XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcing
一个案例研究动态定价的收益和挑战。
结论：调查结果表明，动态定价提供了重要的好处，例如收入优化，增强的竞争力和改善的库存管理。必须解决与所感知的公平，道德考虑和技术要求有关的挑战。该研究揭示了动态定价对高价值客户的假定影响，强调需要透明且公平的定价策略来维持其信任和忠诚度。这项研究强调了通过道德数据使用和连续的技术适应来解决这些挑战的重要性，以有效地优化定价策略。该研究对动态定价的战略意义提供了全面的理解，为学术界和实践提供了宝贵的见解。
Network Waitaki 欢迎就“配电连接定价”咨询进行交叉提交的机会。
5.1.1 作为一家消费者信托公司，我们努力确保连接成本公平合理，因为如果价格和/或服务水平不一致，反馈回路会非常强大且立即生效。我们的消费者可以通过直接向企业反馈、通过我们的受托人（作为我们消费者的代表）以及最终通过信托选举来表达他们对 Network Waitaki 绩效的看法，其中绩效的评判标准是受托人是否连任以及是否出现两极分化问题。
没有证据表明T1190中意外的转基因插入 - 用于快速周期育种的转基因苹果 - 遵循整个基因组测序
快速循环繁殖使用转基因早期流动植物，作为杂种父母，促进了多年生作物的繁殖繁殖计划的缩短。使用表达银桦树的BPMADS4基因的转基因基因型T1190建立了苹果的快速周期育种。在这项研究中，T1190及其非转基因的野生型引脚（F1-Offspring'pinova'和'iDared'的F1-OffSpring通过Illumina短阅读测序在两个单独的实验中进行了测序，导致T1190和167×PIS的平均测序深度为182×。测序显示8,450次读取，其中包含≥20bp的序列与植物转化载体相同。这些读数被组装成125个重叠群，检查了它们是否包含转基因插入或不使用五步程序。一个重叠群的序列表示T1190染色体4上已知的T-DNA插入。其余重叠群的序列在T1190和销钉中同样存在，它们具有与载体序列身份的部分同样存在于Apple参考基因组中，或者它们似乎是由内生污染而不是其他转基因插入的。因此，我们得出的结论是，转基因苹果植物T1190仅包含一个位于4号染色体上的转基因插入，并且没有进一步的部分插入转换载体。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。
数字环境中的定价策略
摘要：本文旨在找出在线和离线环境中定价策略是否存在差异，以及确定公司在数字环境中最常用的定价策略。为此，对 150 家提供三类产品服务的公司的执行董事/经理/专家进行了在线研究：数字产品；线下和线上销售或仅线上销售的非数字产品；以及除传统产品外的数字化服务。结果表明，对于大多数同时进行线下和线上销售的公司而言，所使用的定价策略没有差异。根据采用的收入模式，在数字环境中应用的最常见定价策略是动态定价，产品组合定价策略是捆绑定价，根据支付方式是回扣系统。关键词：数字环境中的定价策略，根据采用的收入模式的定价策略，产品组合定价策略，根据支付方式的定价策略 JEL：M39，D47
从测量相关的弹射中减少量子垃圾
工作流：为了减少量子弹出，我们首先执行并测量一批射击后的输出。使用关节输出分布，我们得出每个量子的边际分布。基于这些概率，我们在测量可能处于| 1⟩状态的量子位之前插入X门（也称为位流门）。重复此过程以进行后续迭代。
自主无人机赛车：调查
摘要 - 在过去的十年中，使用自动无人机系统进行测量，搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起，需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健，关键算法。此外，快速快速使无人机能够覆盖更多的地面，提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务，研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门，并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g，在整个感知，计划，控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能，系统需要实时算法，这些算法对运动模糊，高动态范围，模型不确定性，空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域，其发展的概述，并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。
探究影响讲师不愿融入定制数字游戏化的因素
量身定制的数字游戏化对于提高学生参与度和学习成果具有重要意义。然而，越南讲师对它的采用仍然有限。这项定性研究调查了他们不愿接受量身定制的数字游戏化的原因，并探讨了文化因素的作用。研究人员对越南六所大学的讲师进行了采访。研究结果显示，讲师们更喜欢传统的教学方法，因为他们熟悉这些方法并认为这些方法有效。采用的障碍包括感知到的复杂性、缺乏培训和对内容开发的担忧。此外，还发现等级制度、游戏感知和集体主义等文化因素显著影响讲师对游戏化的态度。这项研究对阻碍越南大学采用数字游戏化的复杂挑战和因素提供了至关重要的见解，为制定有针对性的干预措施提供了信息，以促进数字游戏化成功融入越南环境。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
工程演示节项目 - 线追随者赛车比赛
○尺寸约束：一开始，机器人必须适合20厘米x 20 cm的足迹。他们可以在操作过程中略微扩展，但必须保持紧凑才能导航轨道。○重量限制：每个机器人的最大允许重量为3千克，包括所有组件。○自治：比赛开始后必须完全自主，不允许外部控制或调整。○组件限制：鼓励团队使用提供的Arduino套件和传感器。虽然允许其他组件，但团队必须在这些部分的分配预算之内。自定义零件（例如，3D打印的安装座）是允许的，但必须安全且安全。○安全要求：不允许尖锐的边缘，裸露的电路元素或潜在的危险材料。所有组件都必须牢固地固定，以防止比赛期间松动或布线。●尝试和轨道方案的规则