XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRank
主席Roegner，Cirino副主席，排名成员Ingram ...
感谢您允许我今天作证。我的名字叫凯瑟琳·雷切克（Catherine Ryczek）。我是俄亥俄州韦恩斯维尔的居民，是维滕贝格大学的校友，是国外和俄亥俄州的ESL（英语作为第二语言）的残疾人教育者。我非常反对SB 1及其同伴法案HB 6。维滕贝格大学虽然是一所私立大学，但已采用了许多“ DEI”计划，并由附近的州立大学，赖特州立大学（Wright State University）启发并带来了俄亥俄州的残疾人的先驱，也是全国前三名残疾人友好型大学之一。作为一个残疾人，我反对这项法案，因为对我来说，“ dei”是指可访问性服务，以帮助我成功完成学位，并在居住在校园里时为我创造积极的体验。从那以后，我一直是国外和俄亥俄州ESL的教育者，我的工作还通过将英语作为少数群体的第二语言来创造可访问性。尽管ESL可访问性也被广泛视为“ DEI”计划，但我坚信我的工作已经促进了许多对这个国家的良好态度，并且有很多机会为我们的经济和社会做出贡献，否则可能无法这样做。放弃教育中的“ dei”计划意味着要摆脱数百万工人和我们金融体系的贡献者的国家。它不是对我们国家经济福祉的抑制剂，而是一种创新，企业家精神和竞争优势。我要求您考虑我的证词，并对这项有害法案投票。我们已经看到，正确利用DEI的许多组织的盈利能力提高，尤其是员工保留，这导致了降低2020年期间发生的较高失业率。我强烈敦促您不要仅仅因为它被错误地用作少数公司中的“ PR机会”而放弃这些计划，并已成为当前特朗普政府的仇恨和恐惧的误解。“ dei”在我们奇妙的国家为我和许多其他人创造了生活 - 请不要将其从我和我的俄亥俄州人那里带走，而是努力争取我们的机会开花。再次感谢您有机会作证。
等级组税策略2025
1。防止赌博成为犯罪和混乱的根源，2。确保以公平开放的方式进行赌博，3。保护儿童和弱势群体免受赌博的伤害或利用。等级致力于安全，公平的游戏，并认识到持续创新以使赌博尽可能安全的重要性。英国税收贡献等级总部位于英国，并为英国财政部做出了大力贡献，截至2024年6月30日，这一年的直接和间接税款约为1.6亿英镑。排名的主要付款是：投注和游戏收入等级的最大贡献来自博彩和游戏职责。这些是由我们的场地和数字业务产生的博彩和游戏收入收取的。在远程游戏中，通常在客户所在的国家而不是业务运营所在的国家 /地区的国家 /地区支付职责。不可恢复的增值税等级会在其购买的商品和服务上产生增值税。投注和游戏在英国免于增值税，这意味着排名无法收回其造成的大量增值税，从而使其成为企业的成本。公司税收排在英国根据英国税法计算的应税利润支付公司税。雇主税款相关的税款，例如国家保险和社会保障，由英国的主要雇主等级支付。其他向政府支付的税款和付款等级还有许多其他税款，包括财产税，例如业务税，环境税，例如气候变化征税和许可费。
F&C Investment Trust PLC 投资组合按价值排名
F&C Investment Trust PLC 投资组合按价值排序：31/01/25 证券名称 持股 市值 NVIDIA CORP 1,914,044 184,834,620 PE INVESTMENT HOLDINGS 2018 LP 1 176,639,920 AMAZON.COM INC 848,610 162,250,518 PANTHEON ACCESS SICAV 1 157,706,077 MICROSOFT CORP 465,673 155,519,234 APPLE INC 750,677 142,480,990 META PLATFORMS INC CLASS A 228,302 126,515,624 MASTERCARD INC A 232,554 103,987,280 INFLEXION STRATEGIC PARTNERS 1 1 76,525,661 ALPHABET INC CL C 460,093 76,103,950 前十名总计 1,362,563,874 TAIWAN SEMICONDUCTOR MANUFAC 2,521,000 70,361,581 PE INVESTMENT HOLDINGS 2018 PO 1 68,016,289 ALPHABET INC CL A 389,506 63,951,680 SALESFORCE INC 189,062 51,961,455 BOOKING HOLDINGS INC 13,392 51,013,895 TESLA INC 155,953 50,770,255 摩根士丹利 415,032 46,214,524 马拉松石油公司 393,649 46,165,194 美国塔公司 309,341 46,039,564 博通公司 251,300 44,720,522 前 20 名总计 1,901,778,833 美国银行公司 1,180,686 43,966,335 VISA INC A 类股份 158,995 43,758,036 基恩士公司 120,700 42,180,344 好市多批发公司 52,839 41,654,189 