XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdevelop
小型企业融资的最新发展和......
小型企业通常比大型企业面临更高的借贷成本。部分原因是小型企业平均违约的可能性高于大型企业；银行的模型表明，平均而言，小型企业违约的可能性约为大型企业的两倍。[4] 2023 年 6 月，中小企业的平均未偿还利率比大型企业高出约 65 个基点，远低于疫情前十年约 150 个基点的平均水平（图 12）。大型企业和小型企业之间的利率差额处于历史低位，主要反映了这样一个事实：在疫情期间，中小企业信贷中更高比例的贷款以低利率固定，其中一些贷款尚未转为更高的利率。目前，约三分之一的小型企业信贷是固定利率；相比之下，不到 10% 的大型企业信贷是固定利率（尽管大型企业也更有可能对冲其利率）
CERT1 突变通过破坏鞘脂稳态来扰乱人类发育
Charlotte Gehin, 1 Museer A. Lone, 2 Winston Lee, 3,4 Laura Capolupo, 1 Sylvia Ho, 1 Adekemi M. Adeyemi, 5 Erica H. Gerkes, 6 Alexander PA Stegmann, 7 Estrella López-Martín, 8 Eva Bermejo-Sánchez, 8 Martínez, Martínez, Dzierz , 9,10 Cornelia Kraus, 9 Bernt Popp, 11,12 Vincent Strehlow, 11 Daniel Gräfe, 13 Ina Knerr, 14,15 Eppie R. Jones, 16 Stefano Zamuner, 17 Luciano A. Abriata, 18 Vidya Kunnathully, 1 19 Anthony Eller, Samuel Anthony, 1. 21 Jean-Philippe Bocquete, 21 Evelyne Ruchti, 22 Greta Limoni, 22 Marine Van Campenhoudt, 22 Samuel Bourgeat, 22 Petra Henklein, 23 Christian Gilissen, 24,25 Bregje W. van Bon, 24 Rolph Pfundt, 25 Landa, 24 Jole, H. H. Schemjole. 26 Emanuela Leonardi, 27,28 Fiorenza Soli, 29 Alessandra Murgia, 28 Hui Guo, 30 Qiumeng Zhang, 30 Kun Xia, 30 Christina R. Fagerberg, 31 Christoph P. Beier, 31 Martin J. Larsen, 31 Irene Xienzu, 32 Fernando Valyinda , 33 Robert Śmigiel, 34 Vanesa López-González, 35 Lluís Armengol, 36 Manuela Morleo, 37,38 Angelo Selicorni, 39 Annalaura Torella, 37,38 Moira Blyth, 40 Nicola S. Cooper, 41 Vare Wilson, 44, 434 ore Garde, 45,46 Ange-Line Bruel, 46,47 Frederic Tran Mau-Them, 46,47 Alexis BR Maddocks, 48 Jennifer M. Bain, 49 Musadiq A. Bhat, 50 Gregory Costain, 51 Peter Kannu, 52 Ashish Marwaha, 51 Michael E. E. Friegne, 35 B. Richardson, 53 Vykuntaraju K. Gowda, 54 Varunvenkat M. Srinivasan, 54 Yask Gupta, 55 Tze Y. Lim, 55 Simone Sanna-Cherchi, 55 Bruno Lemaitre, 21 Toshiyuki Yamaji, 56 Kentaro Hanada, 56 John E. Burke, 2017, Ana Briš , D. McCa . abe, 22 Paolo De Los Rios, 1,17 Thorsten Hornemann, 2 Giovanni D'Angelo, 1,19,21 and Vincenzo A. Gennarino 3,58,59,60,61
澳大利亚有巨大的绿铁的机会，但它需要战略性的公共资本投资和脱碳网格
如上所述，零排放能源的可用性是绿色重工业不可或缺的。绿铁，钢和关键矿产供应链种族将由具有丰富，低成本的零排放能量的辖区赢得，以生产氢，动力DRI植物并使用电气化来拖运和处理矿物质。这意味着，除了行业投资和税收激励措施外，我们还需要快速脱碳，这三个主要的澳大利亚电网 - 国家电力市场（NEM），西南西南相互联系的系统（SWIS）和PILBARA，以及大量的变速箱，以准备在上岸运输和制造业，并在运输和制造业上，并不断地进行运输，并不断地进行运输和处理。
