abtract。数字市场的兴起是否主要受益于大型现有公司或促进企业家(包括少数族裔背景的企业家)的进入?本文研究了英国 - 贝雷群岛食品送货应用的增长,并提供了送货及其对当地餐馆的影响。为了研究这一点,我构建了一个新的数据集,该数据集揭示了这些应用程序交错的空间扩展,并采用了动态差异框架框架。我发现,应用程序进入的当地餐厅数量增加了(35%),并在四年内增加了12%的餐厅(12%),并且不会挤出用餐支出。这一增长是由小型和独立企业的进入驱动的,少数民族企业家从较低的入境成本中获得了不成比例的,并减少了对优质地点的依赖。这种企业家精神的民主化促进了美食产品中更大的多样性,从而增强了消费者的选择。
根据政府间气候变化(IPCC)第六次评估报告(Masson-Delmotte等,2021)的说法,全球每个地区的每个地区都已经感觉到人类引起的气候变化的影响(Eyring等人,2021a)。迫切需要更好的气候模型,以使区域预测成为可能,从而可以在缓解和适应方面进行更精确的努力(Shokri等,2022)。气候模型确实会随着每一代的变化(Bock等,2020),与观测值相比,系统偏见仍然是由于模型的水平分辨率有限,通常是数十公里(Eyring等人,2021b)。水平分辨率几公里的模型可以明确表示深度对流和其他动态效应(Hohenegger等,2020),从而减轻了许多偏见(Sherwood等,2014),但计算成本很高。即使考虑到计算能力的预期增加(Ferreira da Silva等,2024; Stevens等,2024),理想的混合ESM的层次结构,结合了机器学习(ML)方法和物理建模,还将继续被要求(Eyring等,2024B)。因此,必须利用新技术来改善和加速气候模型。量子计算机提供了替代计算范式,并且在过去几年中看到了巨大进展,请参见图1。量子硬件的大小和质量正在稳步增加,以及拟议中的量子数量的数量(Sevilla和Riedel,2020),并且一些声称已经实现了量子至上的实验(Lau等人,2022年)。在算法方面,生长 -
图2。(a,b)从ANCRE报告124(允许)中提取的电力部门中的脱碳化楔形,并考虑了每个国家 /地区最雄心勃勃的场景; “全球范围”是指16个最著名的国家。这些直方图显示了在没有任何技术进化的情况下电力部门的发射轨迹,并且(灰色)在脱碳场景框架内发射的演变;两种核心对允许不同技术的降低(例如,黄色和橙色的太阳能,蓝色的水力)之间的差异; CCS意味着碳捕获和隔离。可以在参考文献126中找到“脱碳楔”方法的进一步描述。
urbain nzotcha。促进喀麦隆可持续发电的抽水水电存储:对当地机会的评估。工程科学[物理学]。deyaoundé大学,ecole nationalesupérieurepolytechnique deyaoundé,2020年。英语。nnt:。电话03117844
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B.Dieny 1 , ILPrejbeanu 1 , K.Garello 2 , P.Gambardella 3 , P.Freitas 4,5 , R.Lehndorff 6 , W.Raberg 7 , U.Ebels 1 , SODemokritov 8 , J.Akerman 9 , 10 , APir 11 , P.Ac . delmann 2 , A.Anane 13 , AVChumak 12, 14 , A.Hiroata 15 , S.Mangin 16 , M.Cengiz Onbaşlı 17 , Md'Aquino 18 , G.Prenat 1 , G.Finocchio 19 , L.Lopez Diaz , R.C. esenko 22 , P.Bortolotti 13 1. Univ. 1. 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、CEA、CNRS、格勒诺布尔 INP、IRIG、SPINTEC,法国格勒诺布尔 2. 比利时鲁汶 Imec 3. 苏黎世联邦理工学院材料系磁学与界面物理实验室,瑞士苏黎世。 4. 国际伊比利亚纳米技术实验室(INL),葡萄牙布拉加 5. 系统与计算机微系统与纳米技术工程研究所(INESC MN),葡萄牙里斯本 6. Sensitec GmbH,德国美因茨 7. 德国英飞凌科技股份公司,德国应用科学研究所,德国明斯特 9. 瑞典哥德堡大学物理系 10. 瑞典皇家理工学院工程科学学院应用物理系 11. 德累斯顿—罗森多夫亥姆霍兹中心,离子束物理和物理研究所,德国迈兴 12. 凯泽斯劳滕工业大学和州立研究中心 OPTIMAS,德国凯泽斯劳滕 13. 法国国家科学研究中心泰雷兹公司巴黎南大学巴黎-萨克雷,帕莱索,法国 14. 维也纳大学物理学院,维也纳,奥地利 15. 约克大学电子工程系,赫斯灵顿,英国 16. 洛林大学让·拉穆尔研究所,南锡,法国 17. 科克大学,伊斯坦布尔,18. 佩科维奇,那不勒斯,意大利 19. 墨西拿大学数学与计算机科学系、物理科学与地球科学系,墨西拿,意大利 20. 萨拉曼卡大学应用物理系,萨拉曼卡,西班牙 21. 约克大学物理系,马德里材料研究所,英国 22 CSIC,西班牙
