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当代（流行）音乐流的类型，身份和差异的调解
抽象音乐流媒体服务Spotify最近宣布，流派在流行音乐文化中变得越来越重要，将这一想法与后身份主张联系起来。相比之下，本文的中心论点是流派在音乐流中继续重要，其中算法推荐系统可以补充流派及其与身份和差异的结构的关联。我们通过对网站上在网站上进行的多模式元素分析进行多模式的话语分析，一次每一次噪音，播放列表策划和媒体话语都进行了多模式论述分析。分析流派泡泡果和说唱Français（法国说唱），我们表明Spotify及其用户的算法和人类专业及其用户重新构成类型，构成推荐，策划和消费的模式。这些过程补充了较早的身份，时间和地位的构造。同时，它们加强了分化和个性化，并与掩盖力量失衡的新自由主义中多样性和多样性的假设联系在一起。
教师对待人工智能的态度：与非人工智能技术有何不同？
带有人工智能的教育技术旨在使学生的学习个性化，同时也减轻教师的工作量。然而，教师对此类技术的接受度可能会受到诸如担心被取代或道德问题等因素的影响。本研究的目的是调查教师对带有或不带有人工智能的教育工具的态度。主要假设是，带有人工智能的技术比不带有人工智能的技术受到更负面的评价，因此使用带有人工智能的技术的意愿会更弱。结果表明，教师似乎准确地感知到了人工智能技术在减少工作量方面的潜在好处，而不会感到未来被取代的威胁。人们对人工智能技术的道德担忧更高，但使用意愿相似。本文讨论了中小学教师之间的差异。
不匹配的负性作为检测强度明显差异的工具
不匹配负性（MMN）基本上反映了听觉变化检测。尽管可以通过行为听觉测试方法来评估听觉变化的启示，但客观方法（例如MMN）的可靠性提高使其更有价值。这项研究的目的是使用MMN和行为方法检测和衡量强度明显的差异。频繁刺激与不经常刺激之间的强度差异的水平最低，并且引起的MMN波被接受为MMN阈值。包括20-30岁的60名受试者，30名女性（平均年龄21.70，SD = 1.91岁）和30名男性（平均年龄22.77，SD = 3.01），年龄在20-30岁之间。在整个样品中，在从右耳获得的MMN阈值和从左耳获得的MMN阈值之间发现了显着的差异（无论性别如何）05）。在使用行为方法和MMN获得的值进行比较时，在两个性别中的右侧或左侧都找不到显着差异（p>0。05）。结果表明，通过行为方法确定的值和左耳和左耳的MMN在两个性别中都是相似的。
keras/tensorflow用于免疫障碍的药物设计
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2023年9月24日。 https://doi.org/10.1101/2023.09.22.559001 doi：Biorxiv Preprint
育儿扩展对马里兰州的经济有所作为
与城市研究所合作发表的一项2016年的研究发现，将州的总童保健奖学金支出增加10％将使潜在合格的母亲的就业增加增加0.46％。11虽然这种关系可能表面上似乎适中，但现实生活的影响是巨大的。马里兰州的儿童保育奖学金支出从2018财年到2023财年几乎两倍，对人口变化和儿童保育成本增长进行了调整（由于较高的参与和较高的支付率的结合）。应用2016年研究的估计值，预计这一扩张将使可能有资格的母亲的就业率提高5.2％，即约11,900名妇女。相比，马里兰州的总体就业率从2019年到2020年（年平均水平）下降了4.3个百分点。
公司责任和生物多样性：您如何有所作为？
近年来，公司大大增加了对生物多样性和自然资本的可持续使用和保护的关注。许多部门直接或间接地依赖于自然供应的服务，例如授粉，储水，水处理和土壤肥力。这些服务的压力正在增加，因为生物多样性在许多（生产）地区正在恶化。。越来越多的公司将关注生物多样性，这是对社会负责的业务的一部分。此外，商业经济学在加强市场地位，提高新市场并解决了与投资者有关的环境要求方面发挥着重要作用。。但是，公司如何确定其对生物多样性的影响？随着对生物多样性的越来越关注，公司如何有效地考虑生物多样性。例如：公司对生物多样性的影响是什么？这是您自己的业务流程的直接影响还是供应商的间接影响？您如何衡量旨在减少这种影响的措施的影响？为了获得令人满意的答案，有必要查看与生产过程相关的压力（例如，将土地用于生产原材料和商业建筑，温室气体排放或地下水提取）及其对生物多样性的影响。有了这样的信息，将在多大程度上清楚地措施减少对生物多样性的影响，以及投资此类措施并就它们进行交流是否有用。Globio：一种经过验证的特定于位置的方法。我们的生物多样性足迹方法基于国际实施的Globio方法论，可以回答上述问题。Globio使用所谓的“剂量反应”关系 -压力因素对生物多样性的影响），基于最佳的科学知识。压力的局部影响
