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在数字平台上观察“调谐”广告
摘要：过去二十年来在数字平台上出现的超级目标广告现在被更有效地理解为调整广告，这是一个充满活力且不断发展的过程，在该过程中，广告在实时对用户进行了不断地“优化”广告。在Rieder和Hofmann（2020）之后，我们旨在为“观察练习”算法调整的数字广告制定一个框架。我们借鉴了澳大利亚广告天文台的研究以及关于数字酒精广告的多年研究项目。在这些项目中，我们构建了自定义的工具，以从平台广告库中收集广告，并通过公民科学家的数据捐赠。我们认为，数字广告的力量越来越符合其调整的能力。平台的广告透明度工具引起了我们对广告的关注，但是我们需要发展能够观察动态的社会技术调整过程的能力。我们概念化了广告的“调谐序列”的可视化，作为广告“库”的替代方法。我们认为，开发观察这些调谐序列的能力更好地阐明了建立公众理解和问责制所需的观察方式，他们都在寻找公众的理解和问责制。
这一切都是关于文本的：对餐厅预订平台上不一致的评论的实验调查
抽象的消费者生成的评论在建立信任和促进数字平台上的交易方面起着决定性的作用。但是，先前的研究表明了各种问题，例如，只有少数提供评论，伪造评论和不确定的评论的消费者。我们在餐厅预订平台的背景下使用一个实验来研究不一致的评论对消费者交易决策期限的影响。在第二个实验中，我们研究了审查不一致的情况下的审查组件的相对重要性。利用双重过程理论和媒体丰富性理论，我们预测不一致的评论会导致消费者交易决策（H1）所需的更长的时间，并导致用户的交易决策主要基于定性组成部分（H2）。尽管我们没有找到不一致的餐厅评论对交易决策的持续时间不一致的一般支持，但我们发现证据表明，对于不一致的餐厅评论，定性组成部分的极性对于交易决策的持续时间和决策本身至关重要。
在秘鲁安第斯山脉Ancash地区气候变化期间与水曲台上的作物建模
秘鲁安第斯山脉农村农民经常有不稳定的生计，并且已经经历了比最近几十年的可预测天气状况。的目的是研究一个具有不确定气候未来的地区的水文和农业弹性（关于温度和降水量），我们在这里介绍了从使用Aquacrop软件来模拟农作物生长和随之而来的收获产量，从而在秘密和秘密的山谷中产生收获的产量，包括秘密和秘书的收获产量。使用RCP2.6＆RCP8.5区域气候模型（RCMS）以0.22度的空间分辨率提出了1970 - 2099年（气候变化期间的历史与未来）（在气候变化期间的历史与未来）。我们选择了从CMIP5 GCMS动态降低的CORDEX RCM数据，而不是Chelsa统计上缩减的数据，因为Cordex RCM数据的降低尺度会产生更局部的气候平均值，这与可变的平台更加一致。cordex RCM模型数据随后被偏向于1981 - 2005年的ANCASH地区（包括Yungay and Aija）的每月chirps降水和每月ECMWF ERA-INTERIM温度极端。对于我们建模的各种农作物（玉米/玉米，土豆，干豆，藜麦，小麦），我们发现了重要的年际
在数字平台上观察“调整”广告
摘要：过去二十年来在数字平台上出现的超级目标广告现在被更有效地理解为调整广告，这是一个充满活力且不断发展的过程，在该过程中，广告在实时对用户进行了不断地“优化”广告。在Rieder和Hofmann（2020）之后，我们旨在为“观察练习”算法调整的数字广告制定一个框架。我们借鉴了澳大利亚广告天文台的研究以及关于数字酒精广告的多年研究项目。在这些项目中，我们构建了自定义的工具，以从平台广告库中收集广告，并通过公民科学家的数据捐赠。我们认为，数字广告的力量越来越符合其调整的能力。平台的广告透明度工具引起了我们对广告的关注，但是我们需要发展能够观察动态的社会技术调整过程的能力。我们概念化了广告的“调谐序列”的可视化，作为广告“库”的替代方法。我们认为，开发观察这些调谐序列的能力更好地阐明了建立公众理解和问责制所需的观察方式，他们都在寻找公众的理解和问责制。
