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b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
b“季度回顾 \xe2\x80\xa2 截至 2024 年 12 月 31 日的季度，摩根大通美国股票策略表现不及基准标准普尔 500 指数。 \xe2\x80\xa2 在医疗保健领域，我们对 Regeneron Pharmaceuticals 的增持导致业绩下滑。Regeneron 的股票表现下滑主要是由于对其眼药 Eylea 的竞争定位以及安进可能推出的生物仿制药的担忧。尽管报告了强劲的季度收入和收益增长，但 Eylea HD 的转换速度低于预期以及生物仿制药竞争的威胁带来了不确定性。该公司的财务业绩显示收入同比增长和收益增加，但这些积极的结果被市场对 Eylea 未来的担忧所掩盖。 \xe2\x80\xa2 在非必需消费品领域，我们对特斯拉汽车的减持导致业绩下滑。公司报告盈利稳健，由于成本降低和生产效率提高，毛利率和盈利能力有所改善。值得注意的是，特斯拉在其 Cybertruck 部门实现了盈利，并宣布了推出新款平价车型的计划。该公司推动对无人监管的全自动驾驶汽车进行国家监管，以及 2024 年美国总统大选对监管前景的影响进一步影响了股价表现。\xe2\x80\xa2 在金融方面，我们对富国银行的增持有助于提高业绩。由于投资者对放松管制和可能取消资产上限的乐观情绪，富国银行的股票表现有所改善。该公司报告的净收入和每股收益较上一季度增加，费用收入增长抵消了净利息收入的阻力。\xe2\x80\xa2 在信息技术领域，我们对 Marvell Technology 的增持有助于提高业绩。Marvell 的数据中心部门实现了显着增长，尤其是在定制人工智能 (AI) 硅片和光电方面。该公司报告称，收入同比和环比均大幅增长，每股收益显著提高。Marvell 与亚马逊网络服务 (Amazon Web Services) 的战略合作伙伴关系以及定制硅片项目的成功提升为其积极的财务业绩做出了贡献。由于产品组合，尤其是定制硅片的收入贡献增加，毛利率面临压力，但管理层已经充分传达了这种组合动态，因此投资者在很大程度上预料到了这一点。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
您的世界服务捐助有助于维持人们的生命
此外，还购买了土地，用于在伊费建立职业培训中心。该中心占地超过四英亩，旨在容纳所有必要的教室、运动区以及主管和员工宿舍。该地区的救世军军团很高兴能够在他们的社区内拥有这所学校。当地军团通过捐赠足够的资金在新购买的土地上建造一栋教室来表示感谢和支持。
基于AI的自动化工具如何有助于系统搜索
1。O'Keefe H，Rankin J，Wallace SA等。调查文本挖掘方法，以帮助构建搜索策略的系统诊断测试准确性 - 案例研究。2023。2。Clark J，McFarlane C，Cleo G等。系统审核自动化工具对完成系统审查任务所花费的时间的影响：案例研究。Jmir Med Educ。2021。3。Borissov N，Haas Q，Minder B等。使用Deduklick减少系统审查负担：一种新颖，自动化，可靠且可解释的重复数据删除算法来促进医学研究。2022。4。Janka H，Metzendorf Mi。 高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。 2024。 5。 Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。 J Clin Epi。 2020Janka H，Metzendorf Mi。高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。2024。5。Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。J Clin Epi。 2020J Clin Epi。2020
基于AI的自动化工具如何有助于系统搜索
1。O'Keefe H，Rankin J，Wallace SA等。调查文本挖掘方法，以帮助构建搜索策略的系统诊断测试准确性 - 案例研究。2023。2。Clark J，McFarlane C，Cleo G等。系统审核自动化工具对完成系统审查任务所花费的时间的影响：案例研究。Jmir Med Educ。2021。3。Borissov N，Haas Q，Minder B等。使用Deduklick减少系统审查负担：一种新颖，自动化，可靠且可解释的重复数据删除算法来促进医学研究。2022。4。Janka H，Metzendorf Mi。 高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。 2024。 5。 Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。 J Clin Epi。 2020Janka H，Metzendorf Mi。高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。2024。5。Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。J Clin Epi。 2020J Clin Epi。2020
