XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcomparison
Omicron BA.2和
香港中国大学医学院，香港，中国中国医学和治疗系孔，香港，中国E解剖学和细胞病理系，香港中国大学，香港大学，香港，中国赛马俱乐部公共卫生和初级保健学院，香港中国大学，香港大学，香港大学，中国中国G stanley Hoong sepectious Disease disectious kkong k.香港中国大学医学院，香港，中国中国医学和治疗系孔，香港，中国E解剖学和细胞病理系，香港中国大学，香港大学，香港，中国赛马俱乐部公共卫生和初级保健学院，香港中国大学，香港大学，香港大学，中国中国G stanley Hoong sepectious Disease disectious kkong k.香港中国大学医学院，香港，中国中国医学和治疗系孔，香港，中国E解剖学和细胞病理系，香港中国大学，香港大学，香港，中国赛马俱乐部公共卫生和初级保健学院，香港中国大学，香港大学，香港大学，中国中国G stanley Hoong sepectious Disease disectious kkong k.
产品放置有效性的比较...
提交的14-09-2024审查了06-11-2024修订的12-11-2024接受了18-11-2024发表的19-02-2025摘要：这项研究旨在分析对人类和虚拟影响者对产品态度和品牌态度的态度的影响。该研究采用了未经对照组的测试后实验设计，涉及287名参与者：136名参与者是人类，而151名参与者是虚拟影响者。通过问卷调查收集数据，并使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）和部分最小二乘多组分析（PLS-MGA）进行分析。本研究中的治疗方法涉及人类影响者和虚拟影响者的Instagram内容。结果表明，对人和虚拟影响者的态度对品牌的态度产生了积极影响。然而，在虚拟影响者的情况下，对影响者的态度只会对产品放置的态度产生积极影响。尽管人类和虚拟影响者在影响品牌的态度方面的有效性没有差异，但虚拟影响者在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响者；虚拟影响者；对影响者的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。Abltrak：Penelitian Ini Bertujuan Untuk Manganalisis Pengaruh Sikap Kepada人类影响者Dan虚拟影响者Terhadap Sikap Sikap Sikap Sikap Kepada kepada kepada penempatan pernempatan produk dan Merek。数据Dikumpulkan Melalui Kuesioner Dan Dianalisis Menggunakan部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）DAN DAN部分最小二乘Multigroup分析（PLS-MGA）。本研究使用测试后的实验设计，而没有涉及287名参与者的对照组，由136名参与者组成人类影响力组，而虚拟影响组的151名参与者组成。这项研究中的治疗方法是由人类影响力和虚拟影响的Instagram含量的形式。结果表明，对人类影响力和虚拟影响的态度对品牌的态度具有积极影响。但是，对影响的态度对对产品对虚拟影响的态度产生积极影响。尽管人类影响力与虚拟影响在影响品牌的态度方面没有差异，但虚拟影响在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响力；虚拟影响；对影响的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。简介
匹配调整的间接治疗比较
摘要背景：没有比较嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法来治疗复发或难治性攻击性大型B细胞淋巴瘤的嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法。幼稚的间接比较可能是不合适的，因为研究设计和患者人群可能有很大差异。匹配调整的间接比较（MAIC）可以减少与研究之间间接比较相关的许多偏差。确定Lisocabtagene Maraleucel（Liso-cel）对Tisagenlecleucel的比较功效和安全性，我们描述了一个未经广泛的关键研究的MAIC，超越NHL 001（Transcend; NCT02631044; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-cel）and Juliet（NCT024444444,44444,444,448; trance of。方法：作者可以提供超越的单个患者数据（IPD）；对于朱丽叶关键研究，使用了已发表研究的摘要级别数据。为了平衡两项研究之间的种群，对超越的IPD进行了调整，以匹配朱丽叶患者中临床因素的边际分布（例如平均值，方差）。Results: Results from the primary MAIC showed liso-cel had statistically significant greater efficacy than tisagenle- cleucel (objective response rate: odds ratio [OR] = 2.78, 95% confidence interval [CI]: 1.63 ‒ 4.74; complete response rate: OR = 2.01, 95% CI: 1.22 ‒ 3.30; progression-free survival: hazard ratio [HR] = 0.65, 95％CI：0.47 - 0.91；总生存率：HR = 0.67，95％CI：0.47- 0.95）。结论：总的来说，这两种CAR T细胞疗法的MAIC表明，与Tisagenlecleucel相对于Tisagenlecleucel，Liso-Cel具有有利的功效，并且具有比较或更好的安全性。MAIC显示全等级和≥3个细胞因子释放综合征的ORS和≥3级的细胞因子释放综合征，Liso-Cel延长的ORS；对于其他安全结果，没有发现明显的统计差异。
