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独家专访 ATR 首席执行官 Stefano Bortoli
座椅吸引力 Acro 的最新产品 6FB 系列（固定靠背）座椅（之前称为 6LC）遵循了公司的原则，即重量最轻的固定靠背座椅，活动部件很少，同时通过简单但宽敞的设计保持乘客的舒适度。Acro 消除了不必要的层，并在座椅靠背中使用了碳复合材料，这是其设计简约使命的一部分，但同时减轻了重量，并增加了座椅的吸引力和舒适度。Barnett 说：“这款新颖创新的产品设计简单，空间利用巧妙，能够独特地适应重新定义的后 COVID 客舱环境。”“6FB 系列的简约外形，活动部件更少，使深度清洁更容易、更有效，同时提供灵活性选择❱❱❱
消费者忠诚度期望和偏好年度报告
年轻消费者并非天生忠诚度较低，但他们对自己所忠诚的品牌更加挑剔。年轻消费者更换计划时，往往出于几个关键原因。最常见的因素包括更有吸引力或更有价值的获得财务奖励的方式、获得非财务利益的途径更多以及计划结构更简单。这些方面再次表明忠诚度计划基础仍然很重要，因为价值和简单性是所有年龄段最重要的属性，也是消费者转向竞争对手计划的主要原因。为了吸引、吸引和留住所有年龄段的忠诚会员，零售商应继续提供财务价值和简单性，同时探索增加数字驱动、面向社区的功能的机会。
3个原因OOTBI是Veeam
OOTBI建立在零信任原则上，并提供S3本机不变的对象存储设计和优化，以无与伦比的备份和恢复性能。首先通过对象牺牲绩效和简单性来满足OOTBI的预算约束的必要性。
独家专访 ATR 首席执行官 Stefano Bortoli
座椅吸引力 Acro 的最新产品 6FB 系列（固定靠背）座椅（之前称为 6LC）遵循了公司的原则，即重量最轻的固定靠背座椅，活动部件很少，同时通过简单而宽敞的设计保持乘客的舒适度。作为其简约设计使命的一部分，Acro 消除了不必要的层，并在座椅靠背中使用了碳复合材料，但同时减轻了重量，并增加了座椅的吸引力和舒适度。Barnett 说：“这款新颖创新的产品设计简单，空间利用巧妙，使其能够独特地适应重新定义的后疫情时代的客舱环境。”“6FB 系列采用实用的极简主义形式，活动部件更少，使深度清洁更容易、更有效，同时还提供灵活性选择❱❱❱
VariEze - 免费
free.fr › Varieze_poh PDF 2018年6月8日 — 2018年6月8日 制造的飞机具有实用性、经济性、舒适性、简单性和……的最新进展，减轻了他的工作负担并进行了长途旅行。VariEze 确实如此！ 30 页
NASA 历史 - 新闻与笔记
苏联航天器设计的发展。苏联的方法也依赖于简单性，因为谢尔盖·科罗廖夫更喜欢球形，因为它具有固有的稳定性，并且在东方号的设计中也具有简单性，而水星的则是截锥形。虽然两种形状都很钝，但苏联人用隔热材料包裹了球形的东方号。这增加了相当大的重量，但考虑到苏联火箭的升力能力，这并不算什么问题。有关当时美国和苏联方法的更多比较，请参阅 Ezell、Edward Clinton 和 Linda Neuman Ezell 的《伙伴关系：阿波罗-联盟测试项目的历史》（华盛顿特区：NASA SP-4209，1978 年），第 66-73 页。有关苏联计划本身的更深入报道，请参阅 Asif A. Siddiqi 的《向阿波罗发起挑战：苏联与太空竞赛，1945–1974》（华盛顿特区：NASA SP 2000-4408，2000 年）。
开源 PLC - 数字记录器
将 Arduino 的简单性与美国的可靠性相结合。这款开源 PLC 可满足您的需求。所有输入和输出均受到保护。为什么要使用电路板、电线和组件堆栈？从完整的重型 PLC 中获得更多功能。消除复杂性。正确完成工作。
BOIN：用于设计单一药剂和药物的 R 包......
贝叶斯最优区间 (BOIN) 设计 (Liu 和 Yuan 2015；Yuan et al. 2016) 是一种新颖的 I 期临床试验方法，属于称为模型辅助设计 (Yan、Mandrekar 和 Yuan 2017；Zhou、Murray、Pan 和 Yuan 2018a) 的新类别，它结合了基于算法的设计的简单性与基于模型的设计的卓越性能。BOIN 设计可以像 3+3 设计一样简单地实现，但其性能却可与更复杂的基于模型的 CRM (Zhou、Yuan 和 Nie 2018b；Zhou et al. 2018a) 相媲美。模型辅助设计的另一个例子是键盘设计 (Yan et al. 2017)。由于其良好的性能和简单性，模型辅助设计在实践中的应用越来越多。 Clertant 和 O'Quigley (2017) 提出了一种半参数方法，建立了 BOIN 与其他设计（例如累积队列设计（Ivanova、Flournoy 和 Chung 2007））之间的联系。
将模式集与Jaccard索引
从数据挖掘以来，从数据挖掘和统计建模的能力也一直是数据挖掘的驱动力。可操作的知识通常采用模式的形式，其中一组先例可用于推断结果。在本文中，我们为比较不同模式集的问题提供了解决方案。我们的解决方案允许在不同技术（例如不同的分类算法）中获得的一组模式或从不同的数据样本（例如时间数据或出于隐私原因扰动的数据）进行比较。我们建议使用Jaccard索引通过将每个模式转换为集合中的单个元素来测量模式之间的相似性。我们的措施着重于提供概念简单，计算简单性，可解释性和广泛的适用性。在现实世界数据挖掘方案的背景下，将此度量的结果与预测准确性进行了比较。