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创新系统需要重新启动
例如，2011 年，波士顿咨询集团的增长与创新分析中心 (GIA) 帮助一家面临市场增长放缓的领先半导体设备公司通过分析专利引用网络找到了意想不到的邻接点。该公司在超低温真空移动材料方面的专业知识可能对人体组织处理（一个高度分散的市场）具有巨大价值。通过挖掘初创企业、投资和专利数据，GIA 确定了潜在的收购对象，加速了该公司成功进军生命科学领域。如今，在以 30 亿美元将原有的半导体业务出售给私募股权公司后，这家纯生命科学业务已成为市场领导者，市值达到 30 亿美元。
美联储的货币政策战略方法需要重新启动
8这种下降是基于密歇根大学消费者对预期通货膨胀的一年期预期通货膨胀的调查。9美联储将SEP用作前瞻性指导，并始终将通货膨胀投射到2％。更准确地说，FOMC参与者都认为“适当的政策”将向美联储的目标转移到通货膨胀率，尽管他们对该政策必须采取什么看法，这是在Sep中的利率政策报告中的分散事件所证明的。结论必须是，美联储选择的实际政策是有缺陷的，或者美联储所理解的货币政策的传输机制是有缺陷的，或两者兼有。10参见Summers（2016），例如11参见Laubach and Williams（2016）。10参见Summers（2016），例如11参见Laubach and Williams（2016）。
bootgsea：多...>
结果：通过将我们的方法应用于六个独立的癌症转录组学数据集，我们表明bootstrap GSEA可以帮助选择更健壮的富集基因集。此外，我们将方法应用于从脊柱肌肉萎缩（SMA）的小鼠模型获得的成对转录组学和蛋白质组学数据，这是一种与多系统参与相关的神经退行性和神经发育疾病。在两个OMIC级别获得了强大的排名后，将两个排名列表组合在一起以汇总转录组学和蛋白质组学结果的发现。此外，我们构建了新的R包装“ bootgsea”，它实现了所提出的方法并提供了发现的图形视图。基于自举的GSEA能够在示例数据集中识别当在引导程序分析期间设置组成更改时，这些基因或蛋白质集不那么健壮。
chatdesign：boottragping生成平面图
摘要。大型语言模型（LLM）在各个领域取得了巨大的成功，彻底改变了语言翻译，文本生成和提问等任务。但是，生成平面图设计构成了一个独特的挑战，需要实现复杂的空间和关系约束。在本文中，我们提出了ChatDesign，这是一种创新的方法，它利用预先训练的LLMS的力量从自然语言描述中生成平面图设计，同时根据用户互动结合了迭代修改。通过通过预先训练的LLM处理用户输入文本并利用解码器，我们可以生成回归参数和平面图，这些参数和平面图精确量身定制，以满足用户的特定需求。我们的方法结合了一个迭代完善过程，通过考虑输入文本和先前的结果来优化模型输出。在这些互动中，我们采用了许多战略技术来确保生成的设计图像与用户的要求完全符合。通过严格的实验（包括用户研究）证明其可行性和功效，对所提出的方法进行了广泛的评估。经验结果一致地证明了我们方法比现有方法的优越性，展示了其生成平面图的能力，这些平面图与人类设计师创造的人相媲美。我们的代码将在https://github.com/thu-kingmin/chatdesign上找到。
媒体宣传的不言语 - 重新启动到促进...
