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书籍级长文本的可读性评估
在实际教育应用中，广泛需要对书籍级长文本进行可读性评估。然而，目前大多数研究都集中在段落级可读性评估，对超长文本的处理工作很少。为了更好地处理长序列的书籍文本并利用难度知识增强预训练模型，我们提出了一种新颖的模型 DSDR、难度感知片段预训练和难度多视图表示。具体来说，我们将所有书籍分成多个固定长度的片段，并采用无监督聚类来获得难度感知片段，这些片段用于重新训练预训练模型以学习难度知识。因此，长文本通过对具有不同难度级别的多个片段向量进行平均来表示。我们构建了一个新的儿童分级读物数据集来评估模型性能。我们提出的模型取得了令人满意的结果，优于传统的 SVM 分类器和几种流行的预训练模型。此外，我们的工作为书籍级可读性评估建立了一个新的原型，为未来相关研究提供了重要的基准。
使用常见的空间模式
摘要 - 目的：当前听力设备中的降噪算法缺乏有关使用多个源时用户参与的声源的信息。为了解决此问题，可以将它们与听觉注意解码（AAD）算法相辅相成，该算法使用电解形成术（EEG）传感器解释了注意力。最新的AAD算法采用了刺激重建方法，其中，从EEG重建了所在源的信封，并与单个来源的信封相关。这种方法在短信号段上的性能很差，而较长的段则在用户切换注意力时会产生不切实际的检测延迟。方法：我们建议使用纤维库公共空间模式滤波器（FB-CSP）作为替代AAD范式来解码注意力的方向焦点，该范式不需要访问干净的源信封。结果：所提出的FB-CSP方法在短信号段上的刺激重建方法以及在同一任务上的卷积神经网络方法都优于刺激重建方法。我们达到了很高的精度（1秒钟的窗口为80％，准瞬时决策为70％），这是足以达到低于4 s的最小预期开关持续时间的能力。我们还证明，解码器可以适应来自看不见的主题的未标记数据，并且仅与位于耳朵周围的EEG通道的一部分一起工作，以模仿可穿戴的EEG设置。结论：提出的FB-CSP方法提供了对听觉注意力的方向焦点的快速准确解码。明显的能力：非常短的数据段上的高精度是迈向实用神经传导的听力设备的重要一步。
掌握奢侈品行业的供应链管理...
2021 年，库存价值与收入之比恢复至疫情前的平均水平。然而，2022 年，由于经济压力和持续的供应链中断，库存水平再次上升，超过了疫情前的水平。2022 年第四季度的情况令人担忧，因为传统的假日季库存清理未能实现。奢侈品板块的库存水平高于非奢侈品板块，在疫情期间达到峰值，但在疫情后有所回落。相比之下，非奢侈品板块在疫情期间面临库存挑战，由于消费者需求不可预测，2022 年库存仍然过剩。这些过剩库存为折扣零售商创造了机会，尽管他们面临着自己的库存管理障碍。
具有里程碑意义的环境法
基因组数据在三个领域推进了ESA实施：识别可列出的单元（即物种，亚种和不同的人口段），可行性评估以及恢复策略的发展。自适应基因组学提高了我们对自适应分化和进化潜力的理解，已经被用来告知这三个目标（7）。例如，这些数据可以通过表征物种的自适应多样性和进化遗产来帮助描述指定不同人口段的“重要性”。在最近的一个案例中，发现一个小的基因组区域与产卵迁移的季节性时机有关，这是太平洋鲑鱼中重要的生活历史特征。这一发现挑战了定义
年度报告 - 2023 - 2024 财年
Chola 致力于丰富人们的生活，这一承诺始终不渝。46 年来，Chola 一直致力于提供财务援助，帮助人们实现梦想、实现短期和长期目标，并促进企业发展。通过接触社会各阶层，包括信贷渠道有限的阶层，Chola 为人们带来了更光明的未来希望，在促进人们向更美好生活过渡方面发挥着关键作用。无论是卡车司机成为车队老板、租户实现拥有房产的梦想、小企业通过抵押贷款扩张，还是企业家通过中小企业贷款发展壮大，Chola 都能激发人们的抱负，实现他们的雄心壮志。
EEI 2023IRA和IIJA摘要对清洁技术的影响
1。高填充铀2。通过2050年创建的职位总数；逐步的新工作计算为所有非负＃工作年度差异的总和（例如，2021年的工作年度减去2020年工作年度的工作，可提供2021个新工作）；累计计算中的增量新作业注：左侧的数字是基于IEA宣布的承诺（APS）方案，从2020- 2050年开始在优先级的价值链段中求和，除了所有价值链段中的工作都求和了所有价值链段的工作：IEA。 BCG分析
基因型无关的转化和基因组编辑，使用新型的外植体材料
农杆菌介导的菜籽（甘蓝纳普斯）通过下胚轴段转化是过去30年来常用的一种方法。虽然基于下胚基的方法是良好的，但它不容易适应精英种质，并且延长过程对于生产转化设置并不理想。我们开发了一种基于上皮基和较高的茎（损伤）段的农杆菌介导的转化方法，该方法有效，快速且可用于高通量转化和基因组编辑。该方法已在多种低芥酸菜籽基因型中成功实现。该方法似乎是与基因型无关的，具有不同的转化效率。节日段转换用于产生转基因事件以及CRISPR-CAS9介导的移码基因敲除。
事实说明 - 国防部
AEHF 系统由地球同步轨道上的卫星组成，其吞吐量是 1990 年代 Milstar 卫星的 10 倍，用户覆盖范围大幅提高。最后一颗 AEHF 卫星于 2020 年 3 月 26 日发射，是美国太空军的首次发射。AEHF 可在南北极之间提供 24 小时不间断的全球覆盖。AEHF 系统由三个部分组成：空间（卫星）、地面（任务控制和相关通信链路）和终端（用户部分）。各部分将以 75 bps 到大约 8 Mbps 的指定数据速率提供通信。空间段由在轨卫星系统组成，利用交联通信实现完整的卫星间通信。任务控制段控制在轨卫星、监测飞行器健康状况并提供通信系统规划和监测。该段具有很强的生存力，拥有多个控制站。系统上行链路和交联链路将在极高频率范围内运行。终端部分包括所有军种和国际合作伙伴使用的固定和地面移动终端、船舶和潜艇终端以及机载终端。太空系统司令部 (SSC) 负责采购太空和地面部分以及太空部队终端部分。
交易监控系统的设计、实施和优化见解
• 定义细分标准：用于对客户进行分组的因素，例如交易频率、规模和类型、地理位置、职业和业务性质。 • 收集交易数据和其他相关信息，例如客户资料和交易历史。 • 使用统计方法（例如聚类和回归分析）分析数据，根据客户特征或定义的标准对客户进行分组。 • 根据风险进一步细分客户：可以按照客户风险评级进一步细分初始细分，以便进行基于风险的监控。高风险客户的交易将受到更严格的门槛限制，以加强监控。 • 审查和完善客户细分：根据新数据或不断变化的风险因素定期审查和调整细分标准。