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采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
JRDB-Panotrack：一个开放世界的全景进行分割和跟踪拥挤的人类环境中的机器人数据集
自主机器人系统近年来引起了越来越多的关注，在这种环境中，环境是机器人导航，人类机器人互动和决策的关键步骤。现实世界机器人系统通常会从多个传感器中收集视觉数据，并经过重新识别以识别许多对象及其在复杂的人拥挤的设置中。传统的基准标记，依赖单个传感器和有限的对象类和场景，无法提供机器人对策划导航，互动和决策的需求的综合环境理解。作为JRDB数据集的扩展，我们揭开了一种新颖的开放世界式分割和跟踪基准，介绍了一种新型的开放世界式分割和跟踪基准。JRDB-Panotrack包括（1）各种数据室内和室外拥挤的场景，以及
MindBridge：跨学科大脑解码框架
脑解码是神经科学的一个关键领域，旨在从获取的脑信号中重建刺激，主要利用功能性磁共振成像（fMRI）。目前，脑解码局限于每个受试者每个模型的范式，这限制了它对为其训练解码模型的同一个体的适用性。这种限制源于三个关键挑战：1）由于大脑大小的差异，不同受试者的输入维度存在固有的差异性；2）独特的内在神经模式，影响不同个体感知和处理感官信息的方式；3）现实世界场景中新受试者的数据可用性有限，阻碍了解码模型的性能。在本文中，我们提出了一种新方法 MindBridge，它仅使用一个模型即可实现跨受试者的脑解码。我们提出的框架建立了一个通用范式，能够通过引入生物启发的聚合函数和新颖的循环 fMRI 重建机制来应对主题不变的表征学习。值得注意的是，通过循环重新
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
利用可持续农业的作物生物装修
©编辑（如果适用）和作者，根据Springer Nature Singapore Pte Ltd.2024的独家许可。这项工作将获得版权。所有权利都是由出版商唯一的，仅由材料的全部或一部分授权的，尤其是翻译，重新使用，插图，朗诵，广播，在微胶片上或以任何其他物理方式复制，以任何其他物理方式复制，以及以任何其他物理方式复制，以及传输或检索，传输和检索，电子适应性，计算机软件，或通过类似的方法，或者是类似的方法，或者现在是相似的方法，或者现在是这些方法。使用一般描述性名称，注册名称，商标，服务标记等。在本出版物中，即使在没有具体陈述的情况下，这种名称也不意味着免于相关的保护法律和法规，因此可以免费使用。出版商，作者和编辑可以肯定地假设本书中的建议和信息在出版之日被认为是真实而准确的。就本文包含的材料或可能已犯的任何错误或遗漏而言，出版商，作者或编辑都没有提供任何明示或暗示的保修。出版商在已发表的地图和机构隶属关系中的管辖权索赔方面保持中立。
人群调查报告草案
最初成立于2011年，CrowdTangle的创建是为了通过与Facebook集成来帮助非营利组织建立社交网络，但它变成了一种工具，使人们能够看到什么故事在平台上最快传播。Facebook在2016年购买了该平台，使其免费并向包括人权组织，记者，事实检查员和独立研究人员提供给数千名新用户，并将其变成了整个社交媒体行业实时平台透明度的主要例子。crowdangle此后已被用来识别全球，尤其是全球多数派的虚假信息来源；在2020年美国大选之前纠正有关政治言论的分布的记录，并展示了如何使用该平台组织1月6日的美国国会大厦的袭击；并证明有关COVID-19的虚假叙述是如何传播的。，但近年来，元开始将资源从人群中转移，促使他们猜测他们会关闭平台。
交叉评估的爱泼斯坦 - 巴尔病毒，人乳头状瘤病毒，人类巨细胞病毒和人类腺病毒
摘要背景：鼻息肉（CRSWNP）是一种常见疾病，其中已经识别出对外源性胁迫（例如病毒感染）的炎症反应。病毒在CRSWNP发病机理中的作用尚不清楚。目标/目标：我们旨在表征Epstein-Barr病毒（EBV），人乳头瘤病毒（HPV），人类巨细胞病毒（HCMV）和人类腺病毒（HADV）（HADV）（HADV）（HADV）和鼻息肉和邻近的配对健康的甲状儿毛肌肉。材料和方法：在45例CRSWNP患者的样品中，我们将实时PCR用于EBV，HCMV和HADV DNA检测，合并的PCR/微阵列进行HPV检测和基因分型。此外，我们使用了Eber原位杂交进行EBV检测。结果：息肉（36％）与涡轮粘膜相比（12％）的EBV检测明显更高。对于EBV，HCMV-或HADV-DNA，息肉和涡轮粘膜之间的PCR的病毒比较都没有显示出统计学上的显着差异。所有样品均为HPV阴性。的结论和意义：我们报告使用有效的方法报告了鼻息（36％）的EBV表达（36％）（36％）（12％）； 45例CRSWNP患者的Eber-ish。EBV可能是可能引发息肉炎症的可能的压力源。
肠道微生物群和宿主免疫系统之间的串扰及其对创伤性损伤的反应
数百万微生物构成了人类肠道中发现的复杂微生物生态系统。免疫系统与肠道微生物群的相互作用对于防止炎症和维持肠内稳态至关重要。可以通过肠道微生物群代谢免疫细胞和肠道上皮之间的众多代谢产物。创伤性损伤在初次犯罪后的几分钟内引起了出色而多方面的免疫反应，其中含有同时的促和抗炎性反应。改善患者结局的创新疗法的发展取决于肠道菌群和对创伤的免疫学反应。肠道微生物或肠道营养不良的构成改变也会导致免疫学反应失调，从而导致炎症。主要的人类疾病可能由于慢性营养不良以及细菌的易位和
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
基因组编辑用于作物改良
印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的国家植物生物技术研究所 (ICAR-NIPB) 是印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的一家顶级研究机构。该研究所成立于 1985 年，最初名为印度农业研究所 (IARI) 的“生物技术中心”，旨在设计和利用分子生物学工具和技术进行农业研究。对生物技术在农业中的作用的预见使该中心声名鹊起，并于 1993 年升格为国家植物生物技术研究中心，2019 年升格为国家植物生物技术研究所 (NIPB)。国家植物生物技术研究所负责开发新工具和技术，并在植物生物技术领域取得突破，以改良作物。NIPB 的职责之一是培养植物生物技术领域的人力资源。