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1 Sargents Road, Minchinbury, NSW 2770，澳大利亚国家 2024 年 4 月 2 日 Gina Cass-Gottlieb 主席 澳大利亚竞争和消费者委员会 23 Marcus Clarke St 堪培拉 ACT 2601 通过 ACCC 咨询中心 ALDI 向澳大利亚竞争和消费者委员会 (ACCC) 超市调查 2024-25 提交的意见 尊敬的主席， 感谢您给我机会向 ACCC 超市调查 2024-25 提交意见。我提交这份意见书是因为我知道这对许多澳大利亚家庭和企业来说是一个多么充满挑战的时期。在 ALDI，我们致力于保持我们的竞争优势，并继续以最低的价格向澳大利亚人提供高质量的食品杂货。我们的商业模式是独一无二的，依赖于有限的产品范围、高效的供应链和较小的门店占地面积等措施来保持高效的运营和较低的成本。此外，ALDI 没有任何忠诚度计划，也不提供价格加价和折扣。这意味着我们的客户可以放心地在 ALDI 购物，因为他们知道他们的食品杂货账单不会有任何意外。过去几年，我们的商业模式经历了供应链中断、疫情后复苏、地缘政治紧张局势和全球高通胀的考验。我们很自豪，在这段时间里，我们能够将与竞争对手的价格差距保持在 15% 到 20% 之间。我承认，澳大利亚人深受一系列财务压力的影响，包括食品杂货成本。ALDI 支持所有正在进行的政府审查，这些审查旨在增强消费者的竞争和选择，同时确保供应链中所有利益相关者（从种植者和生产者到零售商）的可持续回报。ALDI 很高兴有机会与 ACCC 就此调查进行接触，我注意到我们已经分享了一些机密数据以协助调查。我们下面的意见概述了我们公司在澳大利亚的历史以及我们的运营模式和与客户互动的方式。我认识到这是一次重要的对话，并期待在这项正在进行的工作中发挥富有成效的作用。此致，
MALDI-TOF质谱法，用于鉴定从法国奶酪中分离出的乳酸细菌：Maroilles
在这项研究中，我们使用MALDI-TOF质谱法（MS）鉴定了法国奶酪马洛斯（MS），用原始或巴氏杀菌牛奶制成的法国奶酪马罗奶油（MS）鉴定了可培养的中介乳酸细菌（LAB）。使用Maroilles奶酪的皮和心脏的样品，在30°C的琼脂夫人上选择实验室，并通过MALDI-TOF MS PRO填充对197克阳性和过氧化氢酶阴性菌株进行鉴定。所有菌株均已明确鉴定：用原牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的105种菌株（在果皮上为38株，心脏中有67个），以及用巴氏杀菌牛奶制成的马洛雷斯（Maroilles）的92株（在果皮上为39株，心脏为39株，心脏中的53株）。MALDI-TOF MS识别允许识别属于实验室的三个属，包括乳杆菌，肠球菌和leuconostoc。乳酸杆菌是七个物种的最多代表的属：植物学植物（L. plantarum），L。Paracasei，L。Curvatus，L。Rhamnosus，L。Fructivorans，L。Parabuchneri，Parabuchneri，L。Brevis，在Maroilles中，由Maroilles组成的两种牛奶。在选定菌株上进行的16S基于RDNA的识别和Maldi-Tof-Ms获得的识别表明，这种快速，经济上负担得起的，可靠的，可靠的和可靠的细菌表征方法是与常用方法及其在食品行业中应用的有吸引力的选择。©2016 Elsevier B.V.保留所有权利。
MALDI-TOF质谱数据的分形和机器学习分析
图4：模型解释的形状结果。a）分形的第一个折叠的形状输出具有数据集。（b）BINNED功能数据集的第一个折叠的形状输出。shap值表示特征对模型输出的影响，正值表示对正类别的分类产生影响，而负值则表示相反。颜色映射指示该特征如何影响模型决策，例如，如果该功能具有高值和高的外形值，则此功能的增加是正类别的特征。
RINALDI，Arthur 等人。什么增加了更多的灵活性？储能、需求侧的能源系统分析
本文使用能源系统建模比较了各种灵活性选项，以支持整个能源转型过程中的可再生能源整合。我们分析了新的灵活性资产，例如电力存储、热泵、现有湿式电器的需求侧响应、生活热水电锅炉和配电网扩建，以及电器和建筑改造中的节能措施。我们提出了一个开源部门耦合模型（GRIMSEL-FLEX），以从社会规划者的角度最大限度地降低瑞士电力和住宅供暖供应的能源系统总成本，包括各种类型的消费者和城市环境。我们在各种灵活性选项中找到了相关的反馈机制。首先，电锅炉比湿式电器的需求侧响应具有更大的灵活性潜力，因为到 2050 年，它们可以将存储投资减少 26% 以上（需求侧响应仅为 12%）。其次，如果热泵取代所有化石燃料供暖，则需要多 34% 的电力存储，而要完全取代所有供暖系统，则需要多 80% 的电力存储。第三，我们发现热泵、电锅炉和湿式电器的运行时间从夜间转移到中午，从而导致光伏发电部署规模扩大（住宅部门为 22%–66%）。最后，热泵部署带来的电力存储容量高度依赖于改造率。每年 1% 的改造率可以避免 86% 的存储投资，而每年 2% 的高改造率可以抵消这一投资。
MALDI-TOF MS鉴定Dromedary Camel Ticks和相关微生物的检测，阿尔及利亚南部
1IhuMéeE E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E，Jean Moulin，13005 Marseille，法国2 AIX Marseille Univ，Ird，ird，ap-hm，ssa，vitrome，13005 Marseille，Marseille，Marseille，Marseille，France 3 France of France of Biotechnologies li es Animal Roprodiness of Scipiences of Sci of sci of sci v of sci v of sci v of sci v of sci ia 4 Rédier, Vitrome, IRD, 13005 Marseille, France 5 Public Establishment Hospitalier de Tamanrasset, Tamanrasset 11008, Algeria 6 Inspection, agricultural services, Tamanrasset 11008, Algeria 7 Aix Marseille Univ, IRD, AP-HM, MEPHI, 13005 Marseille, France 8 Ecole Sup Ecletere des sciences de liration and industries食物，阿尔及利亚16000，阿尔及利亚 *通信：philippe.parola@univ-amu.fr;这样的。： +33-（0）-4-13-73-24-01;传真： +33-（0）-4-13-73-24-02
机器学习在人类细菌 MALDI-TOF 质谱分析中的应用：系统评价
