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数学经济学在解释经济体经济增长中，内源性和外源技术变革
经济增长是经济经济政策中不同生产力因素之间相互作用的函数，尤其是它可以用劳动力，生产资源（土地，资本）和技术等方面表达。 div>这项工作旨在采用一个模型来解释发展中经济体的经济增长，该模型是根据上述因素提出了这种增长的模型。然后根据资本和工作提出生产，并调整了两个模型，一种具有外在技术变化，另一种暗示了内源性的技术变化。 div>该模型是通过具有恒定替代弹性的生产函数开发的，因此它适用于发达和发展经济体，因为预计在经济体中会发展出替代经济增长的弹性。 div>研究使我们能够开发
激光的基本原理 解释...的过程
异质和非同质 无 同质和非同质 激光沿 -------------- 方向发射光。 各种 1 2 无 1 激光辐射具有 --------------- 相干度。 低 高中 非常低 高 时间不相干性是光束的特性 ----------- 单一 多重 a 和 b 以上都不是 单一 时间相干性的另一个名称是 ----------- 相干性 横向 空间 纵向 以上都不是 纵向 ----------- 是光泵浦稀土激光系统的最佳例子 钙离子 铒离子 铀离子 钕离子 钕离子 发现荧光量子效率接近 -------- 零 小于 1 1 大于 1 1 光束强度降至中心值的 1/e 倍的点称为 ---------- 内边 半边 全边 外边 外边
人工智能基础模型——解释
虽然基础模型有时被认为与“通用人工智能”（GPAI）完全相同，但实际上它们只是众多 GPAI 类型中的一种（尽管非常强大）。其他 GPAI 类型包括（通常非常基础的）用于一系列任务（例如模式检测或翻译）的 AI 系统。
使用挂锁探针解剖分子特征以解释病理状态 Anastasia Magoulopoulou
摘要 生命科学领域的最新技术进步极大地提高了我们以前所未有的深度在分子水平上解决科学问题的能力。自推出以来，下一代测序 (NGS) 实现了高通量分析，随着时间的推移，变得越来越普及和负担得起，塑造了研究和临床应用的未来。空间分辨转录组学 (SRT)，特别是原位测序 (ISS)，提供单细胞转录组数据，同时保留周围组织微环境的组织病理学背景。本论文探讨了挂锁探针与原位测序 (ISS) 或下一代测序 (NGS) 结合的应用，以解决与特定疾病相关的问题。在论文 I 中，我们研究了结核分枝杆菌 (Mtb) 与结核病感染小鼠肺中免疫细胞之间的空间相互作用，绘制了细菌簇和单个细菌附近的免疫相关转录本。我们的研究结果表明，在 Mtb 抗性的 C57BL/6 小鼠中，靠近单个细菌的巨噬细胞活化。相比之下，在易感染结核分枝杆菌的 C3HeB/FeJ 小鼠的肺组织中占主导地位的组织化肉芽肿未富集免疫激活转录本。这种方法提供了对结核病免疫反应的见解，并强调了空间分辨转录组学在研究宿主-病原体相互作用方面的能力。在论文 II 中，我们研究了非小细胞肺癌 (NSCLC) 中的肿瘤微环境，重点研究了 T 细胞克隆性的影响。我们将 TCR 克隆性与基因突变、肿瘤免疫特征和对免疫疗法的反应联系起来。我们的数据显示，高 TCR 克隆性与高肿瘤突变负担、发炎的肿瘤表型以及对检查点抑制剂的反应改善有关，这表明其有可能成为 NSCLC 个性化免疫治疗的生物标志物。在论文 III 中，我们在空间上探索了新辅助治疗期间选定的 NSCLC 组织中的 TCR 模式和免疫细胞分布，这些组织具有匹配的未受影响的淋巴结，以及 HER2+ 乳腺癌病例。我们注意到，与匹配的淋巴结相比，癌症组织中的 TCR 多样性较低。我们的数据进一步揭示了扩增克隆型（主要是 CD8 T 细胞）的区域优势，这些克隆型位于靠近癌症区。总体而言，这些结果证明了 ISS 在提供诊断组织样本中肿瘤免疫微环境中克隆 T 细胞扩增之间相互作用的关键空间细节方面的实用性，特别是在治疗环境中。在论文 IV 中，我们开发了一种基于分子倒置探针 (MIP) 的经济高效的检测血液样本中微生物病原体和抗菌素耐药性标志物的检测方法，即使在资源匮乏的环境中也能提供高特异性和灵敏度。MIP 方法简化了病原体检测，无需进行大量的样品制备或生物信息学分析，使其成为资源匮乏地区监测传染病的便捷工具。总的来说，这项工作展示了挂锁探针和先进技术的应用，以加深我们对疾病的了解并改善诊断和个性化治疗。
