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昆虫生物群落图集数据：瑞典和马达加斯加陆生节肢动物的元条形码调查
Miraldo A 1§* , Sundh J 2, * , Iwaszkiewicz-EggebrechtE 1 , Buczek M 3 , Goodsell R 1 , Johansson H 4 , Fisher BL 5 , Raharinjanahary D 6 , RajoelisonET 6 , Ranaivo C 6 , Randrianandrasana C 6 , Rafanomezantsoa JJ 6 , ManoharanL 7 , Granqvist E 1 , van Dijk LJA 1 , Alberg L 4 , Åhlén D 8 , Aspebo M 4 , Åström S 4 , BellvikenA 4 , Bergman PE 4 , Björklund S 4 , Björkman MP 9,10 , Deng J 3 , Desborough L 4 , DolffE 4 , Eliasson A 4 , Elmquist H 4 , Emanuelsson H 4 , Erixon R 11 , Fahlen L 4 , Frogner C 4 ,Fürst P 4 , Grabs A 4 , Grudd H 12 , Guasconi D 13 , Gunnarsson M 4 , Häggqvist S 4 , Hed A 4 ,Hörnström E 4 , Johansson H 4 , Jönsson A 4 , Kanerot S 4 , Karlsson A 4 , Karlsson D 4 ,Klinth M 4 , Kraft T 4 , Lahti R 14 , Larsson M 4 , Lernefalk H 4 , Lestander Y 4 , Lindholm LT 4 , LindholmM 4 , Ljung U 4 , Ljung K 4 , Lundberg J 15 , Lundin E 12 , Malmenius M 4 , Marquina D 1,# ,Martinelli J 4 , Mertz L 4 , Nilsson J 4 , Patchett A 16 , Persson N 4 , Persson J 4 , Prus-FrankowskaM 3 , Regazzoni E 4 , Rosander KG 4 , Rydgård M 4 , Sandblom C 4 , Skord J 4 , StålhandskeT 16,17 , Svensson F 4 , Szpryngiel S 1 , Tajani K 17 , Tyboni M 4 , Ugarph C 4 , Vestermark L 4 , Vilhelmsson J 4 , Wahlgren N 4 , Wass A 4 , Wetterstrand P 4 , Łukasik P 1,3,† , Tack AJM 8,† ,Andersson AF 18,† , Roslin T 19,20,† , Ronquist F 1,†
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
于 11 月在阿尔伯塔省卡尔加里制造……
W0333428 00/03-20-052-01W4/0 悬挂 03-20-052-01W4 100.00% 是 W0331048 00/02-04-051-02W4/0 悬挂 02-04-051-02W4 100.00% 是 W0330884 02/15-04-051-02W4/0 悬挂 15-04-051-02W4 100.00% 是 W0318666 02/11-20-052-01W4/0 悬挂 11-20-052-01W4 100.00% 是 W0317408 00/08-04-051-02W4/0 悬挂 08-04-051-02W4 100.00% 是 W0317219 00/01-04-051-02W4/0 悬挂 01-04-051-02W4 100.00% 是 W0317217 02/01-30-052-01W4/0 悬挂 01-30-052-01W4 100.00% 是 W0316334 00/10-30-052-01W4/0 悬挂 10-30-052-01W4 100.00%
用超保守的元素数据澄清Eupoinae Maddison的系统发育放置
supfoinae maddison，2015年是一群来自东南亚的小叶叶式跳跃蜘蛛。尽管以前的分子植物遗传研究表明，它是跳跃蜘蛛中的基底（非甲状腺素）谱系之一，但其确切的位置尚不清楚。在这项研究中，从主要的盐族谱系中收集了超保存的Element数据，以研究所有盐酸亚家族的系统发育关系，并特别关注欧盟Poinae的放置。结果为跳跃蜘蛛亚家族提供了良好的系统发育，并提出了Eupoinae与Spartaeinae Wanless的姐妹关系，1984年是跳跃蜘蛛的基础谱系，具有相对较高的物种多样性以及形态学和行为多样性。随着eupoinae的放置，我们解决了所有盐酸亚科的关系船，为跳跃蜘蛛的进化研究提供了强大的框架。
如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra
ABSTRAC人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率，提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据，得出可行的见解，并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用，包括预测分析，自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步，例如自然语言处理，深度学习和强化学习，有助于提炼决策框架，确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML，企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性，改善客户体验以及竞争优势。此外，本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战，例如数据隐私问题，算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求，以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解，本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来，为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字：人工智能，机器学习，战略决策，业务运营，预测分析，智能系统，运营效率，数据驱动的策略，算法偏见，道德含义，创新，数字化转型。在数字化转型，人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的引言已成为创新的关键驱动力，重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程，优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集，AI和ML使企业能够发现可行的见解，预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动，包括供应链管理，客户关系管理，财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型，从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态，数据驱动的解决方案来应对这些挑战，从而使组织能够积极回应市场波动，客户偏好和新兴风险。
摘要 - 印度理工学院马德拉斯分校
印度理工学院马德拉斯分校的瓦德瓦尼数据科学与人工智能学院 (WSAI) 是印度领先的学院，旨在成为人工智能和数据科学研究和教育的前沿。我们正在寻找一位充满活力且经验丰富的人力资源经理来监督所有人力资源职能，包括招聘、员工关系、绩效管理和人力资源战略。
马德拉联合学区最终报告
马德拉联合学区根据加州能源委员会 (CEC) 招标书 GFO-17-607 提交了一份申请，希望获得拨款，以更换五辆旧柴油校车。马德拉联合学区获得了 5 辆可接入电网的电动校车和配套电动汽车充电基础设施的资金。马德拉联合学区通过 CEC 购买了 5 辆电动校车并安装了 8 个充电器。校车投入使用，学区接受了劳动力培训，以帮助支持新电动车队的成功部署。旧的柴油校车也被拆除并停止使用。该项目发现，电动校车减少了 897.24 短吨温室气体、2,347.07 磅 NOx（氮氧化物）和 16.26 磅 PM2.5 的温室气体排放，并且在报告期间电动校车节省了 65,380.965 美元的成本
个人和家庭计划变得简单
**如果预防服务由网络提供商执行并按照美国卫生资源与服务管理局 (HRSA) 支持的综合指南提供，或者项目或服务获得美国预防服务工作组 (USPSTF) 的“A”或“B”评级，或者免疫接种由免疫实践咨询委员会 (ACIP) 推荐，或者州法律有要求，则预防服务无需分摊费用（共付额、免赔额或共同保险）。
怀亚特·马登（Wyatt Madden M.S.）
出版物1。W. Madden，W。Jin，B。Lopman，A。Zufle，B。Dalziel，J。Metcalf，B。D。Grenfell和M. S. Lau，“用于特有麻疹动态的神经网络：与机械模型的比较分析和整合，” Medrxiv，Medrxiv，2024年5月，审查。2。J. Lagergren，M。Ruiz-Aravena，D。J。Becker等。，“环境和生态信号预测东部澳大利亚福克斯人群的营养应激时期”，《 Biorxiv》，2023年，正在审查中。3。P. Eby，A。Peel，A。Hoegh，W。Madden，J。Giles，P。Hudson和R. Plowright，“受BAT生态迅速变化驱动的病原体溢出”，自然，pp。1-3，2022年11月，全纸。4。D. J. Becker，P。Eby，W。Madden，A。J。Peel和R. K. Plowright，“生态条件预测了蝙蝠储层宿主的时间和时间上Hendra病毒排泄的强度”，《生态信》，2022年10月，全文。5。M. S. Y. Lau，A。Becker，W。Madden，L。A。Waller，C。J。E. Metcalf和B. T. Grenfell，“比较和联系机器学习和半机械学模型，以预测特有性麻疹动态性的可预测性”，PLOS Computitation Biology，第1卷。18，否。9，pp。1-14，2022年9月，全纸。6。M. D. Cherne，A。B. Gentry，A。Nemudraia等。 ，“在无症状内窥镜检查患者的胃肠道中检测到严重的急性呼吸综合征2，但不太可能对医疗人员构成重大风险”，gastro HEP Advances，第1卷。 1，否。 5，pp。 844–852，2022，完整纸。 7。 8。B. Gentry，A。Nemudraia等。，“在无症状内窥镜检查患者的胃肠道中检测到严重的急性呼吸综合征2，但不太可能对医疗人员构成重大风险”，gastro HEP Advances，第1卷。1，否。5，pp。844–852，2022，完整纸。7。8。A. Hoegh，A。Peel，W。Madden，M。Ruiz-Aravena，A。Morris，A。A。Washburne和R. Plowright，“与自适应两相汇总采样的数据融合估计病毒流行率”，《生态与进化》，第1卷。，2021年9月11日，全纸。W. Rogers，M。Ruiz-Aravena，D。Hansen等。 ，“高频筛查以及高密度环境中SARS-COV-2控制的诊断测试：用于公共卫生益处的资源分配的经济评估”，Medrxiv，2021年，审查。W. Rogers，M。Ruiz-Aravena，D。Hansen等。，“高频筛查以及高密度环境中SARS-COV-2控制的诊断测试：用于公共卫生益处的资源分配的经济评估”，Medrxiv，2021年，审查。