平台上的IDX平衡策略
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使用瓷砖扩增子（Heptile）和基于探针的富集在Illumina和Nanobore平台上的整个基因组测序
乙型肝炎病毒（HBV）全基因组测序（WGS）目前受到限制，因为许多临床样品的DNA病毒载荷（VL）低于使用当前测序方法产生完整基因组所需的阈值。我们使用基于探针的捕获和瓷砖放大器PCR（Hep-tile）开发了两种泛基因型病毒富集方法，用于HBV WGS。我们使用模拟样品证明了这两种富集方法都是泛基因型（基因型A-J）。使用临床样品，我们证明了HEP-TILE放大成功地放大了最低的HBV VL测试（30 IU/ mL）的完整基因组，并且可以使用纳米孔和Illumina平台对PCR产物进行测序。基于探针的捕获，具有Illumina测序需要VL> 300,000 IU/mL，以生成全长HBV基因组。捕获 - 紫罗兰和Hep-tile-nanopore管道在具有已知DNA序列的模拟样品中具有100％的共识测序精度。一起，这些方案将促进HBV序列数据的产生，从而使HBV分子流行病学的更准确，更具有代表性的描述，对持久性和发病机理进行启示，并增强对感染及其治疗结果的理解。
配备了机器的设置'台上的实验室...
工业赞助的博士学位：配备机器学习（ML）作为公式设计和验证的高吞吐量（HTP）的“长凳上的实验室（LOB）”设置。伯明翰大学化学工程学院教授与配方工程CDT CRODA税收助学金，每年20,000英镑，还支付了费用。项目描述：大多数化学产品由多种配制的化合物组成，其中开发过程是迭代，费力和复杂的。配制的产品行业为英国经济的总增值贡献了超过1.49亿英镑，需要创新方法来加速创新速度并增强相应的可持续性概况。该项目的目的是开发一种与机器学习算法集成的高度创新的“实验室（LOB）”设置，作为用于筛选和开发在广泛应用程序中使用的配方产品的高吞吐量方法。该项目具有以下目标：i）进一步开发LOB设置，该设置结合了微流体和微型特征技术； ii）验证LOB方法的准确性和效率； iii）将ML算法与LOB操作集成在一起，形成封闭的反馈回路； iv）在研究具有高吞吐量效率的一系列配方产品时应用LOB设置。知识将用于指导新配制产品的开发。他们将开发可转让技能的组合，例如项目管理，沟通和团队工作，这确保了项目完成后的出色就业能力。与工业合作伙伴Croda紧密合作，博士候选人将在胶体和界面科学，计算机科学和仪器方面发展广泛的技能，并建立了对配方工程的广泛认识。如果您具有化学，物理或化学工程的背景，并且对可持续性和仪器充满热情，那么这是一个绝佳的机会。资金详细信息：符合EPSRC资金候选人的资格必须在工程或科学学科或2（2）加MSC中至少具有2（1）。要申请，请通过电子邮件将您的简历发送至CDT-Formulation@contacts.bham.ac.uk。仅由于资金限制而向英国国民开放。截止日期：2025年3月21日
Zheng，Zhaozhi 在数字平台上观察“调谐”广告 使用算法思维设计算法 li，han，Zhu shang，jing，s 氮化硼集成锂电池 永久，budi Malik，Mohammad Ibrahim，Latif，Siddique，Jurdak，Raja和Schuller，BjörnW。（2023） Thijssen，Quin Chao-et-Al-2024-抗抗氮化物纳米管 - Zhan，Haifei 可能性的预处理神经后验估计 铬蛋白的生物技术应用 luo，zhaohui 9781789060119_0415.pdf alankarage，di 城市风特征的空间建模 威尔斯，宝琳娜 异戊二烯 - 苯乙烯）（SIS）共聚物定义... Yang，Chao，Ch McNeale，Donna
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