印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告,该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息,例如文章(同行评审和一般)和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点,不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误,符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念,但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务,也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失,Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力,可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而,这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达,是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此,在这项工作中,我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显,以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入,将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明,当参与者未能有效地使用解释时,面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI,以根据个人的互动风格个性化解释,并根据执行任务的难度调整解释。
县推广办公室、规划办公室(地区、县或市)和当地公共图书馆(较大的城市)通常在其参考资料部分提供这些信息。州机构是这些数据的主要收集者。他们收集这些数据用于行政目的,例如失业保险、销售税信息等。通常可以从州数据中心获取适当的信息。商业普查(零售贸易、选定服务和制造业)以及县商业模式是主要的数据来源。Priscilla Salant 的《社区研究人员的农村数据指南》(Island Press,1990 年)一书包含一些关于在州和联邦层面查找数据源的有用信息。
● 虽然酒店和活动中心行业可能会对就业产生一些轻微的负面影响,但第 499 号提案将使受影响工人的工资总体上提高约 22%。● 生活或在格伦代尔度过时光的受影响工人将拥有更多的可支配收入,从而使该市的经济受益。● 沙漠钻石竞技场和州立农业体育场等主要活动中心的特许经营价格上涨压力可能约为 6%。● 酒店成本将略有增加,预计为 9%,如果以更高的房价转嫁给消费者,可能会导致入住率下降近 4%。● 对未来酒店发展的影响可能更多地与美泰冒险乐园等游乐园的成功程度有关,而不是第 499 号提案。● 总体而言,在第 499 号提案下,销售税收入略有增加,但支出增加了 100 万美元,以支付第 499 号提案要求的劳工标准局机构。
抽象的可持续物流实践对于旨在最大程度地减少环境足迹并满足对环保产品的需求不断增长的企业至关重要。尽管对这些实践进行了广泛的研究,但在理解制造业和农业之间的领域特定差异方面仍然存在很大的差距。这项研究对这两个关键行业的可持续物流实践进行了首次详细的比较分析。使用定量方法,我们发现了可持续物流实践的采用和影响中的不同模式,从而揭示了每个部门的独特挑战和机遇。我们的发现表明,尽管这两个行业都从环境和经济上从这些实践中受益,但驱动因素和障碍之间的差异很大。这项研究填补了文献中的重要空白,并为旨在提高供应链可持续性的企业和政策制定者提供了可行的见解。
作为在议会中获取当前日信息的扩展,我们将使用“ Web刮擦”,该技术从网站收集数据,类似于从网页中复制注释。为此,我们使用称为“请求模块”的工具向网站提出请求。网站在唯一代码中使用数据响应,例如秘密语言网站的使用。此代码显示了如何设置网页。为了了解此代码,我们使用“ BS4”,充当翻译人员,帮助我们找到并提取所需的特定细节。使用提供的代码和一些用户输入,此过程将从所选网页中提取重要详细信息。在网络剪裁的这个特定实例中,我们将使用它来收集名词数据。此信息可以帮助我们看到各方,代表,省,城市或骑行所说的通用名词。
最近,由于它能够从大量未标记的数据中学习,因此蒙版的图像建模(MIM)引起了很大的关注,并且已被证明对涉及自然IM的各种视觉任务有效。同时,由于数量的未标记图像以及质量标签的费用和困难,预计自我监督的学习3D医学图像的潜力预计将是巨大的。但是,MIM对医学图像的适用性仍然不确定。在本文中,我们证明了掩盖的进度建模方法除自然图像外,还可以推进3D医学图像分析。我们研究掩盖图像建模策略如何从3D医疗图像段的角度利用绩效,作为一项代表性的下游任务:i)与天真的对比度学习相比,掩盖的图像建模ap-par-ap-par-ap-par casge casge casge casgence convelence contergencience convergence contressed of被监督的火车的融合甚至更高(1.40×)得分(1.40×),并最终会产生较高的股票; ii)预测具有较高遮盖比和相对较小的斑块大小的原始体素值是用于医学图像的非琐碎的自我监督借口任务; iii)重建重建的轻量级解码器或投影头对3D医疗图像的掩盖图像模型非常可靠,该图像可以加快训练并降低成本; iv)最后,我们还研究了应用不同图像分辨率和标记的数据比率的不同实际情况下的MIM方法的有效性。匿名代码可在https://github.com/zekaichen/mim-med3d上找到。
摘要:心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中,主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图(ECG)数据的全面数据库,特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中,重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机(SVM),逻辑回归(LR)和随机森林(RF)。使用真正的患者心电图(ECG)记录进行了分析,这在临床环境中是一种更现实的情况,在临床环境中,ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能:准确性,精度,召回和F1得分。彻底实验后,结果强调,随机森林(RF)分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻,表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
摘要:沃尔玛是世界上最大的零售商之一,其供应链系统受到影响。通过分析沃尔玛的业务和技术,本文讨论了沃尔玛成功的原因。沃尔玛供应链系统的成功必须连接到其有效的物流系统,高级信息技术和密切合作。分析沃尔玛基于信息的物流供应链关系,突出了数据共享,自动化和优化在提高运营效率,客户体验,降低成本,品牌管理和员工生产力方面的重要性。为了提高竞争力并满足客户需求,本研究为中国当地零售商提供了见解。该研究以研究结果的摘要结束。该研究结束了总结研究结果,讨论其局限性并暗示未来的研究方向。