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发挥实力实现可持续增长
我们的调查结果和存档数据都表明，具有增长雄心的公司会利用其业务资产（包括债务人和在制品）来推动资本投资并扩大规模。这可以让他们避开渐进式增长带来的挑战，包括资源问题、技术实施和不一致的客户体验。收入超过 2000 万美元的公司承担债务的意愿明显更高，75% 的公司认为其外部债务限额（利润倍数）超过 0.5 倍，38% 的公司认为其外部债务限额超过利润的 1 倍。相比之下，收入低于 500 万美元的公司中有 7%，收入在 500 万至 2000 万美元之间的公司中有 19%，认为其债务限额超过利润的 1 倍。
利用 SETI 和 ENCORE III
本简报中提供的信息仅供一般参考。它并不代表美国政府承诺提供任何所述能力、系统或设备，也不以任何方式要求美国政府就此签订任何未来协议。未经美国政府明确同意，不得传播所提供信息。
利用路线图到自然的正面
建筑环境的资产所有者和经理已经开始寻求新进化的自然阳性解决方案的行业资源。These include TNFD LEAP approach , Urban Land Institute's Nature Positive and Net Zero: The Ecology of Real Estate , WBCSD Roadmap to Nature Positive: Foundations for the built environment system and building certification bodies such as Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) , Building Owners and Managers (BOMA) BEST certification program and International Living Future Institute's Living Building Challenge , as well as municipal regulatory frameworks such as the Toronto Green Standard .这些行业标准和框架概述了实用的建筑水平策略和措施，以减少对自然和生物多样性的负面影响。Manulife IM试图考虑此类最佳实践，并将它们整合到整个房地产生命周期中，以管理自然和生物多样性的风险和依赖性。
sc-mamba2：利用
单细胞转录组学彻底改变了我们对细胞异质性的理解，但建模了超长的转录组序列（即基因的数量）仍然是一个重大的计算挑战。在这项研究中，我们基于最新的MAMBA2档案介绍了SC-MAMBA2，这是该体系结构与状态空间模型（SSMS）的首次应用，用于单细胞转录组建模。与传统的基于变压器的语言模型不同，SC-MAMBA2利用SSM的效率和可扩展性，使得通过减少的计算开销来处理更长的转录组序列。我们引入了专门针对转录组序列量身定制的独特设计适应，并在SSM框架下实现了双向建模方法，从而促进了整个基因组转录组序列的全面分析。SC-MAMBA2是单细胞转录组学结构域中最大的模型，具有超过1.5亿个参数，能够处理涵盖60,000多个基因的转录组序列。该模型在5700万个单元的数据集上进行了训练，这使其成为处理迄今为止超长序列的最全面解决方案。通过在各种下游任务中进行广泛的基准测试，SC-MAMBA2始终胜过最先进的模型，证明了卓越的准确性和计算效率。我们的结果强调了SC-MAMBA2的有效性和高级功能，将其定位为未来单细胞转录组研究的关键工具。
利用数字化实现性别平等和
全球范围内的技术不平等现象正在加剧，那些通过数字方式连接的人从中获益，而许多人却被排除在外。第四次工业革命正在由许多新兴技术推动，这些技术在商业和工业以及生活和社会中发挥着越来越重要的作用。这些技术包括人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、大数据和分析、5G、3D 打印、机器人、区块链和纳米技术，仅举几例。尽管这些技术本身就是创新，但它们都依赖于电子元件之间计算机数据交换的主要基础，这本质上就是宏观层面的互联网。了解常见的互联网交换、连接到这个全球网络的无处不在的现代设备以及在这个无所不能的媒介上发生的主要活动，对于克服技术恐惧和利用数字革命的潜力至关重要。
利用路线图到自然的正面
为了评估其对自然的影响和依赖性，Iberdrola遵循SBTN和TNFD指示的方法进行了实质性的影响和依赖性分析。它使用了Encore（探索自然资本机会，风险和暴露）和SBTN物质工具，并结合了西班牙能源部门自然资本工作组评估的结果。内部专家审查了根据Encore分类所确定的影响和依赖项，以反映公司活动的现实。
利用光子学中的电子生态系统
•被动对准：将光纤连接到图片是光学设备最复杂的包装和组装问题之一。通常通过主动对齐过程实现最佳比对，其中使用PIC的反馈来更好地对齐纤维。被动对准过程不使用这种反馈。他们无法实现最佳的一致性，但价格便宜得多。•BGA风格的包装：球网阵列包装在电子制造商中越来越流行。它将芯片连接放在芯片包装下，可以在电路板中更有效地利用空间，较小的包装尺寸和更好的焊接。
利用基于Wi-Fi的机器学习...
