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机器学习以识别家庭中的簇
背景：尚未探索机器学习（ML）提高医学专业委员会效率的潜力。，我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会（ABFM）外交官之间的原型，以了解其实践特征和参与持续认证的动机，然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法：对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败，因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量，我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响，并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果：ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而，识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中，主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。（J Am Board Fam Med 2024; 37：279–289。）讨论：这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
仪表簇和信息娱乐系统的备件
在Minitools目录上您可以找到：仪表簇和数字速度计的LCD显示；原始SAT NAV和数字仪表板的TFT屏幕；经典汽车和Youngtimers的进程表的齿轮；专门开发的工具来修理几种仪表板； LCDS维修的平坦电缆；各种半导体等等。
AI集群，数据中心，光网
它利用了以太网模块发货的广泛历史数据，结合了广泛的市场研究，以预测这些产品在2025 - 2030年的销售。预测包括50多个产品类别，包括100GBE，200GBE，2x200GBE，400G，800G和1.6T收发器，按覆盖率和形式进行排序。历史货运数据和单位，价格和销售的预测均包括三个主要市场细分市场：云数据中心，企业和电信网络。
突触周围基质的焦点簇有助于活动 -
Gabriele Chelini, 1,2,3,15 Hadi Mirzapourdelavar, 4,15 Peter Durning, 1 David Baidoe-Ansah, 4 Manveen K. Sethi, 5 Sinead M. O'Donovan, 6 Torsten Klengel, 2,7,8 Luigi Balasco, 3 Cristina Berciu, 1 Anne Boyer-Boiteau, 1 Robert McCullumsmith, 6 Kerry J. Ressler, 2,9,10 Joseph Zaia, 5,11 Yuri Bozzi, 3,12,16 Alexander Dityatev, 4,13,14,16 and Sabina Berretta 1,2,9,16,17, * 1 Translational Neuroscience Laboratory, McLean Hospital, Belmont, MA 02478, USA 2 Department of Psychiatry,哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02215，美国3思维/脑科学中心，特伦托大学，罗韦雷托大学38068意大利特伦托4分子神经塑性小组，德国神经退行性疾病中心，玛格德堡39120萨克萨尼 - 阿纳尔特的Magdeburg 39120 saxony-anhalt for Bilesy and Boiloligy and Specterriesity sepsectrial sepsectrial sepsectrialsion，波士顿大学医学院，马萨诸塞州波士顿，美国02118，美国6认知失调研究实验室，托莱多大学，托莱多，俄亥俄州托莱多，俄亥俄州43606，美国7转化分子基因组学实验室，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478美国，马萨诸塞州波士顿，美国102215，美国10恐惧实验室神经生物学，麦克莱恩医院，马萨诸塞州贝尔蒙特，马萨诸塞州02478，美国11生物信息学计划，波士顿大学，波士顿，马萨诸塞州，马萨诸塞州02215，美国12 CNR神经科学学院PISA