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介导的信任和EF的作用 - 伦敦大都会存储库
在线购物具有各种优势，例如便利性，易于获取信息，更多的产品或服务，折扣和更低的价格。但是，缺乏销售人员的个性化援助会降低在线客户体验。企业对消费者电子商务公司正在越来越多地实施在线购物助理（OSA），互动和自动化工具，用于在没有销售人员助理的情况下为客户提供帮助。但是，没有在电子商务中接受OSA接受的全面模型，包括来自多个信息系统学科，社会心理学和信息安全的构建。这项研究旨在通过经验研究消费者从功能，社会，关系和安全的角度接受OSA的意图来填补这些空白。它通过广泛的文献综述和专家意见来确定电子商务中的OSA接受因素。在从文献中确定了研究变量之间的结构关系后，提出了一个研究模型。该研究采用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）来经验验证所提出的模型。结果表明拟人化，态度，易用性，享受，隐私，信任和实用性是接受变量的关键决定因素。受访者的性别和教育对OSA接受的影响很大。这项研究的结果对学术界具有重大影响，扩展和验证了技术在电子商务中的OSA接受模型（TAM）。这项研究将帮助电子商务营销人员在社交媒体平台上实施OSA时制定最佳的采用策略。
四家EF Renewables Private Limited（FERPL）1月23日......
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持续学习：特征提取形式化，有效的算法和障碍
持续学习是机器学习中的新兴范式，其中模型以在线方式暴露于来自多个不同分布的数据（即环境），并有望适应分布变化。确切地说，目标是在新环境中表现良好，同时保留了先前环境的性能（即避免“灾难性遗忘”）。虽然这种设置在应用社区中引起了很多关注，但没有理论上的工作甚至正式化了所需的保证。在本文中，我们提出了一个通过特征提取的框架进行持续学习的框架，即在每个环境中都对特征和分类器进行了培训。当功能是线性的时，我们会设计一种有效的基于梯度的算法DPGrad，可以保证在当前环境上表现良好，并避免灾难性的遗忘。在一般情况下，当特征是非线性的时，我们表明这种算法不存在，无论是否有效。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
探索技术创新和环境调节在能源效率上的作用
这项研究采用了一种相对罕见的方法来探讨基于不希望的副不用的SBM和随机TOBIT模型的环境调节和技术创新对能量效率（EFF）的影响。To study the universal EFF, we establish the undesired superef fi ciency SBM model, which is composed of three input indexes such as energy, one expected output index, and three pollution emissions as the undesired output index, consider the EFF of the sample with an effective decision-making unit (DMU) value less than 1, and calculate with the MATLAB software, according to panel data of 30 Chinese provincial-level regions from 2001 to 2019。经验结果表明，在中国东部，中部和西部地区，EFF具有N型趋势。在探索环境调节和技术创新对EFF的影响时，我们使用随机的TOBIT模型对东部，中部和西部地区进行了经验分析。回归结果表明，环境调节对不同区域的EFF的影响显着变化。技术创新对不同地区的EFF产生不同的影响，并且是EFF的主要影响因素。此外，我们努力分析跨期环境调节和技术创新的影响，并发现跨学期对每个地区的EFF具有显着的积极影响。这些结果强调，环境调节和技术创新对EFF产生正面或负面影响，并且两种影响可能同时存在，这是EFF理论的完美。
EFMSDTI：基于多源数据有效融合的药物-靶标相互作用预测
