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衡量西班牙经济中的无形资产。营销资产
4 10.67 SNA 在分类中没有正式包括有形资产和无形资产的划分。A3.50 关于资产分类，2008 年 SNA 与其前身一样，在第一级分类中区分了非金融资产和金融资产/负债。在非金融资产中，它区分了生产资产和非生产资产。在生产资产和非生产资产的分类中，不再区分有形资产和无形资产。在 2008 年 SNA 中，非生产资产细分为三类：自然资源；合同、租赁和许可；商誉和商业资产的买卖。A3.52.d “无形固定资产”一词被“知识产权产品”所修饰。包含“产品”一词是为了明确说明其不包括 SNA 中非生产资产的第三方权利。
定义和衡量英国数字经济
本报告的其余部分结构如下。第 3 节概述了研究方法。第 4 节介绍了当前 DSIT 定义和衡量数字经济的方法。第 5 节介绍了我们对近期定义和衡量数字经济的主要方法的评估。第 6 节介绍了拟议的数字经济修订定义。第 7 节介绍了实施拟议定义的方法。第 8 节介绍了本报告的结论和建议。第 9 节包含对本研究参考的文件和文章的引用。
探测无机材料的氧化还原行为
简介。- 光学信息可以按照自由度的极化程度进行编码，通过光学旋转和空间自由度进行参数，即横向光学模式的相位和强度曲线[1,2]。矢量梁结合了极化和空间信息。由具有不同复杂幅度的正交极化组成，它们表现出空间变化的极化曲线，提供了广泛的应用[3-5]。原子偶极转移通过选择规则对极化敏感，以及通过兔频率的复杂光幅度敏感，使原子活跃的光学元件可以通过矢量束的内在特性进行修改和修改。这种双向相互作用允许创建复杂的光学现象，在过去的几十年中，这些现象已经进行了广泛的研究[6]。矢量光原子相互作用可以产生空间各向异性[7 - 9]和一致性[10-12]，并在原子中量身定制非线性效应[13-16]。矢量梁也已存储[17,18]，并在原子系统中转换[19,20]。
电容折纸传感模块用于测量神经外科机器人牵开器中的力
摘要 - 在神经外科手术中，软机器人有可能对传统金属工具引入显着的好处，以便它们能够安全地与精致的组织相互作用。在本文中，我们引入了概念验证柔软的电容折纸传感模块（OSM），该模块可以在神经外科缩回期间测量力。使用折纸风格的设计和制造原理，将OSM易于折叠并集成在软机器人牵开器中，该牵开器与脑组织相互作用，在致动后生成外科工作空间。我们演示了对力和折叠的单个OSM信号响应。我们进一步表征了完全组装的软机器人牵开器中的OSM响应，以折叠和在0-5 n上的折叠和应用程序的应用，显示0.38 N的平均预测误差和分辨率为0.25N。牵开器的传感能力均在维特罗模型上验证，以证明0.06 N和Neurosursursurosursurosursursurosursursursurosursurosursurosur ossurosursursurosursursurosursursurosursurosursursursursursursursursursursursursursursursursursursurosursurosursist。
开源软件供应链中的分解和衡量信任
抽象信任是软件供应链成功且安全的功能不可或缺的一部分，这使得衡量开源社区的信任状态和发展非常重要。但是，现有的安全和供应链研究经常研究信任的概念而没有明确的定义，并依靠明显且易于获得的信号，例如GitHub Stars，而无需更深的接地。在本文中，我们探讨了如何衡量对开源供应链的信任，目的是根据社区中开发人员的行为制定可靠的信任措施。为此，我们为将复杂的大规模系统的信任分解为关键信任关系的过程做出了贡献，系统地识别了给定关系的信任组成部分的基于行为的指标，进而为这些指标的数据驱动指标提供了实践范围测量的指标。
用高吞吐量测量单细胞密度可以使免疫细胞的动态分析和患者样品的药物反应
用高吞吐量测量单细胞密度可以使免疫细胞和药物1的动态分析2 Weida Wu 1,2，Sarah H. Ishamuddin 1，Thomas W. Quinn 3,4 3,4，Smitha Yerrum 3,4，Smitha Yerum 3,4，Ye Zhang 1，Ye Ye Zhang 1，Ye Ye Ye Zhang 1，Yedie L. DeBaiz 5，3 pei-lun karie arie karie 3,4，du un kao 3,4,4,4,4,4 ,4，; Murakami 5 , Morvarid Mohseni 6 , Kin-Hoe Chow 3,4 , Teemu P. 4 Miettinen 1 , Keith L. Ligon 3,4,7,8,9,* , Scott R. Manalis 1,2,7,10,* 5 6 1 Koch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of Technology, 500 Main St building 76, Cambridge, MA 02139, USA.7 2马萨诸塞州理工学院生物工程系，21 Ames ST＃56-651，剑桥，马萨诸塞州02139，美国。然而，现有的密度测量缺乏21个精度或吞吐量，无法量化细胞状态的细微差异，尤其是在主要样本中。