纬度7450 7420比较
要查看用户可以完成办公生产力任务的时间，例如编写营销材料或执行计算，在工作时，我们运行了Procyon和MobileMark Battery Life Life Benchmarks。查看电池持续了多长时间，包括资源密集型活动，例如安全扫描或视频会议电话，我们在电池上进行了Microsoft团队和缩放会议。在所有这四个电池寿命比较中，由Intel Core Ultra 7处理器165U处理器提供动力的Dell Latitude 7450 AI PC优于其前身。值得注意的是，我们测试的Latitude 7450 AI PC包含57-WHR电池，Latitude 7420笔记本电脑包含一个容量更高的电池，63WHR。dell将Latitude 7450 AI PC的更高系统效率归功于Intel Core Ultra Processor的混合体系结构和出色的电池管理。3
睡眠：镇静比较图
指南：使用最低剂量，使用短/中间半寿命的代理来避免白天镇静，使用间歇性给药（2-4 x/wk），使用不超过3-4周，D/C逐渐逐渐使用，并注意篮板失眠症。考虑/排除法规：抑郁失眠可能是首先是SX，躁狂/低狂热，初级睡眠障碍（例如睡眠呼吸暂停）改变了睡眠周期和其他药物的使用（如表1所示，其他药物/药物的总剂量/变化时间/变化时间）。MISC产品：草药睡眠援助：valerian，啤酒花，花朵，普遍花； Naturarest：Valerian，St.Johns Wort，Catnip Herb；夜晚的草药茶：普遍花，洋甘菊，猫薄荷，啤酒花。对睡眠结构的影响很少。.官方适应症（TPB/FDA）或使用bz =苯并o地西epines di =药物相互作用se =副作用 *副作用 *t½平均（范围）（范围）半寿命 - 寿命：N中的PTS中的N n n in Prund互动而改变。
计算机视觉模型的比较
步骤1：获取图像•我们发现Google Earth Engine是获取图像的最佳方法。它有几种具有不同分辨率和频段的卫星数据集的选项。最适合我们目的的数据集是NAIP数据集，因为它的分辨率最高，每个像素为1米。•一旦我们有了获得图像的方法，我们就必须将这些图像转换为更容易访问的格式。•Python中的OpenCV软件包是最好的选择。此软件包包括许多边缘检测算法，可以将我们的图像格式作为输入，并输出标准格式（如PNG）。步骤2：Canny Edge检测•我们决定使用最适合Purdue这两个课程的方法，然后再将其推广。OPENCV包装中最有希望的边缘检测方法是Chany，Sobel，PreWitt和Laplacian。精明的边缘检测是最好的。•使用CANNY时，即使参数进行了调整，也存在很多多余的噪音，因此我们进行了额外的处理。•我们使用HSV掩码拍摄图像，仅保留适合给定颜色范围的图像的一部分。•颜色范围设置为球道和绿色的颜色，以隔离高尔夫球场。•为了减少HSV面膜产生的盐和胡椒噪声，我们使用了“非本地含量降解”技术，应用了降噪过滤器。•然后，我们采用了HSV过滤器的输出，并通过Canny Edge检测来运行它。输出是仅保留课程球道布局边缘的图像。o我们收集了整个美国高尔夫球场的图像。步骤3：概括我们的过程•下一步是概括与所有高尔夫球场一起使用的方法。o从那里，我们使用mageense.ai 2注释图像以获得“地面真相”。maveense.ai是一种Web工具，它允许我们用多边形注释数据，这将与Canny Edge检测多边形进行比较。•接下来，我们修改了该过程，以便能够通过卫星图像的文件夹迭代。然后，我们使用OPENCV的轮廓方法来纠正我们使用带注释的图像遇到的格式问题。•下一步是编写一个Python程序，将该过程的结果与地面真相进行比较。我们的目标是改变过程，看看变化有多改善或恶化结果。步骤4：与地面真相进行比较•我们为Canny做了多种方法，但是由于时间限制，我们选择了仅使用一种方法的联合3（IOU）比较的交集。•IOU是一种测量工具，可以确定对象检测器在特定对象集上的准确性。•我们选择了基于哪种方法在视觉上看起来最好的比较方法。
比较多光谱的机器学习...
侵入性植物物种对本地生态系统构成了重大威胁，绘制其分布对于有效的管理和保护工作至关重要。本研究使用遥感图像比较了不同机器学习技术在侵入性植物物种Spathodea Campanulata的多光谱特征中的性能。使用随机抽样技术收集了基于地面的植被的位置数据，并从Sentinel-2获取了卫星图像。结果表明，使用机器学习技术，蓝色，绿色，红色，红色和近红外带可有效区分侵入性S. campanulata，不蔬菜和其他植被。支持向量机（SVM）技术达到了80％的最高总体准确性，其次是随机森林（RF），为73％和K-Nearest邻居（KNN），占66％。高斯混合模型（GMM）技术的总体准确性最低为53％。SVM和RF在预测和观察的类之间显示出很大的一致性，而KNN显示中度一致，GMM的一致性差。SVM产生的地图描述了研究区域北部地区的侵入性植物物种的分布。相比之下，南部地区（包括蒂莫兰山的保护区）显示出s。campanulata的密集存在，表明该物种正在进行的入侵。这强调了有效管理和保护工作的必要性，以减轻侵入性植物物种对本地生态系统的负面影响。
非银行金融机构监管框架比较
四个司法管辖区的当局都认识到人工智能监管的必要性。尽管各领域之间存在共同点，这可能是由于所涉技术的跨境性质所致，但各司法管辖区的总体监管方法和原则的差异导致了重大差异。共同的主题包括关注透明度、可追溯性、治理、风险管理、测试和记录以及问责制。差异似乎主要是由于不同的监管理念（例如，美国采用联邦制模式，即国家主导监管，而中国则采用集中监管模式）、立法方法（行业特定监管与跨行业监管）和监管方法（例如，注重保护权利与注重促进技术创新）所致。