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通过当地愤怒来解释全球经济
abtract：在许多非洲和中东国家的街道上发生了暴力事件。每个事件都有自己的逻辑，并看到了参与者不同的概况。他们的共同点是，它们都是在实施新自由主义政治经济学的背景下发生的。这些政策引起的愤怒首先是由不一定反对调整本身的人，或反对潜在的意识形态或强加于他们的机构的人表达的，而是反对他们在日常生活中的实际表现。本期特刊引起了对这些起义的反思，以及他们教给我们关于非洲和中东新自由主义的转变的内容。现在和最近的过去之间的回声对于这项工作的起源与阅读的工作一样重要。他们不得阻止我们投资这些起义的细节，并特别着重于全球政治经济学与地方挑战之间的相交，同时在他们的特定情况下理解它们。这个问题旨在刺激面对新自由主义的流行感和社会反应的更一般性的反思。
COVID-19
f i g u r e 1通过癌症类型的晚期癌症患者的比例，他们有资格获得与生物标志物相关的治疗或由生物标志物指导的临床试验。改编并从Normanno等人，2022年进行更新。9基于AACR Genie Real -World基因组数据集的内部分析，版本8版（AACR Project Genie Consortium，2017年10）。基于2015 - 2017年UK Cancer Research的癌症发病率。 由英国癌症研究和国家癌症研究所的监视，流行病学和最终结果（SEER）计划和其他来源的晚期疾病患者的比例。 基于FDA批准的批准治疗。 Clinical trial biomarkers (cancer types are excluded where drugs have already been approved): ERBB2 mutation and amplification (excluding breast, NSCLC, and stomach), KRAS G12C (excluding NSCLC), CCNE1 amplification, STK11 (NSCLC only), MET amplification, PALB2 (breast, pancreas, ovary), ARID1A, EGFR (excluding NSCLC), IHD1/2 (excluding biliary), PIK3CA (excluding breast), AKT1/2/3 (excluding breast), CDK12, ERBB3/4 amplification and mutation, FGFR1 fusion and mutation, ATM (excluding prostate), BAP1, CTNNB1, NF1/2和PTCH1。 AACR表示美国癌症研究协会；中枢神经系统，中枢神经系统；美国食品和药物管理局FDA； Genie，基因组学证据肿瘤信息交流； NSCLC，Nonsmall细胞肺癌； SCLC，小细胞肺癌。基于2015 - 2017年UK Cancer Research的癌症发病率。由英国癌症研究和国家癌症研究所的监视，流行病学和最终结果（SEER）计划和其他来源的晚期疾病患者的比例。基于FDA批准的批准治疗。Clinical trial biomarkers (cancer types are excluded where drugs have already been approved): ERBB2 mutation and amplification (excluding breast, NSCLC, and stomach), KRAS G12C (excluding NSCLC), CCNE1 amplification, STK11 (NSCLC only), MET amplification, PALB2 (breast, pancreas, ovary), ARID1A, EGFR (excluding NSCLC), IHD1/2 (excluding biliary), PIK3CA (excluding breast), AKT1/2/3 (excluding breast), CDK12, ERBB3/4 amplification and mutation, FGFR1 fusion and mutation, ATM (excluding prostate), BAP1, CTNNB1, NF1/2和PTCH1。AACR表示美国癌症研究协会；中枢神经系统，中枢神经系统；美国食品和药物管理局FDA； Genie，基因组学证据肿瘤信息交流； NSCLC，Nonsmall细胞肺癌； SCLC，小细胞肺癌。AACR表示美国癌症研究协会；中枢神经系统，中枢神经系统；美国食品和药物管理局FDA； Genie，基因组学证据肿瘤信息交流； NSCLC，Nonsmall细胞肺癌； SCLC，小细胞肺癌。
课程概述BSNS112 S1 2025解释...
