福利技术的发展和实现，以及它们如何在市政护理组织和机器人研究的决策实践中实现。它还分析了通过福利技术的发展和实施来重新研究护理和护理工作的理想和实践，这对瑞典老年人护理的组织和估值意味着什么。分析表明，不同的参与者如何想象福利技术的宣传与老年护理的福利技术的想象力与他们所依赖的组织和技术的特征和局限性之间的构想之间的紧张关系。最后，论文认为，关于如何维持老年人护理规定的讨论不能归因于人口老龄化，不能放大福利技术，而是需要以更多的方式将老年人作为创新的机会作为优先事项。它还指出了福利技术的发展和实施如何重新谈判理想和护理实践，从对人类接触的重视独立和远程护理，动员了分散的逻辑，在该逻辑中探索了老年人护理以实现潜在的可授权任务。
创建地球科学中的量子计算
量子计算在加速许多问题方面具有巨大的潜力。而不是从古典的牛顿领域“向下”进入更复杂的量子领域，而是使用与所研究现象相同的过程。在地球科学中，量子计算具有许多潜在的应用。例如，量子计算可用于辐射测定的模拟。通过模拟原子的分解，可以更好地了解如何创建这些分解。模拟典型的，不加固的分解将是这一研究领域的第一步。这可以通过为每个原子创建一个量子（量子位）并连接它们来完成，以便如果链中的原子分解较高，则下一个下降的分解。该算法本身可能不会提供量子加速。但是，可以研究将其嵌入模拟晶体中（Xia 2020，Cai等2020），可以研究Radiohalos和裂变轨道。这也可能有助于研究加速的核衰减。洪水热问题也可能是一项有趣的研究。在物体的热性能与量子设备上的噪声之间有相似性。该领域的大多数研究都集中在改善量子计算机上（Sinha等人2022），但可以用来模拟在极端条件下地球系统（Casalegno等人。1999）。 也正在为使用量子计算加快或改善计算流体动力学程序（Gaitan 2020，Steijl 2019，Lin等人。 2009）。 量子计算的基础知识1999）。也正在为使用量子计算加快或改善计算流体动力学程序（Gaitan 2020，Steijl 2019，Lin等人。2009）。 量子计算的基础知识2009）。量子计算的基础知识与本提案中的其他主题不同，这依赖于量子计算机比经典计算机更有效地求解微分方程的能力。它可以允许对沉积物流进行更大或更细粒度的模拟。众所周知，有一些有用的算法可以为类似问题提供加速，或者在我们的量子计算机充分改进时有可能提供加速。需要进一步的研究来确定这些研究领域中的哪个包含在可以通过量子方法更好地解决的问题的子集中。
创建内容策略并衡量其影响
Mircea-Alexandru ROȘU * 摘要 一家公司的在线形象不仅仅是推广其产品或服务的随机广告材料。相反，在互联网上发布的每条内容都需要符合明确的战略，这应该使企业在在线环境中变得更加引人注目。本文通过研究企业的目标、梦想买家是谁以及如何识别他们，探讨了创建内容生成策略的过程。本文的第一部分强调了如何明确阐述企业的目标以创建买家角色。使用帕累托原则和光环策略可以更好地理解客户的需求。文章的后半部分重点介绍了如何衡量内容制作工作。关键词：内容营销、内容策略、梦想买家简介
创建功率职位描述的新平衡
§监督项目调试后与客户合作的识别和选择。§确保对现有项目的O＆M服务请求得到有效的解决。§监视正在进行的项目绩效并管理合同可交付成果。§建立一个潜在创建或获取优化O＆M服务部门的计划，并考虑
在雀巢上创建共享值-2024
初步评论雀巢公司治理报告2024遵循有关公司治理有关的六瑞士交易所指令。其他信息可以在薪酬报告中找到。雀巢S.A.符合瑞士公司治理最佳实践守则的建议，如2024年12月31日生效。为了避免重复信息，在某些部分中对其他报告进行了交叉引用，即2024年年度评论，财务报表2024，构成雀巢集团的合并财务报表，以及雀巢S.A.的财务报表，以及纽约S.A.的文本或咨询（COMPLATE of NETTLEN）的文本（; www.nestle.com/investors/corporate-governance/articles。雀巢集团2024的合并财务报表符合国际会计标准委员会（IASB）和瑞士法律发布的IFRS会计标准。在必要时，这些披露已被扩展，以遵守财务报告中六项瑞士交换指令的要求。
研究人员创建基于机器学习的分类器，可帮助早期诊断精神病
在训练中，该工具对结果进行分类的准确率为 85%，而在使用新数据的最终测试中，该工具对哪些参与者患精神病的风险较高进行预测的准确率为 73%。根据结果，该团队认为，为被确定为临床高风险的人提供脑部 MRI 扫描可能有助于预测未来精神病的发病率。