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平衡量表：面对巴基斯坦的核战略...
6 Ajey Lele，“国防和破坏性技术”，《军事与安全的破坏性技术》，编辑。 Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。6 Ajey Lele，“国防和破坏性技术”，《军事与安全的破坏性技术》，编辑。Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。Ajey Lele（新加坡：Springer，2019年），29–42，https：//doi.org/10.1007/978-981-13-3384-2_2。
芝加哥引文格式：曹乐乐、维尔赫尔姆·冯·埃伦海姆、塞巴斯蒂安·斯坦、李晓雪和亚历山德拉·卢茨。“利用深度学习寻找下一个独特
9 文献包括 29 篇经过同行评审的英文论文/论文，这些论文使用深度学习方法探讨如何预测初创企业的成功率。我们对出版年份、研究地理位置或出版类型没有任何限制。论文/论文的来源采用以下三种方式：（1）投资专业人士和研究人员推荐；（2）在 Google 搜索（ google.com ）、Google Scholar（ scholar.google.com ）、IEEE（ ieee.org ）、ACM（ acm.org ）、Scopus（ scopus.com ）、Wiley（ wiley.com ）、Springer（ springer.com ）和 Web of Science（ clarivate.com ）中搜索关键词；（3）论文/论文之间的交叉引用。
CRISPR-CAS9 技术在开发中的应用
鲶鱼（Clarias sp.）的动物蛋白质含量足够高，可以满足人体的需要。要想培育出鲶鱼，无论在生产力、外观还是尺寸方面，都需要合适的技术，即CRISPR Cas9基因工程技术。压缩规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 是一种利用 Cas9 酶功能的变化来编辑基因组的现代技术。希望CRISPR技术能够在基因工程领域得到更多的认识和发展。编写本文所采用的方法是对 CRISPR Cas9 在水产养殖中使用的鲶鱼 (Clarias sp) 的发展中进行的文献研究。所用方法是对之前进行的几项研究进行文献研究并进行描述性分析。 CRISPR Cas9 技术可应用于转基因鲶鱼 (Clarias sp.)，这得到了先前应用于鲑鱼科 (大西洋鲑)、罗非鱼 (Oreochromis niloticus)、斑马鱼 (Danio reiro) 和鲶鱼 (Ictalurus punctatus) 的研究成功的支持。通过CRISPR Cas 9技术形成转基因鲶鱼可以实现的前景包括加速生长发育、增大骨骼肌，从而增加鲶鱼的体重。
粮食体系转型和峰会行动
5. 转向健康和可持续的消费模式，作者 Mario Herrero、Marta Hugas、Uma Lele 等人。.................................................................................................... 71 6. 到 2030 年实现零饥饿——对联合国可持续发展目标之间的协同作用和权衡的定量评估回顾，作者 Hugo Valin、Thomas Hertel、Benjamin Leon Bodirsky 等人。.................................................................................................................... 91 7. 健康饮食中的水果和蔬菜：粮食系统研究和行动的优先事项，作者 Jody Harris、Bart de Steenhuijsen Piters、Stepha McMullin 等人。 ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................131
3 自由度 (DOF) 运动平台的设计和仿真 Shailendra Shisode †* 、Ganesh Shrigandhi † 、Rohit Magar、Sandeep Mistari、Renuka Patel、Abhishek Lokhande 和 Mandar M. Lele ϯ
