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单位评估计划制定指南
在这个例子中，数学中心希望通过制定一项提高学生学习技能的新计划来影响毕业率。他们发现的研究表明学习技能对提高课程成绩有影响。课程成绩提高可以提高整体 GPA，这是有道理的。他们也有经验证据表明更高的 GPA 与毕业率有关。但是，他们无法直接将其与毕业率联系起来，因为这些数据要到很晚（报告结果到期后）才能获得，而且许多其他变量可能会干预他们的计划与毕业率之间的关系。因此，他们可能会在理由中指出他们影响毕业率的努力，但衡量更多“上游”的成功变量。例如，干预前后的学生学习技能。此外，他们还可以看看参与他们计划的学生在目标数学考试中的成绩是否更高
阐明发展中国家平台经济采用的决定因素：具有隐私计算观点的UTAUT2模型的扩展应用
摘要：平台经济已成为各种行业的变革力量，重新塑造了消费者的行为以及企业在数字时代的运作方式。了解影响这些平台的影响对于它们的持续发展和广泛使用至关重要的因素。本研究通过扩展了具有隐私计算模型的技术2（UTAUT2）模型的广泛使用理论和使用技术2（UTAUT2）模型的统一接受和使用理论，从而研究了突尼斯经济平台采用的决定因素。通过应用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）技术，研究提供了显着的见解。结果强调了诸如绩效预期，习惯形成，对技术的信任，感知风险，隐私问题以及对用户行为意图的价格价值以及平台实际使用等因素的关键影响。这些发现提供了对发展中国家平台经济采用的动态的更深入的了解，并为利益相关者提供了宝贵的见解。通过利用这些知识，利益相关者可以培养一个包容性的数字生态系统，推动经济增长，并创造一个有利于在发展中国家广泛采用和使用平台经济的环境。
太棒了！开发和使用瑞士军刀......
tadah！代码提供了一个多功能平台，用于开发和优化机器学习间的原子质潜力（MLIP）。通过集成综合描述符，它允许对系统交互的细微表示，并具有独特的截止函数和交互距离。tadah！支持贝叶斯线性回归（BLR）和内核脊回归（KRR），以增强模型的准确性和不确定性管理。关键特征是其超参数优化周期，迭代精炼模型体系结构以提高可传递性。这种方法结合了构图的限制，将预测与实验和理论数据保持一致。tadah！提供了一个用于LAMMP的接口，从而使MLIP在分子动力学模拟中的部署。它专为广泛的可及性而设计，支持桌面和HPC系统上的并行计算。tadah！利用模块化的C ++代码库，利用编译时间和运行时多态性来灵活性和效率。神经网络支持和预定义的粘结方案是潜在的未来发展，以及塔达！仍然对社区驱动的功能扩展开放。综合文档和命令行工具进一步简化了MLIP的开发和应用。
培养数字经济领域的女性领导者
招聘和参与策略：延长招聘期，加强合作伙伴关系，确保雇主承诺，利用多样化的招聘渠道并应用更有针对性的纳入标准。计划入职和支持：实施全面的入职培训流程，提供持续的技术支持并制定参与者手册，让参与者井然有序并了解情况。小组交流机会：组织额外的小组交流活动，以促进更广泛的联系，并通过更灵活的策略和包含游戏化的外部激励措施促进工作组更好地参与。评估流程和方法：通过在培训期间分配时间进行计划评估并提供不带偏见的完成奖励来提高调查回复率
核心收集和开发核心收集的方法
P.O. Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。 植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。 种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。 因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。 因此，本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。 核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。 核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。 创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。 通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。 创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。 核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。