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Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。
不丹计划采用国家技术驱动器 - 我们准备好了吗？通过旅游业改变经济
今天有3,100家持牌运营商，但行业观察家估计，只有大约四分之一的活动。已获得了接近2,500条指南的许可。旅游班酒店也从1991年之前的七个旅馆发展到53个国际“旅游班”酒店和旅馆，提供1,807张床，到2002年。到2016年，国外和地区游客共有267家酒店，有10,278张床。128位于3至5星类别及以上。自2016年以来，估计有132家酒店（三星级及以上）在Thimphu和Paro（TCB数字）中得到批准。2星及以下的预算酒店的数量也在增加。Air BNB是一种全球在线住宿预订系统，宣传约70个或更多的不丹物业，使区域游客能够直接预订。将近一半的地区游客留在预算酒店，而这些住宿的收入不可用。同样，对不丹的区域游客进行的TCB调查表明，平均而言，调查的地区游客的一半单独从正常旅行成本中支出约5,530/-apart。这是国际游客总支出的一小部分，国际游客代表了总访客的三分之一。
欧盟和德国的汽车行业转型和工业政策：批判性观点
摘要欧盟（EU）和德国的汽车行业面临着主要的挑战，包括脱碳，数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用，但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余，从而导致失业，而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战，垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法，从而将电动性转化视为脱碳，数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法，同时存在差异，两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分；他们认为，面对气候危机，私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人：nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词：汽车行业，电动性，气候危机，工业政策，德国，欧盟jel代码：L50，L62，Q50确认：我要感谢HansjörgHerr，Christina Teipen，Christoph Scherer，Christoph Scherer，Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论，以及Simon furse的有用评论。
食品供应链中的数字转换
由Emerald出版。这是作者接受的手稿：Creative Commons Attribution非商业许可（CC：BOY：NC 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1108/scm-09-2023-0463。请参考任何适用的发布者使用条款。
湖泊生态系统中的砷毒性：腹膜生物转化和中国神秘的蜗牛生物蓄积Monique Rockefeller，Sarah Alaei和Alis
图4。砷矿甲基转移酶（ARSM）基因在鳟鱼湖，钢铁湖和基拉尼湖的周围DNA中检测到了PCR，使用靶向该基因保守区域的退化引物。从三个南部海湾声音湖中收集了植物，砷湖：鳟鱼湖（<1 ppb），钢铁湖（〜2 ppb）和基拉尼湖（〜20 ppb）。DNA以不同的浓度在聚合酶链反应（PCR）中用作模板，以不同的浓度：1 ng/ul，2 ng/ul和4 ng/ul。用两个引物对之一进行 PCR：与16S rRNA或ARSM基因互补。琼脂糖凝胶电泳。该图显示了用荧光染料，分子量（MW）梯子和可变标签可视化的凝胶。16S rRNA引物预计将导致111个碱基对（BP）的PCR产物，并且ARSM引物（MF1和MR2）预计将导致302至346 bp之间的PCR产物。
Seeloz和Digital Enterprises建立了一种变革性的AI合作伙伴关系，以彻底改变卡塔尔的能源领域
这种合作标志着卡塔尔数字化转型之旅的关键步骤，利用Seeloz的强化学习自动化（RLA）平台和Microsoft的尖端云和AI基础架构创造了自主优化引擎来创建能量价值链，资产管理和生产工作流程。Energizeai旨在通过在每个决策层部署AI驱动的智能来消除效率低下，降低运营成本和防止未来的卡塔尔能源生态系统。
通过数据科学和转化创新转化慢性肝病的筛查，风险分层和治疗优化
近年来在肝病学上取得了显着进步，但巨大的挑战和未满足的需求仍然存在。1个慢性肝脏疾病施加重大的公共卫生负担，肝细胞癌（HCC）是全球癌症死亡率的第四个主要原因。2种风险评估，筛查，预后和治疗优化的缺陷有助于次优的患者护理。然而，肝病领域随时准备在新兴的研究和新工具上取得成功，从而增强了对肝病机制的理解，卓越的预后准确性以及更量身定制的治疗递送。将这些创新从长凳转换为床边将是改善肝脏疾病患者的临床管理和结果的关键。3最紧迫的肝病需求之一是提高预后精度和HCC的治疗选择。作为最常见的原发性肝癌，HCC占了癌症的大量死亡率。4优化和个性化的HCC疗法需要准确预测治疗反应和整体预后。5研究表明，α-五蛋白（AFP）和成像特征等生物标志物的预后效用，但是结合多种方式可以进一步完善结果预测。一个例子是MAPS-Crafity评分，它吸收了临床变量，AFP水平和CT/MRI发现，以预测高级HCC中的免疫疗法和靶向治疗反应的系统。6-10包括变压器模型在内的机器学习方法还表现出有望解剖复杂数据集，以确定局部区域处理后的HCC预后，例如射频消融（RFA）。