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AMB2025-01基准测量和挑战问题
•基准挑战CHAL-ABS2025-01-SR：预测平均固体尺寸，平均最大和最小隔离的NB和MO在细胞壁和细胞内部的NB和MO的质量分数，以及在AS-Buuguign微型结构中不包括氧化物的沉淀物的体积分数。预测在870°C的应力释放热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数（不包括氧化物）。 •基准挑战CHAL-BAMB2025-01-H：在细胞壁和细胞内部的NB和MO分别预测NB和MO的平均固定细胞大小，平均最大和最小隔离质量分数，以及在构造的微观结构中排除氧化物的沉淀物的体积分数。预测在1150°C均质热处理1小时后，在微观结构中的沉淀物的体积分数，不包括氧化物。
基准语句：GPR 250世界净指数（CHF）JPN（GPR000007846）
基准是根据确保其准确性的最大努力来计算的。尽管如此，索引确定和计算过程中的错误，例如遗漏或不正确的公司行动实施，使用不正确的输入数据或基准测试方法的不正确应用，可能会不时地出于各种原因，无论是内部的，均以溶液性AG和外部而发生。按照预定的过程，将对未来的效果纠正错误。此外，如果事件发生后的两个工作日内已经确定了此类错误，则此类错误也可能导致过去的索引值重述。与管理和交易费用相关的错误都可能导致重述，而不管发现时间如何。在某些情况下，指数委员会将单独评估错误。
坡道加深了投资者的长凳，估值增长到130亿美元
•现在，由多产品采用驱动的年度支付量为55亿美元。•RAMP AI正在实现从托管财务软件到真正自动财务运营的转变。•加速了Ramp的使命，以节省客户的时间和金钱。纽约，纽约 - 2025年3月3日 - 领先的金融运营平台Ramp宣布，包括条纹，GIC，GIC，Avenir增长，Thrive Capital，Khosla Ventures，Khosla Ventures，General Catalyst，Lux Capital，137 Ventures和Definition在内的新的和现有的投资者已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元的资本，该公司已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元，该公司是公司的13亿美元。坡道发展为金融团队的全面运营系统，取得了良好的成果。迄今为止为客户节省了20亿美元和2000万小时，现在，跨卡交易和账单付款的年度支付量超过550亿美元，高达2023年1月的100亿美元。在这些投资者的支持下，RAMP可以加速其使命并提供更多价值。“我们沉迷于一个目标：给企业回馈时间和金钱，” RAMP的联合创始人兼首席执行官Eric Glyman说。“我们构建的每个产品，我们启动的每个功能都致力于消除财务浪费和繁忙的工作，因此公司可以更有利可图。AI从根本上改变了业务的运作方式，我们正在确保客户处于这种转型的最前沿。”关键里程碑（2024年1月 - 2025年1月）在过去一年中实现了以下里程碑：多产品创新和采用
3D打印弹性体微结构的基准测试机械性能
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-3cql6 orcid：https：//orcid.org/000000-0002-4656-6056 consect content consect content content consect contem许可证：CC由4.0
基准进行经典分子动力学模拟...
图2：（a）实验离子电导率的奇偶校验图对计算上的相似。红点带有液化石油气电荷，蓝色的指控带有DFT电荷。最左侧的离子电导率，使用nernst-Einstein方法计算。中心，用nernst-Einstein方法计算的离子电导率。用惠勒 - 纽曼方法计算的最直接的离子电导率。（b）实验玻璃传输温度的奇偶校验图针对计算计算的温度。金点是对纯聚合物的模拟，而绿色的聚合物与LITFSI的聚合物。（c）实验离子电导率对计算模拟的奇偶校验图，其中每个聚合物在经过验证测得的玻璃转变温度下模拟，并由玻璃转变偏移温度从纯聚合物（金）或用盐（绿色）计算的聚合物计算出的玻璃过渡偏移温度。（d）Spearman and Pearson等级相关指标，用于t exp的模拟。（e）在实验温度下模拟的最佳结果与离子电导率变化下的结果相比。
MSC 164975 Matthew Schafer诉肯特县的意见
本书中的几个案例已被部分颠倒，撤离或否决，部分和/或在其中包含一个或另一个问题的特定持有的范围内。通常，审判法院受上诉法院的裁决的约束，直到上诉法院的另一个小组或[最高]法院统治否则[。]”在Re Hague，412 Mich 532，552（1982）。虽然已经完全逆转，撤离或否决的案件不再具有约束力的先例，但是当意见不逆转，撤离，撤离或全面否决时，尚不清楚。某些案例指出：“在案件中被否决的主张没有理由忽略该案中的所有其他股份。” People v Carson，220 Mich App 662，672（1996）。另请参见Stein v Home所有者Ins Co，303 Mich App 382，389（2013）（区分全部逆转和部分逆转）； Graham诉Foster，500 Mich 23，31 N 4（2017）（因为最高法院撤消了上诉法院裁决的一部分，“上诉法院的意见中的一部分没有先进的效力，而审判法院[审判法院]不受其推理的约束”）。但请参见Dunn v Detroit Inter-Inter-Inter-Inter-Inter-Inter-Inter-Inter-App 256，262（2002），引用MCR 7.215（j）（1），并指出：“先前以其他理由逆转的上诉法院裁决没有先例的价值。。。。。。[as]不绑定”）。请注意，斯坦因专门将其持有与邓恩的持有区分开来，因为邓恩（Dunn）在邓恩（Dunn）中讨论的先例涉及逆转，而在斯坦（Stein）中讨论的先例部分涉及逆转。[w]这里最高法院在一个问题上撤销了上诉法院的裁决，并且没有具体解决该案的第二个问题，因此上诉法院的裁决中没有任何法治。”另请参见People v James，326 Mich App 98（2018）（引用Dunn和MCR 7.215（j）（1），并指出该决定：“ People v Crear，242 Mich App 158，165-166（2000），部分基于People v Miller，482 Mich Mich Micherer（2008）（2008年），一部分以其他理由否决。
神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
优化元基因组分析以早期检测结直肠癌：制定生物信息学方法和推进跨核心预测
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月27日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.22.639690 doi：Biorxiv Preprint