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PPA 定制核心美国 LgMd Cp Val (PPA-F)
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影，并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前，管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要，但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色，该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作，向其客户提供该策略。因此，在过渡月之后，摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此，管理人的结果和策略的结果可能会有所不同，如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间，则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出，并标有“过渡”字样。
与游戏收集定量数据中的有效性威胁
我们已经看到使用游戏来收集游戏以外的研究问题的数据本身，这是在研究本身之外的研究问题，称为游戏研究（Deterding等，2015）或基于游戏的方法（Slegers等，2016）。例如，经济学家长期以来不得不与他们无法进行真正的宏观经济实验的事实作斗争 - 政府也不会允许他们，也不能真正建立并比较两个相同的现实生活经济体。因此，像卡斯特罗诺娃，威廉姆斯，拉坦和基冈（2009）或Živić，Andjelković，Andjelković，Özden，Dekić和Castronova（2017）已经探索了基于经济性经济学的虚拟经济学，在MACRIEN上，在Maccrotect of MacCRAID上，已经探索了使用MacCRIEN的虚拟经济体的使用。现实世界。正在适应现有的，并创建了新游戏，例如实验室和在线实验（Hawkins，Rae，Nesbitt和Brown，2012; Oladimeji，Thimbleby，Curzon，Iacovides，Iacovides和Cox，＆Cox，＆Cox，2012年）。例如心理学和流行病学是重新修复游戏智能 - 现有娱乐游戏的大规模数据 - 回答基础研究问题（Devlin等，2014； Williams，Contractor，Poole，Poole，Srivastava，＆Cai，＆Cai，2011）。在人们的游戏中表现与诸如流畅智能（Kokkinakis，Cowling，Drachen和Wade，2017年）等游戏外的特征之间建立了密切的关系，他们建议游戏可以用作替代心理测量乐器。人类计算机互动（HCI）和其他领域的定性研究人员越来越多地使用板和纸牌游戏来构建用户和设计研究过程（Hannula＆Harviainen，2016； Slegers等，2016）。所谓的公民科学游戏正在吸引成千上万的志愿者来众筹科学数据收集和处理任务，例如记录污染水平，分类星系图像或识别蛋白质折叠（Cooper，2015年）。
2025年3月12日 - 天鹅谷法定规划委员会
关于这种发展可能对其业务产生的任何影响。成员讨论了该开发是否应提供一些农业生产，因为它在Swan Valley计划计划第1号（SVPS1）下位于优先农业区内。成员被告知，粮食和饮料生产被确定为SVPS1下的酌处用途，因此不需要是农业生产的辅助。还建议，支持者计划用荣耀的葡萄藤替换物业入口处无葡萄的葡萄藤，尽管葡萄藤虽然不合格，但仍将保留天鹅谷的景观和特征。成员讨论了该申请符合土地使用的要求，并考虑了社区咨询的反馈，并注意到他们对申请的总体支持。成员同意出于报告，土地和遗产部的建议，出于报告中的讨论和概述。由成员富兰克林（Franklin）由布鲁克斯专员借调
较小的环境价值和可持续的译者
这个未成年人可以帮助您确定社会，环境和气候不公正现象，并创造性地思考如何促进更公平和环保的社会。它介绍了各种概念镜头，包括气候正义，环境伦理，科学和技术研究（包括基于行动的研究”），农业生态学，非统治性，生物文化保护，现场哲学和历史研究，以研究公正和可持续未来的中心价值。您将学会确定促进研究和创新的多样化，公平，可持续和包容性准则以及负责任的技术设计的复数价值。您还将有机会考虑在他们自己的纪律培训的背景下这意味着什么。