摘要背景:使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是,仍然有许多问题要回答:微生物组对复杂性状预测的有用程度如何?微波性可靠的估计值吗?可以回收宿主基因组,微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗?方法:在这里,我们通过(i)制定一种新型的模拟策略来解决这些问题,该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入,以及(ii)使用方差 - 组件方法(贝叶斯复制的核心kernel hilbert space(RKHS)和贝叶斯变量选择方法(Bayes c)(贝叶斯),以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果:使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度,无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制,微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言,尽管通常高度高度的微生物群丰度分布,但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高,但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论:我们得出的结论是,可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接,但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观,而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度,而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https://github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
10 7.095 1520: Fire Safety for Habitation Advanced Habitation Systems 23 24 78 12 12 12 29 55 14 11 7.052 1531: Autonomous Guidance and Navigation for Deep Space Missions Autonomous Systems & Robotics 47 67 24 3 89 42 64 23 15 12 7.045 1591: Power Management Systems for Long Duration Lunar and Martian Missions Power 40 12 10 52 24 68 35 NR 27 13 7.034 702: Nuclear Thermal Propulsion for Human Exploration Propulsion: Nuclear 36 114 36 14 78 62 7 NR 11 14 7.031 1559: Deep Space Autonomous Navigation Communication and Navigation 62 129 27 5 120 38 64 23 10 15 6.968 1527: Radiation Countermeasures (Crew and Habitat) Advanced Habitation Systems 5 23 22 6 2 5 63 NR 6 16 6.948 1526: Radiation监测和建模(机组人员和栖息地)先进的居住系统6 53 41 81 1 13 27 38 35 17 6.946 879:空间和表面上,低温推进剂低温流体管理21 37 3 95 3 95 22 1 59 NR 2 59 NR 2
圆桌会议 - 电池供应链的最新创新和案例研究,以加速葡萄牙净零Joana Santiago的途径,EdpLuísOliveira,New FCT Duarte Braga,Lifthium Energy Mixteration:Jesse Terry,Bepa
摘要 - 对基于ML的车载入侵检测系统(IV-ID)进行了重大研究,但这些系统的实际应用需要进一步完善。IV-IDS的关键性性质要求进行精确和审视的评估和可行性评估指标。本文通过进行严格的基于ML的IV-IDS分析来满足这种需求。我们对最近的汽车取证研究进行了详尽的审查,这些研究焦点介绍了与工具网络相关的约束以及相关的安全/安全要求,以揭示现有文献中当前的差距。通过解决IV-IDS中AI的局限性,本文有助于现有的研究语料库,并定义了车载网络系统的相关基线指标。本质上,我们将现实世界自动驾驶汽车的要求与安全域的要求调和,从而评估了基于AI的入侵检测系统的可行性。索引术语 - 机器学习,入侵检测,前提,车载网络