媒体对所有媒体公司的声明2024年3月14日，自由州工厂重新启动以促进经济并创造就业机会，并在两周前举行的成功的自由州投资会议之后，自由州政府启动了翻新计划，以升级2023年3月12日在Botshabelo Industrial Park上升级国有工厂。这项倡议来自自由州政府的投资会议承诺，该省将着手进行变革性的模式，以创造有利的生态系统，以实现业务增长和创新，重塑经济格局，以应对社会经济挑战，失业，贫困和贫困，以提高人们的生活。通过Destea，自由州政府专注于在Qwaqwa的Botshabelo升级工业园区，其中包括Maluti在Harrismith的Phofung Procement Croppings Promance Zone，以允许投资者扩大其服务并创造就业机会。在自由州工业园区的18个820个工作中，Botshabelo工业园有6000人工作，如果可以最佳利用工厂，则有可能增加5000个工作岗位。在发布当天，纳利迪·帕哈洛（Naledi Phahlo）女士是卫生解决方案的创始人兼总监 - 在波特沙贝洛工业园区的一家翻新工厂之一，他为家庭和工业用途，灌木丛，差异人，差异化产品以及汽车清洁产品以及PPE企业提供的企业企业提供了友好的业务，并在她的企业中提供了自由企业，并提供了自由企业，该公司的工业用途，工业用途，工业用途和工业用途。“我在我的企业家之旅中真正见证了上帝的忠诚。我很荣幸成为年轻的商人之一，他在簿记培训中见证了自由州政府的协助，无论是财务和非财务支持，以维持我的业务，为经济做出贡献并创造就业机会。我是Destea 2023年青年商务推销计划的获胜者，并将业务价值数量为R120000。此外，我还得到了电源混合设备的协助，并提供了成为Saitex参展商的一部分的机会。为非洲买家和卖家提供市场访问展览，我会见了来自赞比亚的潜在买家，这些买家有兴趣批量购买我的产品。然而，为了完成合同的最终确定，他们访问了我的公司，并意识到操作空间没有达到标准，因为我是从密封的空间中运营的，因此使他们担心并怀疑我的能力。
作战靴类型对鞋内力的影响及……
抽象的简介作战靴是军事人员的必不可少的防护装备。本研究的目的是检查（1）战斗靴类型对地面反作用力（GRF）变量的影响以及在卸载和加载步行过程中感知的舒适性以及（2）舒适度和生物力学测量之间的关系。在61名在承载重负荷的同时，比较了61名具有军事行军经验的男性参与者的四种类型的战斗靴（例如，质量，厚度）和机械性能（例如，缓冲，刚度）。在每种启动类型中，参与者在卸载和20公斤加载条件下以其首选速度完成了10米的步行路程。使用Loadsol Wireless内纸内传感器系统测量行走过程中的峰值力和载荷速率。使用7点李克特量表评估舒适度。在统计上比较了加载和卸载步行之间以及跨启动类型之间的差异。在舒适变量和GRF变量之间进行了相关分析。在所有启动类型中平均结果，参与者承载20公斤载荷时的行驶速度慢了2.1％，同时经历了峰值力量高24.3％，负载率提高了20.8％。引导D被认为是最舒适的，其次是靴子C，B和A（χ2（2）= 115.4，p <0.001）。参与者的行走速度稍快（p = 0.022，ηp2 = 0.052），并且在两个舒适的靴子（C和D）中显示出更高的负载率（P <0.001，ηp2 = 0.194），比较不舒适的靴子（A和B）（A和B）。在感知到的舒适度和任何GRF变量之间没有发现显着的相关性。结论战斗启动特征可以在步行过程中极大地影响感知到的舒适度等级，而启动类型之间的生物力学差异则更为微妙，无论负载条件如何。舒适变量和力量变量之间缺乏关系表明，应考虑主观和客观的测量值，以全面评估战斗靴。
通过引导模拟和塑造添加说明
机器学习方法在医疗领域广泛使用。但是，这些模型的可靠性和功效很难评估，这使得研究人员难以确定哪种机器学习模型适用于其数据集。我们评估了模型指标（例如AUROC，灵敏度，特异性）的方差计算是否通过自举仿真和外形加性解释（SHAP）可以提高模型透明度并改善模型选择。使用了英格兰国家健康服务心脏病预测队列的数据。在比较了XGBoost，随机森林，人工神经网络和自适应增强的模型指标之后，本研究中使用XGBoost作为选择的机器学习模型。BOOST-STRAP模拟（n = 10,000）用于从经验上得出模型指标的分布和协变量增益统计。整体添加说明（SHAP），以提供机器学习输出和仿真的解释，以评估模型精度的差异。对于Xgboost建模方法，我们观察到（通过10,000个完成的模拟），AUROC的范围为0.771至0.947，差异为0.176，平衡精度为0.688到0.688到0.894，敏感性差异为0.632差异为0.632差异0.632到0.3920差异0.932差异0.30777939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，均为0.939，范围差0.944，0.394差异。使用仿真来凭经验评估模型指标和解释算法的可变性，以观察协变量是否与文献相匹配，这对于提高了运输，可靠性和机器学习方法的实用性是必需的。在完成的10,000个模拟中，我们观察到，胆固醇的胆固醇的增益范围从0.225到0.225到0.456，差异为0.231，差异为0.148范围为0.148至0.178，最大心率（MAXHR）的差异为0.178，范围为0.081至0.200，范围为0.200，范围为0。 0.098。这些差异统计数据，结合模型精度统计数据可以帮助研究人员确定给定数据集的最佳模型。
海军唯一的训练营——新兵训练司令部
A 获奖者 学术优秀奖 SA Damian E. Lerma，第 420 师，加利福尼亚州埃尔卡洪 世界战争军事勋章功绩奖 FN zak A. Rubio，第 421 师，德克萨斯州埃尔帕索 美国联合服务组织船友奖 AN Isaiah J. Sierra，第 419 师，佛罗里达州墨尔本 海军联盟奖 SN Parker R. Evans，第 417 师，亚利桑那州斯科茨代尔