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钟形曲线方法和替代方案的比例分析...
本文比较了钟形曲线方法和替代性能评估方法。Bell曲线方法在组织中广泛用于估计员工绩效。但是，它是为了创造不利的工作环境和相对于多元化反馈和目标设定而灰心的工作环境，这被认为是对评估员工绩效的更有效和无偏见的方法。本研究使用回归分析研究了不同绩效评估方法与员工结果之间的关联。通过调查，访谈和档案绩效数据收集数据。结果揭示了钟形曲线方法对员工的敬业度和工作绩效产生负面影响，而多源反馈和目标设定方法在创建有利的工作环境时更为实际。定量分析表明，钟形曲线方法与这些结果负相关，而多源反馈和目标设定则呈正相关。调查结果建议组织应重新审查铃曲线方法的使用，并重新调用以员工为中心的方法。多源反馈和目标设定是可以创造公正的工作环境，支持员工发展并推动积极组织成果的潜在替代方案。通过实施替代性能评估方法，组织可以解决劳动力的潜力，并促进一种文化，从而赋予员工繁荣发展。
音乐中的黄金比例：作曲练习还是天才的结果？
Mădălina Dana RUCSANDA 1 , Noémi KARÁCSONY 2 摘要：黄金比例几乎存在于自然界的所有事物中，自古以来就吸引并启发了科学家、哲学家、艺术家和建筑师。纵观历史，黄金比例在各种艺术作品的构图结构中发挥着重要作用，但这种神圣比例的奥秘仍未得到解释。从美学的角度来看，这个神秘的数字被认为是完美比例的表达。纵观历史，各个时期作曲家的主要关注点之一是在他们的音乐作品中创造平衡和谐的结构。许多音乐作品采用了已经熟悉的规则，而在其他音乐作品中，新原则的出现可能是原创性的标志。当然，在少数涉及音乐中黄金比例的研究中，已经提出了关于黄金数字重要性的令人信服或至少合理的论点。然而，探索音乐文献，仍有一些与此主题相关的方面有待发现和制定。从这个意义上说，本研究的目的是介绍使用这种作曲技巧的几种方法，并隐含地将黄金比例定位在其效果和听觉感知的相关性中，并通过不同作曲家的作品中的几个作曲里程碑来举例说明。 关键词：黄金比例、斐波那契数列、神圣比例、音乐 1. 简介 在人类历史中，黄金比例（也称为黄金分割或黄金数字）为我们关于物质存在的日常和精神层面的认识和感知带来了非凡的启示，它是一种有价值的工具，而不是一套作曲规则。通过确定神圣比例，从哲学和数学的角度来看，已经建立了几条支配宇宙的规则。
锂离子电池的时间比例电热模型……
Fabien Lacressonnière、Andy Varais、Xavier Roboam、Eric Bru、Timothé Mullins。用于硬件在环过程中时间加速实验的锂离子电池比例电热模型。《能源存储杂志》，2021 年，第 39 卷，第 102576 页。�10.1016/j.est.2021.102576�。�hal-03221187�
IFRS S1和IFRS S2比例机制
本演讲中表达的观点是主持人的观点，不一定是IFRS基金会，国际会计标准委员会（IASB）或国际可持续性标准委员会（ISB）的观点。版权所有©2023 IFRS基金会。保留所有权利。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
selumetinib selumetinib在神经蛋白酶型I型中的不成比例不良事件信号：Faers的见解
神经纤维瘤1型（NF1）或冯·鲁克林氏病是由NF1基因突变引起的一种神经遗传学疾病，以常染色体显性占主导地位的方式遗传（Ibrahim等，2024; Cichowski等，2003）。它的全球发病率约为3,000名，其中约50％是由家族突变引起的。nf1通常带有咖啡馆café-au-lait macules，多个神经纤维，腋窝或腹股沟雀斑，神经纤维瘤是最常见的症状（Legius等人，2021年）。大约20％ - 50％的患者出现神经纤维瘤（PNS），会导致疼痛，神经功能障碍，骨骼畸形和脱离（Colombo等，2022）。尽管手术仍然是主要治疗方法，但由于PN和相邻组织之间的不明确边界，完整的手术切除术是具有挑战性的。此外，
基于FAERS数据库的不成比例分析
念珠菌是一种多药耐药性酵母，会产生致命的侵入性感染[1，2]。c。Auris是一种从日本患者外耳运河中分离出来的独特念珠菌物种，于2009年首次描述了[3]。真菌优先疾病的最新世界卫生组织清单包括c。Auris作为关键病原体[4]。 c。感染。 Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。 也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。 腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。 与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。 这可能导致识别，流行病检测和控制问题。 c。 Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。 它也与长期环境持久性有关[6，7]。 c。 与其他真菌相比， Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。 这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。 Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris作为关键病原体[4]。c。感染。Auris经常是从循环中记录的，以及与CSF的结合[5]。也发现了它在伤口，耳朵和呼吸样品以及尿液和胆汁中。腋窝和腹股沟监测拭子中的检测可能暗示载体而不是感染，而马车被认为是向他人传播的风险和潜在的侵入性感染[6]。与其他念珠菌物种相比，念珠菌鉴定需要专门的实验室程序。这可能导致识别，流行病检测和控制问题。c。Auris通过受污染的环境或设备在医疗保健环境中的患者之间的传播高度可传播，与其他念珠菌物种相当。它也与长期环境持久性有关[6，7]。c。Auris可以在更高的温度下繁衍生息，并在高盐浓度下生存[6、8、9]。这些是其在环境中长期生存的能力的关键品质[10-12]。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。 c。 早期检测到c。Auris在医疗保健环境中的收购[6，12]。c。早期检测到c。严重的潜在疾病，具有免疫抑制，骨髓移植，皮质 - 类固醇治疗，中性粒细胞减少症，恶性肿瘤，慢性肾脏疾病或糖尿病，在ICU中寄存，机械静脉通风，中央静脉内静脉内静脉内部或较宽的腹部propplibib toptibib toptib toctibib评估疾病，血管疾病是C的最常见危险因素。Auris感染在文献中很高，全球40-60％的范围可能是由于处于危险中的严重潜在条件，病原体的多药耐药性以及某些国家 /地区某些抗真菌药物的供应有限[13，14]。快速准确地鉴定了被C感染/定植的住院患者。Auris，快速检测敏感性模式以及适当使用感染控制措施可以帮助遏制这种高度致病的酵母在医疗保健环境中的传播和预广播/控制/控制暴发。Auris感染是有利的，早期开始适当的抗真菌疗法挽救了许多生命[15]。根据作者的知识，只有少数研究被发表来描述c。奥里斯（Auris）在沙特阿拉伯的爆发，在罪恶的医疗保健环境中，它们都限于单一流行病。也没有涵盖所有
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
比例可再生电力支持方案（SRESS 1）
附件2 ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 72
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'