从定性到制造公司的定量数据评估
摘要。由于数据在工业环境中变得越来越重要，因此在制造公司如何一致，全面地衡量数据驱动的附加值方面出现了一个问题。目前，对数据估值的尝试主要是在公司内部层面和定性规模上进行。这导致了不确定的结果和数据获利的未使用机会。从理论上讲，现有的方法以确定定量数据值很少使用且不太复杂。尽管定量估值框架可以使实体能够将数据估值从内部到外部级别传输到外部级别，以考虑到数字转换的进度到外部报告。本文通过提出一个四部分估值框架，该框架指定如何转移内部（定性，定量数据评估），从而有助于数据价值评估。所提出的框架建立在以实践为导向的行动研究中获得的见解。最终使用单个案例研究方法对机床制造商进行了测试。将价值放在数据上将有助于管理层管理数据的能力以及实现数据驱动的收益和收入。
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
早期逆境与成人大脑的预期价值信号较低有关
抽象背景：假定早期不良经历会影响奖励学习和决策的基本过程。然而，在逆境中调查这些电路的计算神经影像学研究稀疏，仅限于在青少年样本中进行的研究，从而使长期效应未经探索。方法：使用纵向出生队列研究的数据（n = 156; 87女性），我们研究了逆境与奖励学习的计算标记之间的关联（即期望值，预测错误）。在33岁时，所有参与者都完成了功能性磁共振成像 - 基于被动回避任务。心理病理学测量。我们应用了主成分分析来捕获7种逆境度量的常见变化。由此产生的逆境因素（因子1：产后心理逆境和产前孕产妇吸烟；因子2：产前孕产妇的压力和产科逆境；因素3：较低的孕产妇刺激）与核心奖励网络中的心理病理学和神经反应相关联。结果：我们发现，主要由较低母体刺激告知的逆境维度与右壳核，右核核核和前扣带回皮质的较低的期望值表示有关。右核中编码的期望值进一步介导了这种逆境维度与心理病理学之间的关系，并预测了在COVID-19大流行期间较高的撤离症状。结论：我们的结果表明，护理人员环境中的早期不良经历可能对奖励相关的大脑区域中的奖励学习具有长期的破坏作用，这可能与次优决策有关，从而增加了心理病理的脆弱性。
评估报告| GTT数据
条例166a的Sebi（资本和披露要求）条例，2018年其他条件（1）任何优先问题，可能导致控制或分配超过5％的邮政发行股票的5％以上的发行人的发行人的股本完全稀释的发行人，以供分配的估值和估价的估值，以确定估价的估值，并要求估算的估值：此类案件应在第164条第（1），（2）或（4）条根据情况下确定的地板价格中的价格较高，或根据估值报告中确定的价格或根据发行人协会的规定，如果适用的是有任何建议的优先级别，则可能会逐步控制，如果有任何涉及的估值，即还涵盖了控制保费的指南，该指南应根据第一个条款的价格计算出来：进一步提供注册估价员的估值报告应在发行人的网站上公布，并在通知中提及股东大会。
坡道加深了投资者的长凳，估值增长到130亿美元
•现在，由多产品采用驱动的年度支付量为55亿美元。•RAMP AI正在实现从托管财务软件到真正自动财务运营的转变。•加速了Ramp的使命，以节省客户的时间和金钱。纽约，纽约 - 2025年3月3日 - 领先的金融运营平台Ramp宣布，包括条纹，GIC，GIC，Avenir增长，Thrive Capital，Khosla Ventures，Khosla Ventures，General Catalyst，Lux Capital，137 Ventures和Definition在内的新的和现有的投资者已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元的资本，该公司已从员工和早期的投资者那里购买了13000万美元，该公司是公司的13亿美元。坡道发展为金融团队的全面运营系统，取得了良好的成果。迄今为止为客户节省了20亿美元和2000万小时，现在，跨卡交易和账单付款的年度支付量超过550亿美元，高达2023年1月的100亿美元。在这些投资者的支持下，RAMP可以加速其使命并提供更多价值。“我们沉迷于一个目标：给企业回馈时间和金钱，” RAMP的联合创始人兼首席执行官Eric Glyman说。“我们构建的每个产品，我们启动的每个功能都致力于消除财务浪费和繁忙的工作，因此公司可以更有利可图。AI从根本上改变了业务的运作方式，我们正在确保客户处于这种转型的最前沿。”关键里程碑（2024年1月 - 2025年1月）在过去一年中实现了以下里程碑：多产品创新和采用