NETFLIX INC 51,547 40,498,361 BRISTOL MYERS SQUIBB CO 840,104 39,843,350 SERVICENOW INC 46,267 37,919,560 FIDELITY NATIONAL INFO SERV 568,140 37,251,128 LINDE PLC 100,177 35,940,548 LAM RESEARCH CORP 550,101 35,869,145 前 30 名总计 2,300,659,827 WELLS FARGO + CO 556,817 35,316,704 GOLDMAN SACHS GROUP INC 68,574 35,311,586 ELI LILLY + CO 52,212 34,082,051 美国国际集团 566,940 33,599,841 劳氏公司 149,411 31,272,254 高通公司 222,927 31,009,394 慕尼黑铁路保险有限公司 69,242 30,216,126 MONOLITHIC POWER SYSTEMS INC 58,436 29,946,731 TRANSDIGM GROUP INC 27,479 29,902,156 嘉年华公司 1,326,960 29,549,718 前四十强总计 2,620,866,388 NRG ENERGY INC 357,373 29,477,428 CRH PLC 360,918 29,046,681 HOWMET AEROSPACE INC 283,997 28,915,117 SCHNEIDER ELECTRIC SE 133,464 27,378,913 COMPASS GROUP PLC 976,559 27,255,762 NOVO NORDISK A/SB 395,650 27,076,747 HCA HEALTHCARE INC 101,684 27,012,090 SMURFIT WESTROCK PLC 630,811 26,937,225 EXPERIAN PLC 664,059 26,602,204 UNION PACIFIC CORP 132,269 26,386,750 前 50 名总计 2,896,955,303 SAP SE 116,415 26,184,879 LENNAR CORP A 245,867 25,964,898 BERKSHIRE HATHAWAY INC CL B 68,802 25,934,970 METLIFE INC 371,934 25,901,143 COMCAST CORP CLASS A 955,325 25,863,868 PUBLIC STORAGE 107,705 25,852,507 WALMART INC 325,983 25,728,678
rank-1 CNN用于脑电图的心理工作负载分类
脑计算机界面（BCIS）可以分为两种主要类型：主动和被动BCI（Clerc等人2016）。当系统使用用户非自愿生成的信号时，BCI可以被动。更具体地说，这种类型的BCI经常用于评估执行不同心理需求的各种任务的用户的心理工作量，尤其是脑电图（EEG）（EEG）（Wang等人。2015，Adryou等。2018，Shalchy等。 2020）。 在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。 这取决于事先收集了标记的数据。 但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。 为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。 为此挑战提供的数据集（Hinss等人 2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。 每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。 提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。2018，Shalchy等。2020）。在大多数情况下，这些系统是使用分类器构建的，该分类器将大脑信号分为不同类别。这取决于事先收集了标记的数据。但是，这些系统通常是在火车和测试集都具有已知标签的实验室环境中开发的。为神经经济学的2021会议组织的“大挑战：被动BCI Hackathon”可以通过被动BCI的真实情况来挑战研究人员：从看不见的会话中分类数据，并掩盖了标签，以防止在测试集中进行任何细微的调谐。为此挑战提供的数据集（Hinss等人2021）由15个参与者的脑电图记录组成，这些参与者在3个不同的会议中进行了3个不同的会议，由NASA开发的多属性任务电池II（MATB-II）。每个会话都在不同的困难的块中分解：简单，中和困难。提供的数据包括来自这些块的2秒钟（采样频率为250 Hz），每个会话总共447个时代和每个参与者。难度标签仅在两个初次会议上提供。
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。