PISA，PISA，56124 PISA，56124 PISA，56124 PISA，ITALY 13 MADICLY FIRECRING 3.911德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt）14行为脑科学中心，奥托·冯·格里克大学（Otto von Guericke University），玛格德堡（Magdeburg）39106德国萨克森 - 安哈尔特（Saxony-Anhalt），德国15这些作者同样贡献了16个高级作者17高级作者17铅接触 *信函 *s.berretta@mclearemclean.harvard.harvard.harvard.harvard.ulhttps:/ed.uh httpps://do./goi.erg/10.10.10.10.10.16.16.16.16.16.16.16.166
使用...对多个微电网集群进行动态建模
摘要：保持多个微电网集群的频率稳定性是一项严峻的挑战。本文提出了一个具有不同类型分布式能源 (DER) 和储能系统 (ESS) 的多微电网集群动态模型，用于检查微电网的负载频率控制 (LFC)。设计了经典的比例积分微分 (PID) 控制器来调整微电网的频率。此外，提出了一种帝国主义竞争算法 (ICA)，通过考虑可再生能源 (RER) 及其负载不确定性来研究微电网的频率偏差。仿真结果证实了优化的 PID 控制器在不同干扰下的性能。此外，通过应用区域需求响应计划 (RDRP) 评估了微电网的频率控制。仿真结果表明，应用 RDRP 会抑制频率波动。
美国技术集群的创新溢出效应
绝大多数美国发明家为在其他技术集群中也有发明家和工厂的公司工作。使用合并的 USPTO-US 人口普查局工厂级数据，我们表明，较大的技术集群不仅使本地发明家的生产力更高，而且还提高了其他集群中发明家和工厂的生产力，这些集群通过其母公司的创新工厂网络与焦点集群相连。跨集群创新溢出效应并不取决于集群之间的物理距离，工厂引用的连接集群中其他公司的专利比例更高，跨越了很大的物理距离。为了合理化这些发现并为政策提供信息，我们开发了一个易于处理的空间创新模型，该模型既具有集群内创新溢出效应，也具有集群间创新溢出效应。基于我们的模型，我们得出了给定位置的社会和私人创新回报之间的差距的充分统计数据。将模型应用于数据，我们根据这个差距对所有美国技术集群进行排名。虽然较大的科技集群表现出更大的社会-私人创新楔形，但这并不是因为本地知识溢出，而是因为它们通过“企业的创新工厂网络”与其他集群紧密相连。在反事实练习中，我们表明，美国科技集群互联性的提高会提高（几乎）所有地点的社会-私人创新楔形，尤其是在规模较大且与其他集群联系紧密的科技集群中。
探索全球经济演变：集群与模式
摘要：经济一体化和全球化有望促进经济增长和融合。本文对 1970 年至 2019 年 79 个经济体的人均 GDP 发展速度进行了比较分析。通常，经济融合文献旨在确定追赶过程是否成功。本文验证了增长路径相似性的存在，以确定以相似速度增长并以相似方式应对危机的国家集群，并比较了它们随时间的变化。结果显示，与全球化压力相一致的是，集群变得越来越少，越来越大。然而，增长路径差异仍然存在，表明集群是融合的基础。欧盟等一体化进程并没有影响这一趋势。研究了这些集群在多大程度上由结构相似的经济体组成，集群的组成与资本主义多样性理论提供的分类之间存在一些一致性。
映射英国的创意簇和微群体
但是，我们对创意集群的理解是基于并非总是完全理解的基础。传统的聚类方法指向集聚经济体的近距离地理经济体。但是需要多少接近？我们如何定义集群？群集在收益表现出来之前必须有多大？PEC最近对有关创意群集的文献的评论3表明，用于衡量创意产业集中的分析单位有很大差异。这些因素从整个地区到城市/城镇都不同。但是，以前关于该主题的许多研究都在通勤区域级别进行。4在英国，官方通勤区是前往工作区（TTWA）的旅行，定义为一个地区，至少有75％的居民经济活跃人口工作，至少有75％的劳动力居住。在TTWA级别绘制簇有几个优点，包括它们是独立的经济领域并且是连续的。但是，缺点包括它们基于城市地区及其通勤者腹地，这意味着它们不太适合绘制乡村群集，并且由于它们很大，它们可以掩盖较小的活动群。5
农场集群打造可持续供应链
获得正确的建议和专业知识也至关重要。可持续农业投资 (SFI) 的行动需要以正确的方式实施，以避免日后出现问题，例如，如果纳入豆科休耕，则需要采取适当的措施来控制黑草和蛞蝓的压力。我还帮助种植者了解他们已经在进行的可持续实践——有时甚至没有意识到——以及哪些实践相当容易采用。例如，许多种植者已经在种植油菜，并且可能有资格获得资助。同样，养分管理计划、变量投入和病虫害综合治理 (IPM) 策略并不总是意味着整体上发生重大变化，因此对许多农场来说，这可能是良好的开端。