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World File Search System因子分析
差异化战略在企业盈利能力中的应用
许多中小型企业都完全或部分地采用了差异化战略。采用差异化战略有助于中小企业实现可持续发展。本研究旨在调查差异化战略对企业盈利能力和可持续性表现的影响。研究采用分层随机抽样方法，在斯里兰卡西部省的三个地区秘书处选出了 750 家样本企业。研究采用了主要数据收集方法以及描述性和推理性技术。研究还采用了结构模型的验证性因子分析。本研究强调了差异化以实现利润最大化。企业在对产品进行差异化时，可以更多地关注绿色问题，将其作为解决资金和资源障碍的替代方案。更好地理解具有可持续价值的差异化将使产品在获得竞争优势和企业生存方面脱颖而出。
IOV-COM-202
实验设计•使用黑色素瘤和肺，乳房，宫颈和卵巢癌的组织样品用于本研究。•在用于制造Iovance的TIL（Gen 2）的TIL快速扩张过程中，测试了使用PD-1TALEN®MRNA的TIL电穿孔的几种条件，以优化KO效率。•分别通过NGS和流式细胞仪在基因组和蛋白质水平上评估KO效率。•PD-1 KO对TIL计数/活性，表型和效应子功能的影响通过流式细胞仪和基于细胞的测定法进行了评估，包括混合淋巴细胞反应（MLR），重定向的杀伤测定法和单细胞多路复用细胞因子分析。•通过流式细胞术T细胞受体（TCR）-V（β）曲目分析通过荧光激活的细胞分类（FACS）分离细胞后，通过流式细胞术T细胞受体（TCR）-V（β）曲目分析来监测KO的分布。
![arxiv：2309.01230v1 [cs.lg] 3月3日2023](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d2e72203f027be48674d5802dcb409f48cd51138.webp)
arxiv：2309.01230v1 [cs.lg] 3月3日2023
通过动力学系统（LFADS）进行的潜在因子分析是一种基于RNN的变异序列自动编码器，可在降级高维神经活动方面在科学和工程领域的下游应用中实现最先进的性能。最近引入的变体和扩展继续证明了体系结构对神经科学中各种各样的问题的适用性。自从LFAD的原始进化开发以来，已经出现了新技术，这些技术使用动态计算图，最小化样板代码，构成模型配置文件并简化大型训练。在这些现代的Python库中构建，我们引入了LFADS-TORCH，这是LFAD的新开源实现，该实现统一了现有变体，旨在易于理解，配置和扩展。文档，源代码和问题跟踪可在以下网址提供：https：//github.com/arsedler9/lfads-torch。关键字：深度学习，神经科学，动力学系统
人工智能在高血压实际管理中的未来可能性
摘要 人工智能在临床研究和医疗保健管理等众多预测和分类任务中的应用越来越普遍。本综述介绍了人工智能在血压管理中的现状和未来可能性，即使用个人健康记录和电子病历等大规模数据准确预测和估计血压的可能性。个人血压会因生活习惯和环境而不断变化。本综述重点关注控制血压变化的两个主题：新型血压测量系统和使用人工智能进行血压分析。对于新型血压测量系统，我们将传统的无袖带方法与使用人工智能进行脉搏波分析以估计血压进行了比较。然后，我们描述了使用机器学习和深度学习预测未来的血压值。此外，我们总结了使用“可解释的人工智能”进行因子分析以解决人工智能的黑箱问题。总的来说，我们表明人工智能有利于高血压管理，并可用于为高血压的实际管理建立临床证据。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
基于脑电图诊断轻度认知障碍的张量分解方案
轻度认知障碍 (MCI) 是急性阿尔茨海默病的主要阶段，早期发现对于患者及其周围的人至关重要。由于这一轻度阶段没有明显的临床症状，其症状介于正常衰老和严重痴呆之间，因此很难识别。在此，我们提出了一种基于张量分解的方案，用于使用脑电图 (EEG) 信号自动诊断 MCI。提出一种新的投影，它保留电极的空间信息以构建数据张量。然后，使用并行因子分析 (PARAFAC) 张量分解提取特征，并使用支持向量机 (SVM) 将 MCI 与正常受试者区分开来。在两个不同的数据集上测试了所提出的方案。结果表明，基于张量的方法在诊断 MCI 方面优于传统方法，对于第一个和第二个数据集的平均分类准确率分别为 93.96% 和 78.65%。因此，维持信号的空间拓扑结构在 EEG 信号的处理中起着至关重要的作用。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
了解人机交互实践和脑信号实验报告的挑战：实现可重复性和重用性
在人机交互 (HCI) 领域，人们一直在推动开放科学，但迄今为止，由于支持重用和再现的指导方针不明确，利用脑信号的 HCI 研究尚未持续实现开放。为了了解该领域的现有做法，本文研究了 110 篇出版物，探索领域、应用、模式、心理状态和过程等。该分析揭示了作者报告实验的方式存在差异，这给理解、再现和建立该研究带来了挑战。然后，它描述了一个总体实验模型，该模型为报告使用脑信号的 HCI 研究提供了一个正式的结构，包括每个方面的定义、术语、类别和示例。通过因子分析确定了多种不同的报告风格，并将其与不同类型的研究联系起来。本文最后提出了建议并讨论了未来的挑战。这从抽象模型和经验观察中创建了可操作的项目，使使用脑信号的 HCI 研究更具可重复性和可重用性。
飞行员和飞机事故失误的航空医学原因
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文探讨了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故失误的航空医学因素。本文利用了通过向随机抽样的受访者发放问卷收集的数据。飞行员和飞机工程师共发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方法分析数据。因子旋转后提取的变量表明，一般健康状况（78.20%）是导致飞机工程师失误的最重要原因。对于飞行员来说，迷失方向（79.20%）被发现是导致失误的最关键的航空医学原因。多元回归分析的结果显示，飞机工程师的 R = 0.651，飞行员的 R = 0.607。这些发现表明，由失误引起的航空事故和事件可以追溯到这些航空医学因素。该文件建议，在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行，以便将尼日利亚航空业中因错误而导致的事故和事件减少到最低限度。
飞行员和飞行员事故错误的航空医学原因
专家认为航空业的失误是导致事故和事件的主要因素。本文研究了导致尼日利亚飞行员和飞机工程师发生事件或事故的航空医学因素。本文利用了对随机抽样受访者进行问卷调查收集的数据。总共向飞行员和飞机工程师发放了 300 份问卷。使用因子分析和多元回归分析相结合的方式分析数据。因子旋转后提取的变量表明，一般健康状况（78.20%）是导致飞机工程师发生错误的最重要原因。对于飞行员而言，迷失方向（79.20%）被发现是导致错误的最关键的航空医学原因。多元回归分析结果显示，航空工程师的 R = 0.651，飞行员的 R = 0.607。这些发现表明，航空事故和由错误引起的事件可以追溯到这些航空医学因素。本文建议在航空专业人员的许可和重新认证指南中增加对航空医学条件的严格执行，以便将尼日利亚航空业中可追溯到错误的事故和事件减少到最低限度。