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技术 - 受访和就业能力 - 访问 -
在快速变化的数字景观中摘要，将技术纳入技术和职业教育和培训（TVET）课程已变得越来越重要。在快速技术创新时期，技术将技术的接受和融合到TVET计划中已成为教育质量和劳动力准备的关键因素。本研究研究了在技术和职业教育和培训（TVET）的背景下，就业能力，获得数字技能和拥抱技术之间的关键联系。在以急流技术为标志的世界中，TVET毕业生拥抱和利用数字技术的能力极大地影响了他们在就业市场的前景。本研究旨在评估毕业生在寻找工作方面的就业能力和成功如何受到技术接受程度以及在TVET计划中获得的数字技能的影响。混合方法研究方法用于收集经验数据，包括与最近的TVET毕业生，雇主和行业专家的调查，访谈和焦点小组。在数据分析过程中，将回归分析和其他定量方法与定性方法相结合，以提供有关正在研究的复杂关系的透彻了解。
qprof：受 gprof 启发的量子分析器
由于可以将分析的程序直接运行在目标硬件上，“指令集模拟器”可用于在隔离且完全受控的环境中运行要分析的程序。使用这种技术的分析器的优点是十分准确，并且可以收集各种各样的指标，但是它们会给分析的程序运行时增加相当大的开销。某些分析器（如 gprof [19]）使用的另一种技术是通过添加或修改代码的指令来检测代码，以收集有关其执行的数据。这类分析器可以收集的信息不如指令集模拟器方法那么详尽，但是它们给程序运行时执行增加的开销通常相对较低。最后，某些分析器使用静态分析来收集数据，甚至无需执行程序。对于传统计算机，由于当前传统处理器执行指令的方式非常复杂，这些分析器仅限于指令数及其变化等信息。
从受监管的价格到招标的价格
资料来源：IQVIA招标基准调查结果2019-报告1：招标组织；超过30位受访者；涵盖所有区域的功能；在制药和MedTech的小型至大型公司中，IQVIA数据在案例研究章中引用的几个国家也证实了由IQVIA采访的制药公司代表所指示的招标数量的增加。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。
为区域受助者制定综合计划
3. 系统将显示搜索屏幕。单击“搜索”按钮找到并选择要复制的源计划，然后单击“选择”按钮。每个战略计划时间范围内只有一个综合计划可用。只有在以下情况下才会显示计划以供选择：a) 其状态为“审核完成”，并且 b) 它是特定起始年份的最新计划。如果输入的目标年份已经有已提交、审核和/或修改的计划，则新副本无法编辑或提交给 HUD。
受数字孪生启发的社会技术系统模型
摘要 — 本文介绍了一种数字孪生方法的增强功能，该方法可以模拟工作实践，例如有人驾驶飞机和无人机之间的交互；或跨空中控制机构消除繁忙战场冲突。我们的前提是，通过捕捉社会技术环境的工作实践，这种方法可以克服当前方法的局限性，这些方法无法正确模拟拒绝或中断的环境。我们扩展了数字孪生构造以捕获多个实体以及它们如何系统地交互和相互依赖。我们的工作以 Brahms 模型及其社会技术系统工作实践建模的基础理论为前提，但我们引入了一种现代计算引擎，将这种技术扩展到更广泛的数字孪生解释，从而可以支持更丰富的现实-模拟-现实循环，并更有效地支持训练、反思、学习和再次训练。我们回顾了 Brahms 方法以及我们对数字孪生模型的扩展如何应用于社会技术系统。我们讨论了 Brahms-Lite 并介绍了一种空战模拟应用。最后，我们讨论了如何更广泛地应用这项技术，以扩展数字孪生方法在正常和拒绝条件下对复杂环境的模拟。
CHMP2B的轴突运输受驱动蛋白调节
chmp2b是ESCRT途径的核心组成部分，该途径催化多囊体的形成以促进内溶性蛋白质降解。尽管CHMP2B促进性突触前功能障碍和变性的突变/功能丧失，表明其在突触前蛋白稳态中的关键作用，但导致CHMP2B定位的机制和招募突触的机制仍然不清楚。在这里，我们表征了CHMP2B轴突流动性，并表明其运输和募集到突触前胸子及其与其他ESCRT蛋白的共同体受到神经元活性的调节。相反，在存在或不存在神经元活性的情况下，额颞痴呆症 - 致病CHMP2B内含子5突变几乎没有表现出的遗传运动或突触前定位。相反，CHMP2B内含子5传输囊泡表现出振荡行为，让人联想到驱动蛋白和动力蛋白运动蛋白之间的拔河。我们表明，这种表型是由CHMP2B内含子与驱动蛋白结合蛋白的有效结合引起的，我们将其鉴定为CHMP2B转运的关键调节剂。这些发现阐明了CHMP2B轴突式传统和突触定位的机制，以及CHMP2B内含子的破坏。
在受监督和无监督的学习中挑战
摘要 - 数据科学和机器学习是现代技术进步，有希望的自动见解，预测和决策的最前沿。受到监督和无监督的学习是这种动态景观中的关键范式，每个范式都呈现出其独特的挑战。本文详细概述了受监督和无监督学习所固有的多方面挑战。本文回顾了2019年至2023年之间发表的研究。本文讨论了受监督和无监督学习的挑战。在监督学习中，挑战包括数据标签，过度拟合，有限的概括以及平衡错误等价和决策目标。在无监督的学习中，困难包括诸如过度拟合，选择适当算法和解释结果之类的问题。这包括评估聚类的质量，确定最佳簇数，以及管理噪声和离群值。本文旨在提供对这些挑战的见解，从而增强新手和专家对机器学习的理解。研究人员和从业人员不断发展他们克服这些复杂性的方法和工具。本文是该领域研究人员和专家的宝贵参考，使他们能够自信地应对这些挑战。随着技术的进步，对这些挑战的透彻理解对于释放这些强大工具的全部潜力至关重要。最后，提出了一些建议，以指导未来的研究人员在数据驱动的发现和自动化的旅程中应用机器学习，为那些启动它的人提供挑战和机会。
受冲突影响地区的疫苗资产
对受冲突影响地区公平疫苗接收的这些挑战与与开发，批准，生产，采购和COVID-19-19-19-19-tace疫苗的开发，批准，生产，采购和分配有关。虽然疫苗的产量已经以空前的速度扩展，但仍未满足整个全球人口的需求。有限的供应量通常通过非透明的商业合同而过于不成比例地进入了高收入国家。covax是一种旨在保证所有参与国家接种疫苗的机制，遭受了资金差距。即使各国确实接种疫苗，他们也经常在推出疫苗接种计划时面临挑战，无论是因为它们缺乏足够的能力还是因为剂量已准备就绪，或者是为了接收它们的社区而无法接受的。