P.O.Box 2003，埃塞俄比亚的亚的斯亚贝巴摘要农业的特征是由于人类和自然事件而导致栽培植物的多样性急剧下降。植物育种通过扩展遗传均质品种和促进少数广泛适应的品种而导致农作物多样性的减少。种质收集的大小经常限制对它们的访问，因此它们在植物育种和研究中的使用。因此，如果选择有限数量的遗传多样化的加入作为核心收集，则可以增强种质收集的管理和使用。本文旨在审查核心收集建立的方式及其在育种计划中的影响。核心收集是大型种质收集的子集，该子集涉及选择代表收集遗传多样性的加入。核心收集的目标是改善种质收集的使用和管理。创建核心收集是具有挑战性的，并且可以花费时间来进行时间，并且可以为任何种质收集而完成。通常，将配件分组，并在这些分组内部/内部进行选择以创建核心收集。创建核心集合的基本过程可以分为四个步骤，其中包括域的定义，组中的划分，条目分配和登录选择。核心集合提供了可管理的样本量，该样本大小是结构化的，并且比整个集合都小。通常，通过简化在基因库运营，基础研究和教育中的种质使用来改善作物的核心收集至关重要。关键词：核心收集，种质，种质收集，遗传资源，遗传多样性。
基于自动编码器-CNN-GAN算法制定加密货币交易策略
摘要 - 该纸张利用机器学习算法来预测和分析财务时间序列。该过程始于一个deno的自动编码器，以从主合同价格数据中滤除随机噪声波动。然后，一维卷积会降低过滤数据的维度并提取关键信息。被过滤和降低的价格数据被馈送到GAN网络中，其输出作为完全连接的网络的输入。通过交叉验证，训练了模型以捕获价格波动之前的功能。该模型预测了实时价格序列的重大价格变化的可能性和方向，将交易置于高预测准确性的时刻。经验结果表明，使用自动编码器和卷积来过滤和DENOSIS财务数据，结合gan，实现一定程度的预测性能，验证了机器学习算法的能力，以发现财务序列中的基本模式。
在基于能力的医疗保健教育课程中发展：实施和成果
简介：该研究是由一群教育者与大型城市大学的医疗保健专业人员合作进行的。课程开发过程涉及确定关键能力，将这些能力映射到学习目标以及设计评估以衡量学生的成就。方法：为了评估课程的有效性，使用了干预前和干预后的研究设计。数据是通过与学生，教职员工和医疗保健专业人员进行的调查和焦点小组讨论收集的。还通过标准化考试来衡量学生的成就。结果：实施基于能力的课程可显着提高学生的知识和技能，并提高学生，教职员工和医疗保健专业人员的满意度。还发现该课程与当前的医疗保健需求和实践更加一致。结论：这项研究证明了基于能力的医疗课程的成功发展和实施。结果表明，这种方法可以有效地为学生准备医疗保健领域的需求并提高利益相关者的整体满意度。需要进一步的研究来评估该课程的长期影响，并探索其在其他医疗保健教育环境中适应和实施的潜力。
无抗分枝杆菌肺疾病是由分枝杆菌复合物引起的：开发治疗药物
I.引言本指南的目的是协助赞助商进行药物2的临床开发，以治疗由分枝杆菌（MAC）引起的非结核分枝杆菌肺疾病（NTM-PD）。具体来说，本指南涉及食品药物管理局（FDA）关于临床试验设计问题，试验人群的选择以及治疗幼稚和难治性NTM-PD的当前思维。在FDA公共研讨会上讨论了新药治疗NTM-PD的临床试验的设计。3本指南不包含对统计分析或临床试验设计的一般问题的讨论。这些主题在国际统一委员会（ICH）行业E9临床试验统计原理（1998年9月），E9（R1）临床试验的统计原理：附录：附录：临床试验中的估计和敏感性分析（2021年5月2021日），以及对照组和相关问题的临床试验中（5月2001年）（2001年5月2001年）。4此外，该指南并未解决旨在治疗由MAC以外病原体引起的NTM-PD患者的药物，因为这些患者的临床特征可能与MAC引起的NTM-PD患者不同。赞助商对
慢性丙型肝炎病毒感染开发用于治疗的药物
当前可用的疗法在治疗时可持续抑制HBV DNA，但HBV表面ANɵGEN（HBSAG）损失的发生率有或没有血清转化为ANɵ-HBSAG（HBSAB）（HBSAB）仍然很低。持续的HBV DNA抑制与血清丙氨酸氨基转移酶（Alt）ranstarizaɵon和肝组织学改善有关，包括Hepaɵc纤维化和cirrhosos的消退（Chang等人2010; Marcellin等。2013; Buɵ等。2015）。ecɵve治疗CHB的治疗降低了与疾病相关的并发症，例如Hepaɵcdemompensaɵon和肝衰竭，并降低了HCC的风险（Lok等人2016; Papatheodoridis等。2017）。HBSAG的清除率与Hepaɵcdopmensaɵon的风险降低并提高生存有关（Terrault等人2016）。HBSAG损失被认为是持续缓解的最佳预测指标（Terrault等人2016）。新的有限的硬脑膜疗法目标