摘要 — 细菌鉴定、抗生素耐药性预测和菌株分型是临床微生物学中的关键任务，对于指导患者治疗和控制传染病的传播至关重要。虽然机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在增强 MALDI-TOF 质谱应用方面显示出巨大的前景，但仍然缺乏从技术角度进行的全面审查。为了弥补这一差距，我们系统地回顾了 2004 年至 2024 年期间发表的 93 项研究，重点关注关键的 ML/DL 方面，例如数据大小和平衡、预处理流程、峰值选择方法、算法、评估技术以及开源数据和代码的可用性。我们的分析强调了随机森林和支持向量机等经典 ML 模型的主要用途，以及人们对使用 DL 方法处理复杂高维数据的兴趣。尽管取得了重大进展，但预处理工作流程不一致、依赖黑盒模型、外部验证有限以及开源资源不足等挑战仍然存在，阻碍了透明度、可重复性和更广泛的采用。通过解决这些关键差距，本综述提供了可行的见解，以弥合微生物学和技术视角之间的鸿沟，为诊断微生物学中更强大、可扩展和可解释的解决方案铺平了道路。
maldiquant.pdf
马尔德式包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 AbstractMassObject-class。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 Alignspectra。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 Averagemassspectra。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7个Binpeaks。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9级校准方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个creatsmassakes。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 createMasssectrum。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13检测方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 decitiNwarpingFunctions。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16估计baseine-hethods。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19估计方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 fiedler2009subset。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 FilterPeaks。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24查找emptimpsobjects。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26强度木质。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28冰质量谱。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29冰质量谱列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30个labelpeaks方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31沼气平行。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33个质量袋类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>35个质谱类别。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>36 Match.Closest。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 Mergemasspeaks。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39个Monisotopicpoaks-hethods。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40个msislices。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42个情节方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43个Plotmsislice方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45参考。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>47个雷诺求路线方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>48平滑蛋白质方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>49个变换强度方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>51个修剪方法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>52卫生普拉克拉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>53 div>
报告确认Aldi提供的任何国家杂货店的价格最低，储蓄购物者
杂货账单虽然为2025年1月14日伊利诺伊州美国经济巴达维亚捐款140亿美元 - 今天，该国增长最快的杂货店的Aldi发布了其第一款价格领导力报告，证明了为Shoppers提供的全国购物者所节省的价格。该报告证实，Aldi提供的任何国家杂货店的价格最低，并为购物者每年节省83亿美元，这清楚了为什么现在25％的美国家庭现在购物Aldi。此处链接的完整报告证实，随着多年通货膨胀率继续向消费者的钱包施加压力，购物者越来越多地转向Aldi填补他们的购物车。由恩斯特和青年定量经济学和统计集团（QUEST）进行的分析还显示，仅2024年仅在2024年增加了120家商店的快速ALDI美国扩张创造了数千个新的就业机会，并助长了当地经济体。其他亮点包括：
ALDI 2025 年价格领导力报告
创建了一个由美国劳工统计局 (BLS) 定义的多个类别的 70 种畅销商品篮子，以百分比为基础计算 ALDI 购物者与竞争对手购物者的节省金额。每个地区的价格差异由这些地区内的低成本和传统食品杂货价格以及基于数据可用性的美国各地的低成本和传统食品杂货价格决定。每个类别的全国百分比节省金额计算为五个大都市地区百分比节省金额的简单平均值。总百分比节省金额的计算方法是将每个类别内的百分比节省金额加权为该类别在 BLS 2022 年消费者支出调查 (CES) 的“家庭食品”部分中的平均区域/国家支出值。总美元节省金额的计算方法是将总百分比节省金额乘以 CES 中每个类别指示的美元支出，并按比例向上缩放以反映 CES 数字是传统杂货店购物者和低成本杂货店购物者的平均数字。本研究中的数字反映了一个四口之家的消费单位的节省金额。节省金额是根据 2023 年和 2024 年 7 月至今节省金额的平均值计算的。