摘要 - 传统的两因素身份验证（2FA）的方法主要依赖于在身份验证过程中手动输入代码或令牌的用户。这可能是繁重且耗时的，尤其是对于必须经常认证的用户而言。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的2FA AP-用机器学习（ML）做出的决策代替用户的输入，该决策不断以零努力来验证用户的身份。我们的系统利用与用户相关的独特环境特征，例如BEACON框架特征和接收的信号强度指示器（RSSI）值，从WI-FI访问点（APS）。这些功能由我们的ML算法实时收集和分析，以确定用户的身份。为了增强安全性，我们的系统要求将用户的两个设备（即登录设备和移动设备）放置在预定的接近性中，然后才能授予访问权限。这种预防措施确保未经授权的用户也无法访问敏感信息或系统，即使使用正确的登录凭据。通过实验，我们证明了基于信标框架特征和RSSI值确定用户设备位置的有效性，获得了92.4％的精度。此外，我们进行了全面的安全分析实验，以评估所提出的2FA系统对各种网络攻击的弹性。我们的发现表明，面对这些威胁，该系统表现出可靠性和可靠性。我们系统的可伸缩性，灵活性和适应性为寻求安全便捷的身份验证系统的组织和用户提供了有希望的选择。
利用国民商业空间...
越来越多的空间商业化正在为国家安全获取提供新的机会。由于天气中的商业发展；遥感图像；射频集合；通讯；定位，导航和时机；和太空情境意识（其他领域）情报和国防机构正在考虑雇用承包商发展定制能力的传统模型的替代方案。某些空间功能可以像个人计算机或乘用车一样对待，政府从私人公司获得商品，而不是通过承包商开发。或太空服务可以像电子邮件客户或搜索引擎一样对待，例如Microsoft Outlook或Google搜索，但政府许可但不拥有。在这个新的太空时代，美国太空领导将面临许多决策，在特定情况下采购模型将使用。鉴于利用商业服务来加速重要能力的范围，并保留了典型军事能力的资源，因此领导者应为在许多不同的任务领域回答该问题的分析任务做准备，并采取必要的步骤以准备在军事应用程序规模上获得商业能力和服务。我们的国家安全空间企业和商业太空领域处于关键关键时刻。国家安全领导需要考虑其要用于其下一代系统和业务规则的模型，以平衡它们。
利用人工智能发展...
doi no：10.36713/epra19806摘要人工智能（AI）在教育技术中的整合具有变革性的潜力，尤其是对于残疾学生而言。本研究探讨了针对满足残疾学习者独特需求的AI驱动的自适应学习系统的开发和评估。采用实验方法，研究表明了AI如何增强可访问性，参与度和学习成果。的发现表明，AI系统在个性化教育经验方面大大优于传统方法，这表明了包容性教育的有希望的指示。关键字：AI，自适应学习，残疾，教育技术，包容性介绍教育技术的发展改变了学习环境，实现了个性化的教学和改善的访问。但是，传统系统通常无法满足残疾学生的各种需求，这些学生需要量身定制的方法来克服身体，感觉和认知障碍。人工智能（AI）具有实时数据分析和动态适应性的能力，提供了一种新颖的解决方案。残疾学生面临诸如获得资源的机会有限，住宿不足以及在传统学习环境中缺乏包容性等挑战。由AI提供支持的自适应学习系统可以动态调整教学材料，步伐和交付方法，以满足每个学习者的独特需求。这种能力不仅可以增强学习成果，还可以培养更具包容性和公平的教育经验。本研究调查了AI驱动的自适应学习技术在教育中弥合可访问性差距的潜力。通过利用机器学习算法和用户反馈循环，这些系统可以提供个性化的学习途径，从而确保包容性。主要目标是评估AI在解决残疾学生面临的挑战和培养公平教育方面的挑战。文献评论2.1自适应学习技术自适应学习系统根据学习者的表现和偏好调整内容交付。这些系统使用算法来分析数据，例如测试分数，交互模式以及在创建个性化学习体验的任务上花费的时间。当前的平台，例如可汗学院和Coursera，采用基本算法来量身定制体验。但是，由于对可访问性需求的考虑不足，他们对残疾用户的功效仍然有限。研究表明，尽管这些平台可以增强参与度和性能，但它们缺乏关键特征，例如视觉上或听力受损的辅助技术。有效的自适应系统必须集成强大的可访问性工具，以确保所有学生都能从其潜力中受益。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。 智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。 预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。2.2 AI在教育AI中的AI应用程序范围从智能辅导系统到预测分析。智能辅导系统使用AI模拟一对一的交互，提供个性化的反馈和建议。预测分析可以识别出高风险的学生，从而实现早期干预。