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附加文件1:注意:Christiansen等。研究队列和参与者Twinsuk Twinsuk是英国最大的双胞胎注册中心,拥有14,000多个相同和非相同的同性双胞胎(16-100岁)。注册表成立于1992年,是世界上成人双胞胎最详细的研究之一。可用于一千多个表型,环境暴露,生活方式和社会因素的广泛数据。生物样品和数据可在大量队列参与者中获得。先前已经描述了所收集的队列和数据(Verdi等,2019)。所有研究参与者在参加任何研究活动之前都签署了知情同意书。伦理批准是由伦敦国家研究伦理服务局授予了圣托马斯研究伦理委员会(REC参考编号:EC04/015和07/H0802/84)。特定于队列的致谢Twinsuk研究由欢迎信托基金资助;欧洲社区的第七框架计划(FP7/2007-2013)。该研究还获得了国家健康研究所(NIHR)资助的生物资助,临床研究机构和生物医学研究中心的支持,该研究中心位于盖伊和圣托马斯的NHS基金会基金会信托基金会与伦敦国王学院合作。MRC全国卫生与发展调查(NSHD)或1946年英国出生队列NSHD是英国出生队列研究中最古老的研究,其中有关于健康和生活环境的数据,该数据从出生(> 20)(> 20)(> 20)的5,362名男性和妇女从英格兰,苏格兰,苏格兰,苏格兰,苏格兰,1946年3月。在60-64岁时,从236名NSHD参与者的血液DNA样品中获得表观遗传概况,当时进行了密集的表型数据收集,从而增加了整个生命中现有的前瞻性数据的范围和深度。 先前已经描述了队列和收集的数据(Kuh等,2011; Wadsworth等,2005)。 伦理批准是由中央曼彻斯特研究伦理委员会(07/H1008/168和07/H1008/245)和苏格兰A研究伦理委员会(08/MRE00/12)授予的。 同类的致谢英国医学研究委员会为MRC国家健康与发展调查(MC_UU_00019/1)提供了核心资金。 我们感谢研究成员的终身参与以及研究小组的过去和现在成员,包括剑桥的MRC流行病学部门的成员,他们帮助收集和处理数据。表观遗传概况,当时进行了密集的表型数据收集,从而增加了整个生命中现有的前瞻性数据的范围和深度。先前已经描述了队列和收集的数据(Kuh等,2011; Wadsworth等,2005)。伦理批准是由中央曼彻斯特研究伦理委员会(07/H1008/168和07/H1008/245)和苏格兰A研究伦理委员会(08/MRE00/12)授予的。同类的致谢英国医学研究委员会为MRC国家健康与发展调查(MC_UU_00019/1)提供了核心资金。我们感谢研究成员的终身参与以及研究小组的过去和现在成员,包括剑桥的MRC流行病学部门的成员,他们帮助收集和处理数据。
经常性收入用作经常性收入杠杆指标的输入,该指标是相关债务类型与经常性收入的比率(类似于基于 EBITDA 的交易中的杠杆指标)。在某些较大的发起人支持的 ARR 贷款中,经常性收入杠杆的使用方式与传统信贷协议(基于比率的债务发生篮子、财务维护契约等)下的基于 EBITDA 的杠杆类似,但倍数较低。例如,请参阅 Par Technology 信贷协议(年度经常性收入数字用于确定财务维护契约、各种基于比率的负契约发生篮子(即,等于借款人债务的最高指定水平的篮子,以其年度经常性收入衡量)以及负契约增长篮子(即,等于美元金额和年度经常性收入百分比中较大者的篮子))。
西哈特福德的儿童博物馆180 Mohegan Drive,CT 06117(860)231-2830 www.thechildrensmuseumct.org招生政策:包括咆哮的布鲁克自然中心 @ 70 Gracey Road,Canton,Canton,CT 06019; (860)693-0263。入学政策:两名成年人,在会员卡上命名和最多两个孩子,2-18岁。2岁以下的儿童是免费的。额外费用适用于特殊计划和展览。儿童博物馆和咆哮的布鲁克自然中心。需要居住证明
nthabeleng hlapisi是夸祖鲁·纳塔尔大学的博士生。她最近因其博士学位项目成为第一个获得该奖项的Mosotho而获得了L'Oreal-Unesco奖(2023)。她目前是OWSD Lesotho分会的财务主管。在2022年,她是Sayas(ASSAF)科学传播和研究生经验的研究生博客团队的成员。在来到UKZN之前,她获得了祖鲁兰大学(University of Zululand)的硕士学位。她的博士学位是基于使用绿色合成方法的金属纳米颗粒的合成,以及与有机染料的封装,用于潜在的癌症和细菌感染。Nthabeleng是2024年Womandla Foundation和Black Girl STEM网络的指导团队的一部分。nthabeleng相信指导和协作。她的研究兴趣包括光动力和光热疗法,癌症治疗和诊断,纳米医学,卟啉和药物发育。Rahabhi MashapureRahabhi Mashapure
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计,因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断,例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国,大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15],而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点,而一些基础 LLM(未经过基于人工反馈的微调的模型)则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11],但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。