22在这里，我们提出了一种方法，可以通过将荧光排除显微镜与悬浮的24个微通道谐振器进行整合，以0.03％（0.0003 g/ml）的精度为0.03％（0.0003 g/ml）的密度。将这种方法应用于人淋巴细胞时，我们发现细胞25密度及其变化随着细胞从静止状态过渡到增殖状态而降低，26表明分子拥挤的水平会降低，并在进入细胞周期时受到更高的调节。使用胰腺癌患者衍生的异种移植模型，我们发现原发性肿瘤细胞对药物治疗的EX 28体内密度反应可以预测体内肿瘤生长29反应。45 46测量细胞密度的主要挑战是获得高采样吞吐量以及高47精度。8 3患者衍生模型中心，达纳 - 法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿伯灵顿大街21号，美国马萨诸塞州02215，美国9 4病理学系，达纳 - 法伯癌症研究所，哈佛大学450 Brookline Avenue，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州02215 02215, USA 11 6 Oncology Discovery, Bristol-Myers Squibb, 250 Water St, Cambridge, MA 02141, USA 12 7 Broad Institute of Harvard and MIT, 415 Main St, Cambridge, MA 02142, USA 13 8 Department of Pathology, Brigham & Women's Hospital, Harvard Medical School, 75 Francis St, Boston, MA 02215, USA 14 9 Department of Pathology,波士顿儿童医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿朗伍德大街300号，美国马萨诸塞州02115，美国15 10 Massachusetts理工学院机械工程系，马萨诸塞州33 Massachusetts Ave，Masbridge，MA 02139，USA，美国16 17 *通讯作者Keith_ligon@dfci.harvard.eduuuse; srm@mit.edu 18 19细胞密度，细胞质量与体积的比率是分子拥挤的指标，因此是细胞态和功能的20个基本决定因素。我们的方法揭示了细胞状态过渡30期间分子拥挤的意外行为，并将密度作为功能精确药物的新生物标志物。31 32 33细胞密度取决于细胞的干质量组成和水的细胞体积的比例，34反映其分子拥挤水平。尽管细胞质量和体积在增殖的35个细胞中可能会变化高达50％，但细胞密度受到严格调节，以保持最佳的分子拥挤水平1,2,3。使用流线型的音量传感单元，可以实现63环境36提示，例如养分耗竭和渗透压变化会改变分子拥挤，37个通过改变扩散率和蛋白质构象1,4,5来影响细胞生物化学。38个拥挤水平和细胞生理学之间的耦合使细胞密度成为表征基本细胞39过程的关键，例如增殖，凋亡，代谢转移和分化1,3，指出了其潜在的40个生物标记物，用于细胞适应性和药物反应。对细菌和酵母41等单细胞生物的研究报告说，在42种增殖和休眠之间的细胞状态过渡过程中，分子拥挤水平显着变化，并且人们认为密度被认为急性地反映了这些过渡5-8。在原发性哺乳动物细胞中是否存在密度和增殖之间的这种43连接尚不清楚，部分原因是44归因于现有密度测量方法的局限性。传统的梯度离心方法在人口水平上评估细胞密度，但速度为48，需要大量样本量，这限制了它们用于研究瞬态生物学过程的使用。单49个细胞测量结果揭示了人群内细胞密度的异质性，从而深入了解了密度50调节。磁悬浮方法通过平衡细胞的重力来确定单细胞的密度，而51浮力培养基9,10施加的浮力。方法检测干质密度（总数超过52体积的干质量），例如定量相显微镜（QPM）或与细胞体积53测量相结合的拉曼成像，提供替代密度测量值11,12,13,14,15,16。尽管这些方法提供了54个亚细胞分辨率和单细胞跟踪，但在测量细胞密度时，迄今为止使用哺乳动物细胞发表的实验含有55米至数百个单细胞。悬浮的微通道谐振器（SMR）56是一种微流体质量传感器，已用于通过测量两种类型的流体中的57个细胞的57个质量来测量单细胞密度，具有不同的密度为17,18-20。但是，这种方法的吞吐量为58限制为每个实验几百个单元，因为它要求细胞在两种类型的59种流体中进行顺序测量。60 61 SMR和QPM设备已经达到了每62个实验21-23的数十万个单元的吞吐量。
释放人工智能的潜力 衡量医药创新的回报 – 第 14 版
欢迎阅读《释放人工智能的潜力》，这是德勤衡量医药创新回报系列的第十四份年度报告。我们的报告探讨了生物制药行业的表现及其从对开发渠道中的创新产品的投资中获得回报的能力。当前的生物制药研发运营模式面临着若干严峻挑战，包括持续的监管变化、前所未有的大量高价值资产的独占权丧失以及科学技术进步的快速步伐。然而，数字化和人工智能 (AI) 的进步为提高研发生产力提供了新的机会，为新创新时代铺平了道路，并加速了患者获得新疗法的机会。与往常一样，我们的报告探讨了行业的表现、后期投资组合的变化特征以及生物制药公司提高资本回报的机会。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。