XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemalan
Banpu Primes 4提高能源交响曲策略的方法：提高现金流，重新平衡资本结构，优化投资组合和ustholdin
In 2024 , the Company reported total sales revenue of USD 5,148 million (**approximately THB 181,549 million), the earnings before interest, taxes, depreciation and amortization (EBITDA) of USD 1,330 million (**approximately THB 46,970 million), operating profits of USD 83.3 million (**approximately THB 2,964 million) and a net loss of USD 2367万（**约68242万泰铢）。这是由于日本Nakoso发电厂撤资的影响以及由于泰国泰晤士报对美元的欣赏而导致的未实现的外汇翻译损失的影响。无论如何，该公司在上一年还取得了重大业务进展，包括美国纽约证券交易所BANPU的子公司BKV Corporation（BKV）IPO；撤资日本的中田电厂的股份；日本经济，贸易和工业部（METI）授予的补贴旨在在日本开发两个新的电池储能系统（BESS）项目 - AIZU和TSUNO项目，总生产能力为208 MWH，预计将在Q2/2028中开始商业运营； BKV的CCUS项目的开发名为“ Eagle Ford”，预计每年将隔离90,000吨二氧化碳等效含量，并预测到第一季度/2026年将完全运行。有关更多信息，请访问：www.banpu.com和https://www.facebook.com/banpuofficialth *ebitda是指利息，税收，折旧和摊销之前的收入。**根据2024年的平均汇率计算出1：THB 35.2936
IUPAC/CITAC指南：评估错误决策的风险，以评估具有质量平衡约束的物质或材料（IUPAC技术报告）
摘要：一种评估虚假决策的贝叶斯多元方法，是针对物质或材料的化学成分一致性而造成的，这是由于测量不确定性所致，该案例适用于该组合物受到质量平衡约束的情况。约束意味着，合格评估中组成部分内容的实际（“真”）值等于1（或100％）或其他正值小于1（小于100％）。因此，组件内容的实际值本质上相关。组件内容的相应测量值也相关。任何相关性都会影响对物质或材料化学组成的一致性评估中错误决策风险的评估。通过考虑所有观察到的相关性，讨论了一种用于适当评估相关风险的技术，包括评估受试者或材料组成的一致性概率或材料组成的概率。在R-gramming语言中应用了一种蒙特卡洛方法，以进行必要的计算。提供了风险评估的示例，以评估铂 - rhodium合金，纯三重氧化钾，香肠和合成空气的化学成分。
森林清理，补偿性造林和生物多样性抵消了森林：平衡瑞士的灵活性和等效性
定居区正在以中欧人口稠密地区的农业土地为代价扩大。这种发展也影响了森林。由于例如，森林清理交通和能源基础结构的发展，需要在其他地方进行造林，但是提供适当土壤的表面越来越稀缺。瑞士是一个重要的例子。它的人口稠密，表现出大量森林（也在低地），尽管它具有强大的森林保护法，但最近它允许与非森林相关的偏移量补偿森林清理。基于在利益相关者研讨会期间进行的Q-方法学调查的结果，我们表明，更灵活的森林特定规则的压力主要来自“外部”森林部门，即农业和发展部门。只有一小群演员旨在重新安装更限制的政权，而最大的演员群体则采用了现状。该小组拒绝扩展更灵活的规则，并遵守加强缓解层次结构的顶部，即优先考虑由发展引起的栖息地损失的优先级。这种对生物多样性的解释抵消了与发展需要尊重增长局限的信念。优先考虑缓解措施层次结构需要计划而不是市场协调方法。我们表明，在具有多功能森林制度以及高土地利用竞争之后，在具有僵化的生物多样性偏离范围的情况下，利益相关者偏爱阻碍栖息地银行方法的整合到计划补偿性相关性和生物多样性的规划中。