检索蛋白质结构预测的增强蛋白质语言模型
准确预测分子活性对于有效的药物发现至关重要，但由于数据集有限和嘈杂，因此仍然具有挑战性。我们引入了相似性 - 量化的相对学习（SQRL），这是一个学习框架，将分子活性预测重新定义为结构相似的化合物对之间的相对差异学习。sqrl使用预先计算的分子相似性来增强图形神经网络和其他体系结构的训练，并显着提高了药物疾病中常见的低数据表格的准确性和概括。我们通过在公共数据集和专有行业数据上进行基准测试来证明其广泛的适用性和现实世界的潜力。我们的发现表明，利用相似性相对差异为分子活性预测提供了有效的范例。
英国绿色氢能差价合约 (CfD) 能否与成本节约相匹配
差价合约 (CfD) 进入氢能领域是其在电力领域成功应用的自然延伸。在英国，低碳氢 CfD 主要关注两个关键目标：降低氢气生产成本和扩大生产能力。这就提出了一个问题：这些合约是否会像电力领域的合约一样有效。我们认为，与更成熟的可再生电力 CfD 相比，氢能 CfD 面临着重大限制，特别是在推动成本降低和有效管理风险的能力方面。首先，虽然可再生电力项目通过降低资本成本从固定价格合约中受益匪浅，但这种影响对绿色氢能来说不太可能，因为绿色氢能的运营成本更为占主导地位。其次，由于电价变化和供应链不成熟，氢能 CfD 给生产商带来更大的成本风险。鉴于绿色氢能市场价格发展的不确定性以及可能出现的替代、更便宜的解决方案，承购商也面临更高的风险。相比之下，可再生电力 CfD 提供了更平衡的风险分配，拥有成熟的市场和更可预测的成本结构。第三，不确定且不断发展的绿色氢能市场对固定价格合同构成了重大挑战。如果需求没有像预期的那样实现，搁浅资产的可能性就会更高。可再生电力有着既定的需求，为长期合同提供了更安全的环境。最后，投资者通常使用固定价格长期合同来对冲价格波动。然而，在需求不确定的情况下，专注于价格稳定的对冲策略几乎无法提供保护。因此，氢能行业的独特挑战——特别是围绕成本结构、风险分布和不确定的市场需求——表明，可再生电力差价合约的成功可能不容易在绿色氢能中复制。
扩大国防部使用时间/频率到达差异地理定位
5.如何在多情报行动中利用 T/FDOA？......73 多情报行动的背景....................................73 T/FDOA 地理定位的影响.......................................74 测向行动与 T/FDOA 地理定位行动的比较....................74 时机的重要性....................................................76 指挥、控制和通信....................................................77 使用 T/FDOA 进行多情报行动需要什么 C3？....................................................77 使用 ISR MTO.........................................................78 结论.............................................................79
学习差异方程式具有结构化语法进化的餐后血症预测
结果表明，我们的建议提供了可解释的解决方案，而无需牺牲预测准确性或安全性，并提供了一种有希望的糖尿病管理葡萄糖预测方法，可以平衡准确性，安全性，可解释性和计算效率。