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根据客户喜好提议的咖啡店业务策略Tri Hendra Widadi 1，Dina Dellyana 2 1,2 Teknologi Bandung Institut teknologi Bandung 1 Ri
这项研究的目的是根据客户喜好找出针对咖啡店的拟议业务策略。本研究使用定性研究和数据收集使用主要数据和次要数据。这项研究的结果表明，一般而言，Kopi Nalar的销售下降是由Covid-19疫情引起的，这导致了社会限制和参观Kopi Nalar的客户数量的减少。此外，缺乏定量和创新的商业计划导致了Kopi Nalar的总销售额下降。即使经过两年的共同，合理的咖啡的销售也无法从前期前的水平中恢复过来。根据这项研究的结果，在参观雅加达的咖啡店时，已经确定四个因素和16个亚标准会影响消费者的偏好。这些因素已经使用分析层次过程模型（AHP）研究了，并且该分析的结果按以下顺序介绍：最终的产品，地点，服务和营销。前五名的子标准是：口味，清洁和舒适性，快速响应，员工态度以及最终的咖啡店设计，然后根据TOWS Matrix和Diamond Model策略分析，制定了业务策略。
现代经济增长简介
Chapter 8 The Neoclassical Growth Model 287 8.1 Preferences, Technology, and Demographics 287 8.2 Characterization of Equilibrium 293 8.3 Optimal Growth 298 8.4 Steady-State Equilibrium 300 8.5 Transitional Dynamics and Uniqueness of Equilibrium 302 8.6 Neoclassical Growth in Discrete Time 305 8.7 Technological Change and the Canonical Neoclassical Model 306 8.8 The Role of Policy 312 8.9 Comparative动力学313 8.10定量评估315 8.11扩展317 8.12库存317 8.13参考文献和文学318 8.14练习319
生物心理学
模块10.2性行为的变化341交配行为的进化解释341对多个伴侣的兴趣341男女在伴侣中寻找的男女342嫉妒的差异342进化或学到了？342 Gender Identity and Gender-Differentiated Behaviors 343 Intersexes 343 Interests and Preferences of CAH Girls 344 Testicular Feminization 344 Issues of Gender Assignment and Rearing 344 Discrepancies of Sexual Appearance 345 Sexual Orientation 346 Behavioral and Anatomical Differences 346 Genetics 346 An Evolutionary Question 347 Prenatal Influences 348 Brain解剖学348
原创研究癌症患者报告的对液体活检和血液生物标志物的偏好和知识在综合癌症中心
背景：基于血液的生物标志物（液体活检）在精准肿瘤学中的应用越来越多。然而，我们在临床实践中对癌症患者的观点知之甚少。我们探讨了患者对液体活检和组织活检的偏好深度，以及他们对血液生物标志物对癌症的作用的了解。方法：玛格丽特公主癌症中心所有疾病部位的癌症门诊患者完成了三个访谈员管理的权衡情景和一份包含 54 项的自填问卷。结果：413 名患者中，54% 为女性；年龄中位数为 61 岁（范围 18 – 101 岁）。在权衡情景偏好测试中，90%（n=372）的患者在基线时更喜欢液体活检而不是组织活检；当他们首选测试的等待时间从 2 周增加时，患者在转为组织活检（等待时间为 2 周）之前，平均要额外忍受 1.8 周（SD 2.1）的液体活检时间。患者还能够忍受他们首选的检测方法在转换之前最终确定最佳治疗方案的可能性从基线的 80% 下降 6.2%（SD 8.8）。216 名患者（58%）更喜欢液体活检，即使组织活检没有不良事件的可能性。患者对与癌症相关的血液生物标志物的了解程度较低（平均 23%）；然而，大多数人认为开发血液生物标志物很重要。结论：患者对癌症特异性血液生物标志物的了解有限，但 90% 的患者更喜欢使用液体活检而不是组织活检来评估生物标志物。患者几乎无法容忍等待更长时间才能得到结果，也无法容忍检测结论性降低。因此，开发用于癌症诊断和管理的准确、低风险的血液生物标志物检测对患者来说是可取的。关键词：血液生物标志物、液体活检、精准肿瘤学、患者偏好、患者知识