儿童和年轻人的神经疾病和心理健康•主管：Giorgia Michelini博士，Margherita Malanchini博士和Jessica Agnew博士 - MSC在人工智能中用于药物发现 报告 b''
神经散发儿童和年轻人（例如，具有自闭症，ADHD和阅读障碍在内的神经发育特征和/或诊断）经历的心理健康挑战，例如抑郁和焦虑，比神经型同伴要高得多。然而，在临床环境中，神经化青年中的这些问题通常没有得到足够的认可和支持，从而导致许多负面结果。我们对神经病年轻人的心理健康问题出现的原因知之甚少，这阻碍了针对该人群量身定制的心理健康干预措施的发展。这个博士学位项目旨在确定导致神经变性年轻人常见心理健康状况的过程，并制定新的早期识别和支持策略。与国际合作者和研究网络合作，该学生将有机会开发传染性维度方法的技能（例如，心理病理学的等级分类学，研究领域标准）以及对现有纵向数据集的高级分析，包括精神上，神经认知和遗传风险因素和神经差异的人，包括精神上的神经认知风险和神经差异的人。该项目还可能包括收集新的定量或定性数据的机会，并根据学生的利益（例如参与/共同制作方法）与神经差异社区和慈善部门合作（例如参与性/联合制作方法）。这些发现将为改善神经差异年轻人的心理健康的新方法提供信息，符合神经散发社区的优先事项。主管是拟议主题和方法论领域的主要专家。在我们的网站上了解有关生物学和行为科学学院的更多信息。关键词：神经差，心理健康，发展，纵向，大脑，遗传学研究环境QMUL大脑和行为中心（CBB）是一个多样的，跨学科的，科学的环境。在CBB中，一个不断增长的研究小组的认知和神经发育（Candy）实验室（Candy）实验室组合了六个由主管和其他学者共同领导的研究团队，在转诊框架，研究共同生产，统计，认知神经科学和精神遗传学方面提供了强大的专业知识。他们将提供指导和访问大型现有样本，国际协作网络以及多样化的研究培训和职业发展机会，包括但不限于QMUL和ESRC LISS博士培训合作伙伴关系。博士生将有机会在项目的广泛范围内探索自己的研究思想
引用（APA）：Ehrari，H.，Ulrich，F。，＆Andersen，H。B.（2020）。信息技术接受的关注和权衡：TH
在本文中，我们提出了一种新的动机模型，通过将自决理论（SDT）与统一的技术接受和使用理论（UTAUT）融合在一起。使用探索性方法，我们研究了人类动机决定因素如何影响技术接受的安全与隐私之间的权衡。我们将斯堪的纳维亚医疗保健环境作为我们的经验开始，并探讨了丹麦老年人如何看待基于传感器的电子卫生监测器技术来监视其健康状况。丹麦市政当局已开始使用这些技术来识别预警信号，从而通过使人们更加自力更生和减少不必要的住院来提高护理和生活质量。但是，在实施这些技术时，需要考虑有关隐私与安全的道德问题。在监视了21名受访者（平均年龄：85）之后，在九周内独立生活在家中，我们就他们对隐私和安全的担忧进行了采访。我们发现，如果受访者尊重自主权和个人诚信，以及基于传感器的监控的好处超过与健康相关的威胁，则受访者愿意妥协其隐私。我们使用这些发现和理论的开始来创建一种新颖的模型，该模型在使用UTAUT时考虑了人类的动力。
在EFL/ESL教室中平衡人和机器
AI是指可以使用可以分析数据，个性化学习经验并自动化常规任务的智能系统。在EFL/ESL教室中，正在利用AI驱动的工具来促进发音实践，语法校正，词汇量和实时反馈。这些创新使教育工作者能够分配更多的时间来细微的教学任务，例如培养批判性思维和文化理解。尽管有这些进步，但人类教师的角色仍然是核心，因为它们带来了不可替代的元素，例如情绪智力，适应性和文化敏感性。
激活的淋巴细胞蛋白合成能力和快速分裂速率
抽象的快速淋巴细胞细胞分裂对蛋白质合成机制提出了巨大的需求。通过翻译起始抑制剂处理细胞或小鼠后，纯种核糖体相关的核糖体相关链的流式细胞仪测量表明，乳腺细胞的典型率在典型的体外静止淋巴细胞和体内细胞中，核糖体在体内延长。有趣的是，通过体内激活或体外的发热温度，可以提高长制速率30％。静止和活化的淋巴细胞具有丰富的单体群体，其中大多数在体内积极翻译，而在体外，几乎所有的都可以在激活之前停滞不前。定量淋巴细胞蛋白质量和核糖体计数表明，细胞蛋白与核糖体的矛盾之比不足以支持其快速的体内分裂，这表明活化的淋巴细胞蛋白质组在体内可能以不寻常的方式产生。我们的发现证明了蛋白质合成在淋巴细胞和其他快速分裂的免疫细胞中的全球构成的重要性。