准确识别药物靶标相互作用（DTI）对于理解药物治疗机制、发现治疗疾病的新药物具有重要意义。目前，结合药物和靶标多源数据的DTI预测计算方法可以有效降低药物研发的成本和时间。但在多源数据处理中，往往不考虑不同源数据对DTI的贡献，因此如何充分利用不同源数据对DTI预测的贡献进行有效融合是提高DTI预测精度的关键。本文考虑不同源数据对DTI预测的贡献，提出一种基于药物和靶标多源数据有效融合的DTI预测方法，即EFMSDTI。EFMSDTI首先基于多源信息网络构建15个相似度网络，根据药物和靶标的生物学特征将其分类为药物和靶标的拓扑和语义图。然后根据多网络对DTIs预测的贡献，采用基于相似性网络融合（SNF）的选择性和熵加权方法对多网络进行融合。深度神经网络模型学习药物和靶标的低维向量的嵌入。最后，采用基于梯度提升决策树（GBDT）的LightGBM算法完成DTIs预测。实验结果表明，EFMSDTI比几种最先进的算法具有更好的性能（AUROC和AUPR为0.982）。此外，它在分析前1000个预测结果方面具有良好的效果，而前1000个DTI中有990个得到了确认。代码和数据可在https://github.com/meng-jie/EFMSDTI获得。
Primal™AS-8098 EF乳液聚合物技术数据表（亚太）
注意：应推断出没有侵犯陶氏或其他专利的任何专利的自由。因为使用条件和适用的法律可能因某个位置而有所不同，并且可能会随着时间而变化，因此客户负责确定产品和本文档中的信息是否适合客户使用，并确保客户的工作场所和处置惯例符合适用的法律和其他政府法规。本文中所示的产品可能无法出售和/或在代表道琼斯指数的所有地理位置中可用。提出的索赔可能未批准在所有国家 /地区使用。陶氏对本文档中的信息不承担任何义务或责任。引用“陶氏”或“公司”是指将产品出售给客户的DOW法律实体，除非另有明确指出。没有保证；明确排除了对特定目的的适销性或适用性的所有暗示保证。
评估慢性病管理模式以提高效率和财政可持续性
该项目由弗吉尼亚州卫生部 (VDH；疾病控制和预防中心合作协议 NU58DP006620) 资助。我们感谢以下人员对此项干预措施的坚定支持：首席执行官 Gary Campbell、Johnson Health Center 的认证专业编码员 Nicole Williamson 和认证社区卫生工作者 Kimberly Dyke-Harsley、弗吉尼亚州卫生部的社区卫生专家 Christopher Nye 以及弗吉尼亚州药剂师协会的拨款主管 Karen Winslow。
通过益生菌调节肠道菌群，以改善肝细胞癌的免疫疗法的效率
1 Key Laboratory of Arti fi cial Organs and Computational Medicine of Zhejiang Province, Shulan (Hangzhou) Hospital, Shulan International Medical College, Zhejiang Shuren University, Hangzhou, China, 2 State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Infectious Diseases, First Af fi liated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou, China, 3 Shulan International Medical中国杭州钟湖大学学院，中国基础医学与癌症研究所（IBMC），中国康甘癌医院4号，中国科学院（IBMC），中国杭州，中国杭州，中国杭州，第5次感染疾病。中国杭州省舒兰国际医学院智省省的干预
基因组编辑旨在提高营养利用效率和营养胁迫适应性
近年来，RNA 引导的基因组编辑 (CRISPR-Cas9 技术) 的发展彻底改变了植物基因组编辑。在营养缺乏条件下，不同的转录因子和调控基因网络共同作用以维持营养稳态。提高氮 (N)、磷 (P) 和钾 (K) 的利用效率对于确保可持续产量、提高质量和抗逆性至关重要。本综述概述了适合基因组编辑的潜在目标，以了解和提高营养利用 (NtUE) 效率和营养胁迫耐受性。还描述了使用关键负调节剂和正调节剂的不同基因组编辑策略。营养信号的负调节剂是基因组编辑的潜在目标，可在资源匮乏的条件下改善营养吸收和应激信号。通过 CRISPR/dead (d) Cas9 (dCas9) 胞嘧啶和腺嘌呤碱基编辑和主要编辑进行的启动子工程是产生精确变化的成功策略。 CRISPR/dCas9 系统还具有利用转录激活因子/抑制因子以有针对性的方式过度表达目标基因的额外优势。CRISPR 激活 (CRISPRa) 和 CRISPR 干扰 (CRISPRi) 是 CRISPR 的变体，其中实现了 dCas9 依赖的转录激活或干扰。dCas9-SunTag 系统可用于设计植物中的靶向基因激活和 DNA 甲基化。通过 CRISPR-Cas 技术开发营养利用效率高的植物将加快作物营养胁迫耐受性遗传改良的速度，并提高农业的可持续性。