平稳的追捕眼动动作有助于下肢长期反射调制
抽象的体感介导的反应在适应环境变化方面起着基本作用，尤其是通过长期响应（LLRS）。我们研究了用于跟踪移动物体的缓慢移动的平滑追捕眼运动（SPEM）如何在机械与移动物体的机械相互作用期间影响上肢和下肢的LLR。17名参与者在站立时以25 cm/s接近的虚拟物体发生碰撞，稳定了肢体。此任务发生在受试者在视觉上追踪对象或固定中心位置时发生。在两个时间点应用机械扰动：在预期碰撞之前约为200ms和60ms。在随机的试验子集中，机器人在预期的碰撞之前应用了200ms（早期）或60ms（晚）的机械扰动。与以前的研究一样，在腿部肌肉中观察到上肢位移。此外，腿部LLR是通过凝视调节的，在追捕过程中比固定更大，但仅在晚期扰动中。这种特定时序调制与先前关于反馈控制中的政策转变的报告在影响之前大约60ms。上肢LLR不受目光的影响，表明对姿势控制电路有优先排序。这项工作扩展了我们对感觉运动积分基础的神经机制的理解，并突出了人类运动控制系统的复杂性，以与全身姿势反应协调眼运动。
LLM 有助于缓解脑信号和语言对齐的跨学科变异性
从脑电图信号中解码人类活动一直是一个热门的研究课题。虽然最近的研究越来越多地将重点从单一受试者转移到跨受试者分析，但很少有人探索该模型对以前未见过的受试者的脑电图信号进行零样本预测的能力。本研究旨在调查深度学习方法是否可以捕获人类脑电图信号中固有的与受试者无关的语义信息。这些见解对于脑机接口 (BCI) 至关重要，因为一方面，它们证明了模型对受试者特定时间偏差的稳健性，另一方面，它们显着增强了下游任务的通用性。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为去噪代理，从嘈杂的脑电图信号中提取与受试者无关的语义特征。包括消融研究在内的实验结果强调了 LLM 在从嘈杂的 EEG 数据中解码与主题无关的语义信息方面的关键作用。我们希望我们的研究结果将有助于推进 BCI 研究，并帮助学术界和工业界将 EEG 信号应用于更广泛的应用。
指示：使用ARP Esser资金的LEA计划需要计划全部分配。下面的模板将有助于开发DI
使用《 ARP法》第2001（e）（1）条所保留的资金，通过实施基于证据的干预措施来解决丢失的教学时间的学术影响。该地区必须至少支出ARP Esser资金的20％。完全实施基于证据的干预措施包括满足学生需求所需的人员，材料，设备，专业发展和费用。如果干预措施符合四个证据之一，则可以利用其他基于证据的做法。基于证据的实践资源可以在授权学校成功的第7页上使用有效的基于证据的实践来影响学生的成果。地区可以选择使用ARP Esser资金的LEA计划中包括的基于证据的做法（以下预先填写），或添加其他行以描述该地区将使用的实践和证据。
建议引用：Avery, Mallory；Leibbrandt, Andreas；Vecci, Joseph (2024)：人工智能有助于还是损害性别多样性？来自两项技术招聘实地实验的证据，CESifo 工作论文，编号 10996，经济研究中心和 ifo 研究所 (CESifo)，慕尼黑
人工智能 (AI) 在招聘中的使用正在迅速增加，并极大地改变了人们申请工作的方式以及申请的审核方式。在本文中，我们使用两个现场实验来研究人工智能招聘工具如何影响男性主导的技术部门的性别多样性，包括整体和劳动力供需。我们发现，人工智能在招聘中的使用改变了潜在雇员的性别分布，在某些情况下，女性申请人的比例增加了一倍以上。这种变化是由供需双方对女性的更好结果引起的。在供应方面，我们观察到人工智能的使用减少了申请完成率的性别差距。补充调查证据表明，当由人工智能而不是人类评估者评估时，预期偏见是女性申请完成率增加的一个驱动因素。在需求方面，我们发现向评估人员提供申请人的 AI 分数可以缩小评估中的性别差距，否则女性申请人将处于不利地位。最后，我们表明，AI 工具必须对女性存在相当大的偏见，才能导致性别多样性水平低于没有 AI 时的情况。
农业生态学和牧民如何有助于土地恢复？利雅得的反思，UNCCD COP16
在Abdijan COP15中，DP PPZS/ISRA/CIRAD/CSFD遇到了GGW目标，可以选择将牧民纳入恢复和造林计划。«萨赫勒（Sahel）中的造林和牧民：（重新）调和土地用来振兴大绿墙»。在这个半干旱的环境中，牧民的弹性取决于树木。因此，可以使牧民与大绿墙（GGW）倡议的目标保持一致。但是，这种合作需要深入了解“公共”在牧养系统中的作用，与当地人口共同开发解决方案以及在当地一级建立利益相关者的能力，以确保对恢复资源的可持续管理。这个想法出现在Dundi Ferlo Project与Weforest，Avsf，Isra，Cirad和AsergMV公约的项目中。