使用实时fMRI神经反馈克劳斯（F。f。f。; Kogias，N.O。； Krentz，M。； Lührs，M。
最近已经显示，急性应力影响大型大脑网络之间的神经资源分配，尤其是执行控制网络和显着网络之间的平衡。对这种动态资源重新分配过程的适应性被认为在与压力相关的PSY-CHOPALOGY中起主要作用，这表明应力弹性可以通过在这两个网络之间自适应地重新分配神经资源的保留能力来确定。积极训练这种能力可能是增加患有与压力相关的症状学风险的个体的弹性的潜在有前途的方法。使用实时功能磁共振成像，当前的研究研究了个人是否可以学会自我调节与压力相关的大规模网络平衡。参与者参与了双向和隐式实时fMRI神经反馈范式，其中间歇性地向他们提供了视觉表示显着性和执行控制网络平均激活和执行控制网络之间的差异信号，并试图自我调节该信号。Our results show that, given feedback about their performance over three training sessions, participants were able to (1) learn strategies to differentially control the balance between SN and ECN activation on demand, as well as (2) successfully transfer this newly learned skill to a situation where they (a) did not receive any feedback anymore, and (b) were exposed to an acute stressor in form of the prospect of a mild electric stimulation.当前的研究构成了基于与压力相关的大规模网络平衡的神经反馈培训的第一大成功证明 - 一种新颖的方法，一种新的方法有可能培训对现实生活中压力源的中心反应的控制，并可能为未来的临床干预措施奠定基础，以促进越来越多的弹性。
要切换还是不切换？平衡的政策转换离线增强学习
强化学习（RL） - 找到最大化所收集的长期累积奖励的操作行为（也称为策略），这是机器学习中最有影响力的机器学习中的最大影响之一。在几个决定性问题中，人们面临政策转换的可能性（从车道政策变为新政策），这会损害不容易忽略的成本，而在决定中，人们可以使用历史数据，而没有可用的数据，而无需进行进一步的在线互动。尽管这是最重要的，但据我们所知，这很重要，但几乎没有努力解决以一种灵活和原则性的方式解决收益和转换成本之间的关键问题。利用最佳运输领域的思想，我们将系统转换的系统研究局限于局部的RL。我们建立了基本属性，并为拟议的新型切换公式设计了净活动界算法。数字实验证明了我们的方法在体育馆的多个机器人控制基准和SUMO-RL的光照控制上的效率。
加泰罗尼亚参展商MWC 2025
仙人掌是一家多学科工程咨询公司，在硬件和软件开发方面具有丰富的经验，专门针对物联网沿其任何垂直行业的端到端电子解决方案：医疗保健，能源，农业，农业，金融科技，工业4.0，零售，零售，零售，家庭自动化，运输和物流。使用连续交付的敏捷工作方法，我们已经围绕客户的需求开发了高效的技术。连通性的广泛经验（WLAN，BLE，LORA，5G等。），能源管理（超低功率），人工智能（边缘机器学习），传感器（温度，压力，湿度，AGM，气体，CMOS等）），开发安全和分布式的云体系结构，以及Web和应用程序开发。效率是我们的激情。无论是开发硬件，云基础架构还是应用程序，我们总是设计需要最少资源的解决方案，为客户节省能源和金钱，并为更可持续的世界做出贡献。