教学团队和联系信息课程协调员和讲师（定量统计学课程的一部分，第1-8周）名称：Mark Millin办公室：Ottago Business School的616室616室电子邮件：Mark.millin@otago.ac.ac.nz办公室工作时间：TBA [E.G. Room 804, 8 th Floor, Otago Business School Email: susan.hougemackenzie@otago.ac.nz Office Hours: By appointment (via email) or TBA [e.g., see Blackboard] Lecturer (Non-linear and Computational Modelling part of the course, Weeks 12-13) Name: Peter Whigham Office: Room 343, 3 rd Floor, Otago Business School Email: peter.whigham@otago.ac.nz Office Hours: TBA [e.g., see Blackboard] Laborial Coordinator (Quantitative Statistics part of the course, Weeks 2-9) Name: Aleisha Lord Office: Room 625, 6 th Floor, Otago Business School Email: aleisha.lord@otago.ac.nz Office Hours: TBA [e.g., see Blackboard] PLEASE NOTE: For any content-related queries, please在他们的办公时间（宣布（TBA））期间，请咨询各自的讲师（Mark Millin或Susan Houge Mackenzie或Peter Whigham），或直接通过电子邮件与他们联系。有关任何与劳动有关的疑问，请联系Aleisha Lord。有关课程相关，管理或任何其他查询，请联系Mark Millin。此外，强烈建议您始终使用奥塔哥大学的学生电子邮件帐户（而不是个人电子邮件帐户）通过电子邮件进行联系，以避免任何电子邮件“丢失”或被邮件服务器阻止的可能性，因为它们来自未经验证的外部源。谢谢！
储能数据报告展望——电化学储能系统性能解读指南
人们对电化学储能材料和技术的关注度日益提升，为该领域带来了大批新研究人员，这无疑是迈向进步的第一步。[1] 新研究人员的多元背景和独特视角可以启发和催化传统观念的改变，从而为原本停滞不前的领域带来突破。但必须注意的是，新研究人员的涌入往往是一把双刃剑——任何科学领域的新手通常都不了解基础科学、惯例和定义该领域标准的方法，也不了解该领域发展到这一阶段的历史。通常，这会导致该领域的专家完全否定新研究人员的工作，很少考虑这些工作背后可能存在的科学价值，仅仅是因为研究人员对数据解释不当或计算方法滥用。电化学储能材料领域也不例外。尤其臭名昭著的例子包括但不限于镍氢氧化物、钴氧化物和镍钴氧化物/氢氧化物。[2] 每年都会发表大量关于这些材料的研究，报告的比电容值为每克数千法拉，但由于作者解释、分析和报告数据的方式，这些值被忽略了。这绝不是一个新问题，而且尚未解决。为了确保我们领域的建设性进展，我们想再次提请研究人员——以及将评判他们工作科学基础的审稿人——注意正确解释和报告储能材料和设备数据的重要性。在以下章节中，我们将讨论研究人员在报告储能材料性能指标时常犯的错误，以及如何正确识别所研究的特定电极材料的电化学特性可以消除这些错误。
爆炸练习的初步草稿：检测和解释遗传同源性
基本的局部比对搜索工具（BLAST）是一个程序，该程序报告了数据库中查询序列和序列之间的局部相似性区域（在核苷酸或蛋白质水平上）。检测序列同源性的能力使我们能够确定基因或蛋白质是否与其他已知基因或蛋白质有关。检测序列同源性还促进了由多个基因共享的保守域和基因家族成员的鉴定。BLAST之所以流行，是因为它可以有效地识别两个序列之间局部相似性的区域。更重要的是，BLAST基于强大的统计框架。此框架允许BLAST确定两个序列之间的比对是否具有统计学意义（即，获得与该分数或更高偶然得分的比对的概率很低）。在进行注释之前，重要的是要了解我们在分析中使用爆炸时所做的推论。进化论的理论提出，所有生物体都通过共同祖先的形成降临。在分子水平上，祖先DNA序列随时间差异（通过点突变的积累，重复，缺失，转置，重组事件等）在
机会英国水文办公室翻译和口译 2024 招标
英国水文局 (UKHO) 正在寻求任命一名承包商，提供水文数据和信息翻译服务；UKHO 管理和/或商业相关文件；以及电话和/或面对面口译服务。本合同为期 3 个日历年，可选择延长 1 年。
2025 年欧洲解读会议：AI x AI 人工智能...
2025 年 2 月 6 日，星期四 13:00 开门 14:30 司仪致欢迎辞 - Andrea Grosso，项目官员，教学援助协调员，人才发展部，欧盟委员会口译总司 - Antoinette Legrand，欧盟委员会口译总司法语口译部副主任 14:40 介绍 Genoveva Ruiz Calavera，欧盟委员会口译总司司长 14:50 其他欧盟口译服务机构的贡献 - 欧洲议会会议物流和口译总司 - 欧盟法院口译司 15:00 开幕主旨演讲 欧洲预算、反欺诈和公共管理专员 TBC 15:10 青年口译员颁奖典礼 15:30 圆桌讨论：人工智能增强口译：如何利用人工智能为口译员带来优势只要口译员具备利用人工智能技术所需的技能和资源，人工智能工具对于支持和增强口译员的工作至关重要。本次讨论将探讨人工智能和口译员的认知负荷、效率和准备时间以及口译员技能提升和大学课程等方面的问题。
从大内核卷积的角度来解释和提高注意力
摘要 - 注意机制通过有效捕获全球环境具有显着高级的视觉模型。但是，它们对大规模数据集和实质性计算资源的依赖构成了数据筛查和资源约束方案的挑战。此外，传统的自我发作的机械主义缺乏固有的空间归纳偏见，这使它们成为对涉及较小数据集至关重要的任务至关重要的局部特征进行建模的。在这项工作中，我们引入了大型内核卷积（LKCA），这是一种新型的表述，将注意力重新诠释为单一的大内核卷积。这种设计统一了卷积体系结构的优势 - 本地性和跨性别不变性，具有自我注意力的全球背景建模能力。通过将这些属性嵌入计算高效的框架中，LKCA解决了传统注意机制的关键局限性。所提出的LKCA在各种视觉任务中实现竞争性能，尤其是在数据约束的设置中。对CIFAR-10，CIFAR-100，SVHN和TININE-IMAGENET的实验结果证明了其在图像分类中出色的能力，在紧凑型模型设置中表现出色，表现优于常规的强度机制和视觉变压器。这些发现突出了LKCA在桥接本地和全球功能建模中的有效性，为具有有限的数据和资源的现实世界应用提供了实用且强大的解决方案。
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。