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基因组偏移统计的定量理论 - 地平线IRD
基因组偏移统计数据预测，基于基因型与环境变化的关联，人群对快速栖息地改变了人口的疾病。尽管有大量证据表明经验有效性，但基因组偏移统计量具有良好的局限性，并且缺乏一种理论，可以促进对预测价值的解释。在这里，我们阐明了基因组偏移统计量与由环境选择的基因座控制的未观察到的适应性特征之间的理论关系，并提出了一项几何措施，以预测当地环境的快速变化后的适应性。我们的理论的预测在计算机模拟和关于从共同花园实验中获得的非洲珍珠小米（Cenchrus Americanus）的经验数据中得到了验证。我们的结果提出了对基因组偏移统计的统一透明度，并在面对环境变化时考虑了其潜在的保护管理中的潜在应用时，为理论基础提供了必要的基础。
David Altshuler 医学博士、哲学博士
在加入 Vertex 之前，Altshuler 博士是哈佛大学布罗德研究所和麻省理工学院 (MIT) 的创始核心成员、副主任兼首席学术官。他曾担任哈佛医学院遗传学和医学教授、麻省理工学院生物学兼职教授和麻省总医院 (MGH) 医生。他帮助领导了三个描述和分类人类遗传变异的主要项目——SNP 联盟、HapMap 和 1,000 基因组计划——并开创了常见人类疾病的遗传分析方法和实践。他的实验室率先发现了数百种与多个人群中 2 型糖尿病、心血管疾病、自身免疫性疾病和癌症风险相关的遗传变异。他的实验室还开发了群体遗传模型来评估人类复杂疾病的遗传结构，并根据经验数据训练这些模型。他继续担任 MGH 和哈佛大学的遗传学和医学高级讲师，教授学生。
评估纳米技术对人类生活福祉的影响
纳米技术是科学与工程的交叉学科，有望彻底改变我们生活的各个方面。本研究采用偏最小二乘结构方程模型 (SEM AMOS) 算法全面分析纳米技术对未来社会生活水平的影响。我们研究了医学、能源、材料和电子等领域的纳米技术创新如何重塑我们的生活质量。通过广泛审查现有文献和经验数据，我们深入了解了广泛采用纳米技术的潜在好处和挑战。我们的研究结果表明，纳米技术有可能通过推动医疗保健、可持续能源解决方案和尖端材料的进步，显著提高未来的生活水平。然而，我们也确定了关键考虑因素，包括必须解决的道德和安全问题，以确保负责任地开发和利用纳米技术。这项研究有助于更好地了解纳米技术对社会的多方面影响，为寻求利用其变革潜力造福人类的政策制定者、研究人员和利益相关者提供宝贵的见解。
美国和加拿大的水管破裂率
现代城市的经济繁荣建立在地上和地下的复杂基础设施网络之上。饮用水是公共卫生和经济福祉的重要组成部分，它通过复杂的地下管道分配系统网络输送到水龙头。由于大多数基础设施都在地下，因此人们看不到它们，而且经常被忽视。关于水管破裂的经验数据有助于公用事业公司进行维修和更换决策，以便以可承受的价格向客户提供干净的饮用水。本报告记录了美国和加拿大公用事业公司的水管破裂和运行特性的调查结果。犹他州立大学大约六年前进行了一项类似的调查，并于 2012 年发表（Folkman，2012 年）。这份 2018 年的报告引用了之前的研究，以比较和检查随时间的变化，并讨论了水管破裂数据在水资产管理规划中的重要性。
使用三层层的业务发展策略设计...
数据收集技术包括文献研究，以获得理论基础，收集经验数据的观察以及对MDC咖啡馆的内部和外部各方的访谈，以获得更完整的观点。数据收集过程包括设计访谈和FGD指南，与参与者的日程安排，记录以及访谈和讨论的转录以进行进一步分析。研究资源人员包括业主，烘焙师，咖啡豆接收和分级人员，分类员工，供应商和买家。数据分析使用三角剖分方法，该方法涉及基于主题，比较分析的编码数据以及为MDC Coffee House的可持续业务开发提供战略建议的研究报告的准备。数据三角剖分对于提高有效性，可靠性，降低偏见并提供可持续业务策略的整体情况很重要。结果三层业务模型画布（TLBMC）
法院，远程听证会和大流行：来自...
随着19日大流行病的发作，世界各地的法院迅速转向了远程听证会。平衡公共卫生指令与需要继续维护法治的需要，随后是全球最大，无法预料的大规模远程听证会。对于法院来说，这一定是行动时期，而不是反思。但是，在维护法院诉讼后，现在有必要在原本前所未有的情况下反思偏远法院及其用户的经验。与以前的远程听证会不同，Covid-19的经验完全遥不可及 - 所有参与者都远程参加了听证会。到目前为止，这种完全遥远的听力几乎没有先前的经验数据，以前的大多数研究都集中在使用视听链接（“ AVLS”）来促进法庭内部分偏远的外观。为了弥合完全远程听证会的研究和数据差距，本文借鉴了先前的文献，既要研究Covid-19的经验，又可以协助指导未来的研究和远程听证会。
使用深Q-学习
摘要：预测股票价格在金融市场中至关重要，但是由于市场的动态性如何，这可能很困难。常规技术经常无法捕获这种复杂性。一种可能的方法是深度加固学习或深度Q学习（DQL）。本文研究了DQL在股票价格预测中的使用，并考虑了其优点，缺点和方法。它始于DQL的基础知识及其与财务预测的关系，然后再探索经验重播和神经网络体系结构等多种实施策略。涵盖了特定于金融市场的问题，包括模型评估和数据预处理。合成的经验数据将DQL与常规技术形成鲜明对比，证明了其有效性并概述了潜在的领域以进行进一步研究。最终，本综述旨在使从业者和学者了解DQL在股票价格预测中的有效性，从而在这一迅速发展的主题中实现了未来的发展。
AI驱动员工绩效的模型...
摘要 - 人工智能（AI）带来的转变显着改变了工作的性质和节奏。各个部门的AI成立对组织的员工绩效和运营效率都有重大影响。这种集成可以提高员工的整体有效性，提高现有工作系统的生产率，并产生可以加速实现组织目标和目标过程的结果。，如果由管理层支持，员工有兴趣并获得收养技能，并且如果为其集成而开发了适当的基础设施，则采用这些AI技能会对员工产生重大影响。通过分析当前的文献和经验数据，本文提供了有关组织如何利用AI来提高员工绩效的见解，同时解决了法规约束和员工抵抗等挑战。本文还提供了有关可以促进成功整合的各种组织因素的见解。未来的研究人员可以更深入地研究，并探索不同的员工绩效维度及其与AI集成和采用的关联。
基因组偏移统计的定量理论|农业
基因组偏移统计数据预测，基于基因型与环境变化的关联，人群对快速栖息地改变了人口的疾病。尽管有大量证据表明经验有效性，但基因组偏移统计量具有良好的局限性，并且缺乏一种理论，可以促进对预测价值的解释。在这里，我们阐明了基因组偏移统计量与由环境选择的基因座控制的未观察到的适应性特征之间的理论关系，并提出了一项几何措施，以预测当地环境的快速变化后的适应性。我们的理论的预测在计算机模拟和关于从共同花园实验中获得的非洲珍珠小米（Cenchrus Americanus）的经验数据中得到了验证。我们的结果提出了对基因组偏移统计的统一透明度，并在面对环境变化时考虑了其潜在的保护管理中的潜在应用时，为理论基础提供了必要的基础。
人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。