1. 定义能量守恒定律 2. 解释
● 要使用 Legends 进行额外指导，请创建一个包含教学游戏和前后评估的自定义播放列表。 ● 要使用 Legends 进行快速形成性评估，请在播放列表中创建一个包含 5 个问题的评估。 ● 要使用 Legends 进行学生主导的体验，请创建有针对性的自由游戏播放列表。 ● 鼓励学生在家中自行玩《学习传奇：觉醒》，获得以学生为主导的体验，包括头像、战斗和任务，所有这些都围绕他们在课堂上涵盖的主题展开。
可解释的人工智能的法律框架
第二，我们讨论法律，技术和行为因素如何提供有关在哪种背景下使用我们的法律-XAI分类法的解释的指导。以信用评分为例，我们演示了法律如何规定可以将哪种类型的解释方法用于特定算法决策系统。我们展示了法律，计算机科学和行为原则的结合如何指导决策者，法律学者和计算机科学家为特定法律领域选择正确的解释方法。第三，我们证明了如何将我们的法律-XAI分类法应用于包括医疗补助，高等教育和自动决策在内的各个领域。我们认为，在创建解释权时，决策者应该更具体。自动化的决定通常可以用大量的解释方法来解释，决策者应指定哪些解释应必须提高决策者的政策目标。我们的法律-XAI分类法可以帮助决策者根据其政策目标确定正确的解释方法。
解释器：我从哪里开始？确定保护融资是否可以对您有效的第一步
从根本上讲，保护融资工具旨在提供可持续的资金流和/或提供投资回报率。产生现金流量和来自自然投资的回报需要某人愿意支付的价值流。这就是为什么林业和农业企业具有相关商品（例如木材和农作物）对投资者来说更为直接的途径：现金流以及提供投资回报率的能力。生态系统服务，无论是碳固换，洪水调节还是改善的空气质量都与实际成本有关。但是，为了提供投资回报率，金融工具需要使三个不同的群体保持一致：愿意为服务付费的人，从交付中受益的人以及将得到补偿的人。
美国 eXp 解释 - 更新于 1.31.24
eXp Luxury 是一个由 eXp 代理商组成的全球网络，他们可随时为世界各地的客户提供优质服务。该计划结合了定制营销能力和资产，提供奢侈品认证课程和培训、策划和活动，以及与经验丰富的 eXp Luxury 代理商委员会的独家接触。
在对抗上下文中可解释的人工智能
人工智能（AI）方法是现代世界不可或缺的一部分。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。 自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。 但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。 Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。 在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。 此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。 这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。如今，每个与智能手机互动的人都与AI接触（Herget，2024）（Wired Insider，2021）。自从大型语言模型（LLMS）（CF（BSI，2024a）易于获得BSI的评论）以来，公众对AI存在的意识已广泛传播。但是，自引入LLM之前，AI算法支持或自动执行决策过程。Propublica的报告，即预测模型用于确定美国犯罪嫌疑人的累犯风险，受到了很大的关注（Angwin等，2016）。在金融领域，基于AI的预测模型用于支持贷款申请的决定或预测金融市场的发展（Aziz等，2022）。此外，使用基于AI的决策支持系统进行诊断和治疗患者的治疗，目前已在医学中进行了研究或部分实施（社论，2024年）（皇家放射学院，等，2023）（BSI，2024年）。这些是高度敏感的领域，在这种领域中，错误的决定可能会对公民造成社会，法律，财务或健康损害。