† 机械工程系，Savitribai Phule Pune 大学，麻省理工学院工程学院，Kothrud，浦那，印度 ‡ 机械工程系，Savitribai Phule Pune 大学，VIIT，Kondhawa (Bk)，浦那，印度 2017 年 3 月 12 日接受，2017 年 3 月 16 日在线提供，特刊-7（2017 年 3 月）摘要 成功开发了一种三自由度运动模拟平台，该平台能够模拟汽车在道路上行驶。该运动模拟平台的开发是为了实际模拟和测试无人驾驶道路车辆在道路上行驶的能力，然后在实际设备上进行演示。从概念设计到实际实施，运动模拟平台开发的所有方面都考虑在内。介绍了运动模拟平台的机械设计和构造，以及使该运动模拟平台运行所需的电子设备和软件。建立了过程和平台方向的数学模型。能够调节过程的控制器架构实现了对运动模拟平台的成功控制。Intelligent Motion Technology Pvt. Ltd. 的实际运动模拟结果证明了运动模拟平台的成功。运动模拟平台的成功开发很大程度上归功于对不同开发阶段的广泛研究、规划和评估。关键词：三自由度运动、运动模拟器、运动平台、倾斜传感器、无刷伺服电机。1. 简介 1 要求运动模拟平台是
太空旅游营销，技术和可持续发展的心理学：从文献综述到综合框架
概念38 Beery（2012）; Bensoussan（2010）； Chang（2015）; Chang（2020）;科恩（2017）;科尔（2015）;柯林斯（2006）; Collins and Autino（2010）；克劳奇（2001）；戴维（2021）;丹尼斯等。（2020）; Ferreira -Snyman（2014）; Forganni（2017）;弗朗斯（2013）;弗朗斯（2011）； Goehlich等。（2013）; Hobe（2010）； Johnson＆Martin（2016）； Damjanov和Crouch（2018）; Launius和Jenkins（2006）； Lele（2018）; Loizou（2006）;斯科特（2020）;玛格利斯（2020）;沼泽（2006）; Masson -Zwaan和Freeland（2010）； Peeters（2018）; Peeters（2010）； Penn and Lindley（2003）； Prideaux and Singer（2005）；罗莎（2013）; Shelhamer（2017）; Spector（2020）; Spector和Higham（2019）; Spector等。（2017）;学生等。（2001）;韦伯（2010）；威尔逊（2019）
Tinjomoyo旅游森林的案例研究
摘要。Tinjomoyo旅游森林地区是一个对象或旅游目的地，其基于生态旅游的自然保护概念在中部爪哇省Semarang市。基于过去三年（2015-2017）的旅游目的地的游客人数表明，访问Tinjomoyo旅游森林地区的游客人数在2015年为5,949个游客，2017年为13,755个游客。该地区与Semarang的旅游业成反比，包括公园，野生动植物，Lele Park和Kreo Goa。为了提高访客的关注，它需要使用优势，劣势，机遇，威胁（SWOT）分析和定量战略规划矩阵（QSPM）分析来开发潜在战略基于生态旅游的旅游对象。本研究建议通过从内部和外部因素和替代策略的数据处理来分析的开发策略，这些策略成为可以实施的优先策略。研究结果发现了23个强度指标和12个弱点指标的指标。对于外部因素，有12个指标出现，其中包含6个机会指标和6个威胁指标的详细信息。从发现的指标中，使用产生优先策略的QSPM方法执行数据处理。
博士Nadine Mengis -CV div>
- Martin，M。A.，Sendra，O.，Basts，A. M.，Ebi，K。L.，Edwards，C.M，Engel，A. H.，R。和J. Woodcock。在2021年有了新的见解：通过Horizon Scan，全球可持续性
DNA语言模型是全基因组变体效应的强大零拍预测指标
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，对广泛的蛋白质序列数据库的无监督预训练已被证明是成功地提取与蛋白质有关的复杂信息的成功。这些模型展示了他们使用零拍方法在编码区域学习变异效应的能力。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们在阿拉巴里亚山脉的不规则参考基因组中训练GPN，在铜管阶内进行了七个相关物种，并测试了其通过利用1001 Genomes genomes Project and Gensensed Datebase和G.Wasbase的拟南芥中遗传变异的功能影响的能力。没有，GPN的表现优于基于流行的保护评分，例如门类和PHASTCON。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn），以训练GPN的任何给定物种，仅使用其DNA序列，从而实现了整个基因组变异效应的零摄影预测。
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。