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STF - 2024 年 6 月 30 日半年度 TSR
本半年度股东报告包含有关科学技术基金（以下简称“基金”）2024 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日期间的重要信息。您可以在 www.troweprice.com/prospectus 找到基金的招股说明书、N-CSR 表格上的财务信息（其中包括股息所需的税务信息）、持股、代理投票信息和其他信息。您也可以通过联系 T. Rowe Price（电话 1-800-638-5660 或发送电子邮件至 info@troweprice.com）或联系您的中介免费索取这些信息。
未来卡车 - TSR 新闻稿。......
● 提高 VRU 意识：随着时间的推移，驾驶员对 VRU 的意识增强。在一个车队中，驾驶员超速时发出的 VRU 警报比例随着时间的推移而下降，这表明驾驶员在可能检测到 VRU 的区域有意识地减速。与此同时，纽约市的一个部门在天气较暖和的月份看到更多警报，因为那时外出的人更多，这表明该系统在繁忙地区的重要性，在这些地区系统会标记 VRU。百威英博车队在试点的前三个月内，VRU 警报数量减少了约 50%，这可能是由于驾驶员行为的变化。这些结果突出了该系统如何帮助驾驶员提高意识并避免事故，从而使道路总体上更安全。
改变游戏化的物理干预
摘要 - 本研究研究了触发的屏幕限制（TSR）框架的有效性，这是一种促进运动的新技术，将负面增强与自适应游戏化元素结合在一起。与对照组相比，该研究研究了TSR框架对体育活动水平，成瘾性，健康指标，心理因素和应用可用性的影响。采用了混合实验设计，使用TSR框架的自定义iOS应用程序随机分配给30个参与者，或使用具有TSR功能的类似应用程序的对照组。结果表明，TSR组表现出明显更高的体育活动水平（P <.05）。TSR框架导致APP使用频率显着增加（P <.001）。健康指标通过单腿立场测试（p <.05）显示出平衡和稳定性的显着提高，而其他健康指标（包括一分钟内完成的最大跳跃千斤顶，运动后心率和身体成分）都没有显着变化。对心理因素的分析表明，TSR组的感知能力显着提高（p <.05），没有观察到的自主性或相关性的重大变化。与控制条件相比，TSR干预表现出明显更好的可用性指标，包括易用性，系统可靠性和可感知的有用性（所有p <.001）。这项研究有助于扩大游戏化的物理干预措施的采用，并将TSR框架作为解决身体不活动的有效技术。未来的研究应探讨长期有效性，不同的人群以及与可穿戴设备的整合，以进一步验证和完善TSR方法来解决身体不活动。
森林生态与管理-NSF -PAR
生物多样性在全球范围内正在下降，如果要逆转当前趋势，预测物种多样性至关重要。树种丰富度（TSR）长期以来一直是生物多样性的关键衡量标准，但在当前模型中存在很大的确定性，尤其是考虑到经典的统计假设和机器学习成果的生态解释性差。在这里，我们测试了几种可解释的机器学习方法，以预测TSR并解释美国大陆的驾驶环境因素。我们开发了两个人工神经网络（ANN）和一个随机森林（RF）模型，以使用森林库存和分析数据和20个环境协变量来预测TSR，并将它们与经典的广义线性模型（GLM）进行比较。模型。采用了一种可解释的机器学习方法，Shapley添加性解释（SHAP），以解释驱动TSR的主要环境因素。与基线GLM相比（R 2 = 0.7； MAE = 4.7），ANN和RF模型的R 2大于0.9，MAE <3.1。此外，与GLM相比，ANN和RF模型产生的空间群集TSR残差较少。塑形分析表明，TSR最好通过干旱指数，森林面积，高度，最干燥季度的平均降水量和平均年温度预测。塑造进一步揭示了环境协变量与TSR和GLM未揭示的复杂相互作用的非线性关系。该研究强调了森林地区保护工作的必要性，并减少了低森林但干旱地区的树种与降水有关的生理压力。此处使用的机器学习方法可用于研究其他生物的生物多样性或在未来气候场景下对TSR的预测。
Spark 24-26 财年战略
1 TSR 计算为每股价格和每股股息（在除息日再投资）。Spark 2020 财年至 2022 财年（2019 年 7 月 1 日至 2022 年 6 月 30 日）的三年 TSR。同行组并不详尽，但主要是一组选定的综合电信运营商，这些运营商在市场曝光度方面被视为与 Spark 最接近的同行
洞察力与付款 - 付款 - ...
•电话销售销售规则（TSR）：FTC最强大的执法工具之一•针对债务减免服务的特定规定，负面期权营销，投资机会，使用预先验证的帐户信息的使用•毫无疑问•在该人知道或有机会避免任何卖方或有企业的企业中，它会为任何卖家或企业提供任何卖方或企业的范围，以供您提供任何卖方或企业，以供卖出或有效期销售者，以供卖出该公司或企业销售者，以至于该公司的销售商或企业范围是在卖出的范围或telemertive of terem nise''
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。
人质恶性疟原虫CSP C末端抗体的分子和功能特性
人类单克隆抗体（mAb）进行了针对恶性疟原虫外孢子菌蛋白（PFCSP）的中央重复和连接结构域（PFCSP）的研究，以指导与针对PFCSP c c c c c c c c c c c c c t extime的抗体。在这里，我们描述了73种种系的分子特征和保护潜力，并突变的人物mAb针对高度免疫原性PFCSP C末端结构域。两个mAb在C末端连接器中重复的线性表位，具有序列与重复和连接基序的序列相似，而其他所有靶向构象表位的a -thrombospondin重复（A -TSR）域中的构象表位。多态TH 2 r /th 3 r的特异性，而不是A -TSR中保守的RII + /cs.t 3区与IGHV 3-21 /IgVl 3-11或IgLV 3-1基因使用相关。与抗重复mAb相比，C末端特异性mAb显示出更有效的亲和力成熟和类转换的迹象，但活体孢子岩结合和抑制活性仅限于单个C链链反应MAB，具有与中央重复和Junc-tion的交叉反应性。数据提供了人类抗C-链链和抗A -TSR抗体响应的新见解，这些抗体响应支持将PFCSP C末端排除在疟疾疫苗设计中。