癌症免疫疗法早期临床开发相关生物标志物的统计方法概述
在过去十年中，出现了一种利用免疫系统对抗肿瘤的癌症治疗新模式。这些免疫疗法的新作用机制也给药物开发带来了新的挑战。生物标志物在免疫疗法早期临床开发的几个领域中发挥着关键作用，包括作用机制的证明、剂量确定和剂量优化、不良反应的缓解和预防以及患者丰富和适应症优先排序。我们讨论了在早期开发研究中建立一组生物标志物的预后、预测方面以及将生物标志物的变化与临床疗效联系起来的统计原理和方法。所讨论的方法旨在避免偏见并得出可靠且可重复的结论。本综述针对对免疫疗法背景下的生物标志物的战略使用和分析感兴趣的药物开发商和数据科学家。
大脑发育的概述
在开发的第28天之前，神经管已关闭，其主端末端已经形成了三个相互连接的腔室。这些腔室变成心室，围绕它们的组织成为大脑的三个主要部分：前脑，中脑，后脑。（FIF 3.5 a和3.5 c）随着发育的进展，the骨腔（前脑）分为三个单独的部分，它们成为两个侧心室和第三个心室。侧心室周围的区域变成了脑脑（末端大脑），第三个心室周围的区域变成了脑脑（脑）。（3.5 b和3.5 d）以最终形式，中脑内部的腔室（中脑）变窄，形成大脑渡槽，并在后部脑中形成两个结构：Metencephalon（Metercephalon（Afterbrain）和Myelencephalon（Marrowbrain）（Marrowbrain）（Marrowbrain）（Marrowbrain）（Marrowbrain）（Marrowbrain）（div 3.5 E）
RNA 疗法的创新发展和新兴技术
a 英国牛津大学医学科学部儿科系；b 瑞典哥德堡阿斯利康公司寡核苷酸化学、发现科学、生物制药研发部；c 加拿大安大略省麦克马斯特大学化学与化学生物学系；d 英国伦敦 MiNA 治疗学、翻译与创新中心；e 瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系药物科学研究所；f 英国伦敦 Sixfold 生物科学、翻译与创新中心；g 瑞典卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系；h 瑞典哥德堡阿斯利康公司机械与结构生物学、发现科学、生物制药研发部；i 德国维尔茨堡亥姆霍兹 RNA 感染研究中心（Hzi）亥姆霍兹感染研究所（Hiri）； j RNA 生物学组，维尔茨堡大学分子感染生物学研究所，德国维尔茨堡
森林，哥伦比亚可持续发展的杠杆
●哥伦比亚的森林森林砍伐在环境和经济上都是不可持续的。该国每年损失200,000至300,000公顷的树木覆盖物，以扩大农业和牧场，非法采矿或非法作物。在各个部门，生态系统和市政当局之间的意义上存在显着差异。破坏森林不仅会影响环境。它对受影响社区的经济和社会发展也有负面影响。实际上，森林砍伐减慢了市政级别的人均GDP的融合，对低收入市政当局产生了更大的影响。此外，根据未满足基本需求指数等指标，森林砍伐和减少贫困之间没有相关性。
国民幸福总值与发展（1）
前言 vii 第一部分 国民幸福总值与发展：一篇论文 Mark Mancall 1 贸易、发展与相互依存的破碎承诺：佛教对后市场经济可能性的反思 Peter D. Hershock 51 走向幸福经济学 Helena Noberg-Hodge 和 Steven Gorelick 77 改善不可持续的西方经济体系 Frank Dixon 105 实现国民幸福总值 Tracy Worcester 121 信息和通信技术与国民幸福总值——谁为谁服务？ Christopher B. Faris 140 不丹的采摘 Michael Rowbotham 174 国民幸福总值的好时机 Rajni Bakshi 200 “中间道路经济学”会从不丹的国民幸福总值方法中脱颖而出吗？ Hans van Willenswaard 214 国民幸福总值：迈向经济学的新范式 Sander G. Tideman 222 受永恒简约启发的小型企业：对国民幸福总值的贡献 Wallapa Kuntiranont 247
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
国家蓝色经济体系及其发展机制的资源要素：中国案例研究
作为一个复杂的系统，涉及多个经济实体之间的内部和相互关系，蓝色经济发展的核心包括确定关键实体及其相关结构，这些结构在系统内的资源分配中起着重要作用。蓝色行业的结构调整，蓝色产品篮的丰富，蓝色公司的管理决策以及蓝色省份的出口定位将使系统驱动动态变化。因此，从相关理论的角度来看，本文首先分析了基于蓝色行业相关性，蓝色产品相关性，蓝色企业相关性，蓝色省份相关性和交易相关性，影响国家蓝色经济体系稳定的关键因素。第二，国家蓝色经济体系的发展机制是基于单个级别的代理内相关性和交叉级别的属性相关性来定性探索的。最后，中国的一个例子用于指导其蓝色经济在实践中。这个例子可以成为一个国家实现蓝色增长，促进蓝色经济中关键代理的共同发展的前提和基础，并为一个国家系统地制定蓝色经济发展政策的科学基础。