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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。
贝西：电池和储能供应链分析，缓解措施部署和工具
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早期逆境共同调节身体质量指数和工作记忆发展
先前的工作提出，以最佳方式平衡对身体和大脑发育的能量消耗会导致发展过程中体细胞和神经认知生长之间的负相关关系。到目前为止，一个重要的问题在很大程度上被忽略了，这是这种充满活力的权衡受到早期生活环境因素的影响。在这项研究中，我们估计了神经认知（通过工作记忆能力）与体细胞（通过身体质量指数）发育轨迹之间的关联，同时考虑到早期生命逆境的多个维度。我们初始生长曲线模型的结果与男孩和男孩的大脑 - 身体折衷是一致的。在随后的模型中，我们表明早期生命逆境与神经认知生长轨迹的体细胞和负相关是积极的，尽管它们之间的直接负耦合保持一致。最后，将剥夺，威胁和不可预测性的影响分开的多阶段逆境模型表明，剥夺的维度（反映了缺乏获得资源和认知刺激）对躯体和神经认知的增长模式造成了最大的贡献。这些结果表明，在开发过程中，个人平衡这两种生物结构之间的能量的方式部分与通过表型可塑性的环境影响有关。
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
大型语言模型（LLMS）因其在各种任务中具有出色的属性和多功能性而被越来越多地认可。但是，与这些模型相关的高推理成本尚未得到关注，尤其是与现有研究中培训成本的关注相比。响应这一差距，我们的研究在广泛的NLP任务中对LLM推断能量进行了全面的基准测试，我们在其中分析了不同的模型，任务，提示和系统相关因素对推理能量的影响。具体来说，我们的经验揭示了几个有趣的见解，包括将推理能量与输出令牌长度和响应时间的密切相关。此外，我们发现量化和最佳批量大小以及针对性的及时短语可以显着降低能量使用。这项研究是第一个在各种各样的各个方面进行彻底基准的LLM，从而提供了见解并提供了一些提高模型部署能源效率的建议。
角色概况发展协调员（就业和工作准备）
领导和支持实施就业能力教育策略，并为支持工作准备的学习者提供针对性的计划。为提高标准的贡献与积极的目的地本地和国家优先级以及有关绩效监控和持续改进的相关标准。有助于实施政策和实践标准，培训，沟通策略和自我评估，跨关键的积极目的地/就业能力领域。在教育局改善计划和儿童服务计划中，在教育中进行跨教育的工作，并与更广泛的合作伙伴一起工作。在教育局改善计划和儿童服务计划中，在教育中进行跨教育的工作，并与更广泛的合作伙伴一起工作。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
通过直接支付建立公平，抓住时机实现种族正义、社区所有权和工人权力
凯蒂在能源和环境政策及立法方面拥有十年的工作经验，最近担任美国众议院环境监督小组委员会的办公室主任，任职于众议员罗·卡纳。在此之前，她曾担任参议员伯尼·桑德斯的能源和环境政策顾问五年多。在此期间，凯蒂在参议院办公室和两次总统竞选中就能源、环境、部落和领土问题为参议员提供建议。凯蒂曾担任 Duncan, Weinberg, Genzer & Pembroke, PC 的助理律师，为电力公司、各州和部落提供建议。凯蒂拥有法学博士学位，专注于能源法，以及佛蒙特法学院的环境法和政策硕士学位，并获准在科罗拉多州执业。
商业和工业能源效率计划...
• 所有定制和规定性项目都需要申请包，其中包括以下所列项目。提交申请包时，请使用此处显示的适当文件名标记这些文件。 • 已完成的项目申请。申请人姓名必须与 Con Edison 帐户持有人的姓名一致。文件名：申请 • 客户提案/工作说明。包括与提议的措施相关的所有设备详细信息以及现有系统操作的完整描述，包括材料和人工之间的成本明细。文件名：工作说明 • Con Edison Excel 工具（如果您的项目包含我们的某个 Excel 工具中列出的措施）。文件名：电测量工具、燃气测量工具等。 • 切割表。提交前，必须在切割表上突出显示项目中使用的措施的具体型号。文件名：切割表 – [品牌 - 型号] • 本项目手册中列出的任何其他措施特定文档