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• 活动 1：审查和分析 IRS 2025 财年的招聘和……
充分解释现代化进程，提供税法方面的直接指导 “透明度”是政府的义务，即与公民分享他们做出明智决策所需的信息，并让官员对人民事务的行为负责。对于国税局来说，这意味着在纳税人、税务专业人士、行业和其他利益相关者需要时，以易于理解、清晰和足够详细的方式向他们提供他们有权获得的所有信息。国税局必须透明、公正、公平和始终如一，以保持其诚信。为了维护纳税人的信任和信心，税务管理必须保持独立，不受党派影响，使其能够以促进纳税人和整个国家最佳利益的方式运作。国税局最近在与透明度有关的关键领域取得了进展，包括电话服务、澄清某些通知和信函以及改进在线账户。尽管取得了这些进步，纳税人和税务专业人士仍然表示与国税局进行有效沟通存在困难。20
SeqStudio系列基因分析仪——实现简单、快速、灵活的基因组分析
图 4. SeqStudio Flex 和 3500xL 仪器在 MSI 分析中产生了相似的数据。（A）TrueMark MSI 检测分析了 13 个微卫星基因座的不稳定性，包括广泛使用的 Bethesda 标准。确定为不稳定的基因座可以自动调用；然后软件将使用全部调用对样本进行总体调用。该检测包括两个高度可变的短串联重复 (STR) 序列 (THO1 和 PentaD)，可用于确认样本身份。该软件使用的专有算法不需要并行分析正常的非肿瘤组织即可进行稳定/不稳定调用。（B）使用 TrueMark MSI 检测分析了九个肿瘤/正常相邻对和一个仅肿瘤样本。使用两种仪器的数据，软件调用的基因座数量非常相似。样本 S07-001886-A5 回收的 gDNA 不理想；并非所有基因座都以同等方式扩增，因此在两种仪器上产生的结果略有不同。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
使用 KMA 分析的散弹枪宏基因组学长读测序数据以检测细菌病原体及其抗生素耐药性基因
1 比利时布鲁塞尔 Sciensano 应用基因组学横向活动，2 英国威布里奇动植物健康局细菌学系，3 德国柏林联邦风险评估研究所生物安全系，4 丹麦哥本哈根 Statens 血清研究所细菌参考中心，5 丹麦技术大学国家食品研究所，孔恩斯灵比，6 意大利罗马高级卫生研究所食品安全、营养和兽医公共卫生系，7 西班牙马德里康普顿斯大学动物健康系，8 荷兰莱利斯塔德瓦赫宁根大学与研究中心瓦赫宁根生物兽医研究分部，9 意大利泰拉莫阿布鲁佐和莫利塞“G. Caporale”动物研究研究所
对评论的反应：锌锌对普通冷持续时间的分数治疗效果：一种分析治疗对I
分位数回归是一种标准统计方法，在计量经济学中广泛使用（Binder和Coad，2011; Chen等，2014; Koenker，2017）。已鼓励其在临床医学中的使用（Beyerlein，2014； Hong等，2019； Staffa等，2019）。可以通过分位数回归来估算分位数治疗效果（QTE），并且QTE可以在分析随机对照试验的分析中有用，因为它可以在连续结局的整个分布中对治疗效应进行研究，而不仅仅是平均治疗效果（ATE）（ATE）（Schiele和Schmitz，2016年； Ohrnberger等，2020年； Hemil。 Pirinen，2023年； Pirinen和Hemilä，2023年）。在本期刊中，我们使用QTE分析锌lozenges对普通冷持续时间的影响，并鼓励其在分析随机对照试验中的使用（Hemilä
分析量子计算案例研究的框架
一个更好的例子来自 Nicholas Rubin 和 Ryan Babbush 撰写的《为未来纠错量子计算机上的物理模拟开发工业用例》，Quantum AI，2023 年 10 月，其中诚实地描述了解决各种物理模拟问题的各种 FTQC 用例。结果令人震惊。Nicholas C. Rubin、Ryan Babbush 等人撰写的《使用 Bloch 轨道的材料容错量子模拟》，PRX Quantum，2023 年 2 月至 10 月（52 页）提供了资源和时间估计，以数十万个逻辑量子比特和数千年为单位。Nicholas C. Rubin 等人撰写的《惯性聚变靶设计阻止本领的量子计算》，2023 年 8 月（37 页）列出了模拟各种设置（如质子和氘在核聚变中的相互作用）需要 5,650 到 33,038 个逻辑量子比特
数字化转型对企业发展战略的影响：趋势、挑战和机遇分析