算法设计中的人类偏见 - cdn
许多人认为，算法未能辜负其Prom-ISE来反映用户偏好并改善社会福利1 - 4。概率不是技术。现代算法是精致且准确的。对无代表性样本的培训算法会导致该问题，但即使对算法进行了培训，也会发生故障。也不是由利润动机引起的问题。营利性公司设计算法是为用户付出代价的，但即使是非营利组织和政府，也没有缺少5个。所有算法均基于用户正在做的心理模型。该模型的基本约束是可预测算法的可测量变量的狭窄。我们建议算法无法反映用户偏好并增强其福利，因为算法依赖于显示的偏好来做出预测。设计人员以错误的假设构建算法，即用户行为（显示的偏好）告诉我们（1）用户在理性上偏爱的内容（规范性偏好）和（2）什么将增强用户福利。依靠这个95年历史的经济模型，而不是用户表现出有限合理性的更现实的假设，而是导致设计师对用户行为进行培训算法。揭示的偏好可以识别未知的偏好，但是揭示的偏好是对用户的规范偏好和价值的衡量的不完整（有时会引起误导）6。具有讽刺意味的是，现代算法是建立在对揭示偏好中的过时且无可辩驳的承诺之上的。
利用零拍的视觉和语言模型，家庭多对象重排任务的个性化
旨在开发一种可推广的计划方法，以进行偏爱的多对象重排。对个性化家庭对象重排的事先研究收集了模拟或人类演示的特定任务数据集，并试图匹配此数据集中存在的偏好[1，15，16，23]。然而，策划大量的人类示范数据集具有多种偏好是具有挑战性的。可能的偏好空间有效地无限。的偏好是高度的，并且取决于个人的身心质量。因此，收集代表所有用户偏见的数据集都是具有挑战性的。此外，这些偏好可能是复杂且抽象的。例如，某人首选的桌面设置可能基于可访问性，视觉美学或文化和传统规则。因此，以可推广的方式学习或建模这些偏好是不平凡的。最后，偏好通常被指定。通常会发出诸如“帮助我设置晚餐餐桌”之类的命令，但并不表明一个人喜欢为除了应该用硅胶设置的孩子以外的所有人使用陶瓷菜肴。以可操作性的方式详尽而明确地交流此类偏爱可能是乏味的，需要很难生产的精确语言。最近进入视觉和语言基础模型（VLM）为所有这三个问题提供了解决方案。我们在单步表设置任务上介绍了此方法的初始结果，并找到了我们方法的概念概念。我们希望开发一种可推广的个性化家庭重排的方法，即1）样品复杂性低2）能够建模有关对象重新安排的抽象和复杂偏好，3）即使根据指定的说明，也可以制定这些任务计划。大型语言模型（LLM）和在互联网量表数据上预处理的VLM已被证明可以有效解决无明确培训的无数任务。具体来说，将LLM与文本学习[3]相结合[3]在制定任务计划方面取得了长足的进步，这些任务计划可以在几次拍摄中根据易于指定的人类偏好[32]解决一般的多对象重排任务并根据这些任务解决这些任务。我们提出了一种初始方法，该方法利用了Internet规模验证的VLM中的这些最新进步，以根据个人喜好解决多对象重排任务，即使这些偏好尚未完全指定。
概述 DMEI 为水手提供的功能
愿意放弃偏好 在申请工作时，海员可以声明他们愿意放弃之前的偏好，以便优先获得薪资等级/评级更高的工作（图 6）。实际上，这些海员愿意接受任何任务，只要这意味着他们将获得晋升。现有的偏好不会被删除，并且对于与晋升无关的申请仍然有效。CCC 还可以代表海员选择“愿意放弃”选项。
MSC Defense
响应肾脏分配的紧迫挑战，其特征是对器官的需求不断增长，该研究旨在为该问题开发出数据驱动的解决方案，该解决方案也包含了利益相关者的价值观。这项研究的主要目的是使用“成对的肾脏在线调查”中的数据来学习与肾脏分配有关的个人和群体级别偏好的方法。通过评估指标，使用机器学习分类器进行了三个级别的两个不同的数据集评估两个级别 - 个人，组和稳定性。单个级别数据模型可以预测各个参与者的偏好，组级别数据模型汇总参与者的偏好，而稳定性级别数据模型（组扩展小组级别）评估了这些偏好随时间的稳定性。