数字化转型已成为业务发展的关键驱动力，重塑了行业并重新定义了公司的运营方式。本评论分析了这一转型过程中出现的趋势、挑战和机遇。公司越来越多地采用云计算、人工智能、物联网和大数据分析等数字技术来简化运营、改善客户体验和推动创新。数字化转型使人们专注于通过个性化体验和有针对性的营销策略来理解和满足客户需求。COVID-19 疫情加速了远程工作和数字协作工具的采用，从而带来了跨团队和组织的新工作和协作方式。许多组织都在努力应对过时的遗留系统和基础设施，这使得整合新的数字技术变得具有挑战性。随着公司收集和分析更多数据，确保数据隐私和安全已成为主要关注点。对具有数字技能的专业人员的需求日益增长，但许多组织在寻找和留住人才方面面临挑战。数字化转型使公司能够收集和分析大量数据，从而提供有关客户行为和偏好的宝贵见解。自动化和数字技术可以简化流程、降低成本并提高效率。数字化转型为创新和新业务模式的开发开辟了新的机会，使企业能够在快速变化的市场中保持竞争力。数字化转型正在重塑业务发展战略，推动创新并创造新的增长机会。然而，它也带来了一些挑战，例如遗留系统、数据安全和技能差距，组织必须解决这些挑战才能充分实现数字化转型的好处。
化学反应性理论分析微塑料的可能毒性：聚乙烯和聚酯作为例子
微塑料和纳米塑料在世界各地广泛。特别是聚乙烯（PE）和聚乙二醇二苯二甲酸酯或聚酯（PET）是最常见的聚体，用作塑料袋和纺织品。为了分析这两种聚合物的毒性，将具有不同单元数量的寡聚物用作模型。将低聚物用作聚合模板的使用先前已成功使用。我们从单体开始，并继续使用不同的低聚物，直到链长大于两个nm。根据量子化学的结果，PET比PE更好，因为它是更好的电子受体。此外，PET具有负电荷的氧原子，并且比与其他分子相比，可以促进更强的相互作用。我们发现PET形成了稳定的复合物，可以解离鸟嘌呤 - 酪氨酸核碱基对。这可能会影响DNA复制。这些初步理论结果可能有助于阐明微塑料和纳米塑料的潜在危害。
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
BrainBeats：一个开源EEGLAB插件，用于共同分析脑血和心血管（ECG/PPG）信号
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开放源代码，EEGLAB，EEG，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，QEEG，QEEG，特征分析，Hep/Hep/hep/hep/heo，hep/heo，brain heart Interplay，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact，Heart Artifact。摘要：BrainBeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析EEG和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要协议：心跳诱发的潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从EEG信号中提取。它应该帮助研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它们有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。EEG和ECG/PPG提供了无创，具有成本效益和便携式解决方案，用于捕获实验室，临床或现实世界中的大脑心脏相互作用。但是，由于技术挑战和缺乏准则，该域中的可扩展应用程序受到限制。现有工具通常缺乏统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的自动功能，对于可重复性至关重要。在标准化定量脑电图（QEEG）和心率变异性（HRV）特征提取方法中进一步存在，破坏了临床诊断或机器学习的鲁棒性（ML）模型。应对这些挑战，我们介绍了Brainbeats工具箱，该工具箱是作为开源EEGLAB插件实现的，提供了一套信号处理和功能突出功能。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO），用于以毫秒精度评估时锁的脑心脏相互作用； 2）QEEG和HRV功能提取，用于检查各种大脑和心脏指标之间的关联或构建基于功能的ML模型； 3）从EEG信号中自动提取心脏伪像，以消除进行EEG分析的任何潜在的心血管污染。我们提供了一个分步教程，用于在包含同时64通道EEG，ECG和PPG的开源数据集上执行这三种方法。可以通过图形用户界面（GUI）或命令行调整一系列参数以量身定制独特的研究需求。Brainbeats应该使大脑心脏的相互作用研究更容易访问和重现。