抽象多巴胺排毒是一种旨在减少过度刺激的行为干预措施,已成为一种有希望的策略,以增强数字时代的心理清晰度和专注。本文探讨了多巴胺排毒的概念及其在印度的文化相关性,在印度,年轻人之间的数字成瘾提出了独特的挑战。通过检查多巴胺在基于奖励的行为中的作用以及过度使用数字媒体引起的脱敏作用,该研究突出了多巴胺排毒的潜力,可以重新校准大脑的奖励系统。本文进一步探讨了印度集体主义价值观,家庭结构和社会期望如何影响采用这种做法。它建议在文化上量身定制的干预措施,以培养印度社会的正念,福祉和提高的生产力。
摘要。石油和天然气行业在尼日利亚经济中发挥着关键作用,为该国经济做出了重大贡献。然而,油价波动、运营效率低下、环境风险和腐败等挑战削弱了其潜力。本研究考察了 IFRS 6 会计选项与尼日利亚石油和天然气公司的价值相关性之间的关系,重点关注托宾 Q、企业价值、每股收益和市净率等关键财务指标。使用事后研究设计和推断统计技术,分析了 2012 年至 2022 年上市石油和天然气公司的数据。研究结果揭示了将勘探投资转化为公司价值的效率低下,固定资产强度、现金投资和无形资产对市场估值和股本回报的负面影响微不足道。结论是,IFRS 6 下的会计灵活性导致财务报告不一致和投资者怀疑。建议包括完善 IFRS 6 准则,以标准化勘探和评估支出的报告,提高透明度,减少管理层的自由裁量权。此外,还要求专业会计师确保如实反映财务信息,以弥合会计数据与市场认知之间的差距。
在工业模拟环境中使用强化学习进行决策WSC 20222022年12月•新加坡•Devanga,A。,Emily Diaz Badilla和Dehghanimohammadabadi,M。
1. 总理办公室(Pooja Jain 女士,主任)。2. 内政部长 PS/ MOS(PP)PS。3. 内阁秘书处(Kavita Singh 女士,联合秘书)。4. 铁道部秘书。5. 有关官员。6. PSO 秘书(P)/ PPS EO/ 副秘书(MM)PS。7. NIC、DoPT 高级技术总监。8. 警卫档案。
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摘要。申诉管理系统是一个基于Web的平台,旨在提高处理公共不满的效率和透明度。通过为用户,主持人和政府官员介绍基于角色的访问,该系统确保对申诉进行系统地审查,优先级和解决。用户可以提交申诉,跟踪其状态并接收有关更新的通知。主持人的任务是验证每种申诉的有效性,并在将其传递给政府官员采取行动之前将其分配给优先级。政府官员反过来有能力按优先和提交日期过滤不满,帮助他们更有效地管理和解决问题。该系统集成了用于后端逻辑的瓶,数据库管理的MySQL和自然语言处理(NLP),以将申诉分类为相关部门。它还阻止了被拒绝的申诉被重新提交并向用户提供实时通知,从而确保了有效且透明的申诉处理过程。该项目旨在提高政府部门在解决公众投诉时的问责制和响应能力。
严重急性呼吸综合征冠状病毒 1 (SARS-CoV-1) 和 2 (SARS-CoV-2) 是已在世界范围内造成大量发病率和死亡率的 β 冠状病毒 (β-CoV)。因此,更好地了解宿主对 β-CoV 的反应将有助于深入了解这些病毒的发病机制,从而确定医疗对策的潜在目标。在本研究中,我们的目标是使用系统生物学方法探索 SARS-CoV-1 和 -2 感染在病理相关的人肺上皮细胞 (Calu-3/2B4 细胞) 中随时间引发的先天免疫反应的规模和范围。在 β-CoV 或模拟感染 Calu-3/2B4 细胞后 12、24 和 48 小时提取的总 RNA 进行 RNA 测序和功能富集分析,以选择感染后表达显着调节的基因。结果表明,SARS-CoV-1 和 -2 在病理相关的人肺上皮细胞中刺激了相似但不同的先天抗病毒信号通路。此外,我们发现许多与病毒生命周期、干扰素和干扰素刺激基因 (ISG) 相关的基因在多个时间点上调。基于它们在被 SARS-CoV-1、SARS-CoV-2 和 Omicron BA.1 感染后的显著调节,四种 ISG,即骨髓基质细胞抗原 2 ( BST2 )、Z-DNA 结合蛋白 1 ( ZBP1 )、CXC 基序趋化因子配体 11 ( CXCL11 ) 和干扰素诱导的跨膜蛋白 1 ( IFITM1 ),被确定为针对 β -CoV 的潜在药物靶点。我们的研究结果表明,这些基因通过先天免疫反应直接或间接影响病原体,使其成为宿主定向抗病毒药物的潜在靶点。总之,我们的结果表明,SARS-CoV- 1 和 SARS-CoV-2 感染对宿主先天免疫反应产生不同的影响。
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战,从业者将近50%的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索(IR),使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是,他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距,这超出了文本或语义相关性。在本文中,我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型(LLM)之间的相关性来解决上下文差距。然后,它利用LLM的反馈(又称智能相关性反馈)来重新调整查询并重新排除源文档,从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑,并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明,MAP,MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6%,89.5%和48.8%的利润率。此外,由于相应的错误报告质量较差,因此可以将≈52%的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈,大脑不仅提高理论,而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化,查询重新印象,智能相关性反馈,信息检索,大语言模型,自然语言处理,软件工程
PDF ISBN 978-92-68-23207-1 ISSN 1831-9424 doi:10.2760/5871804 KJ-01-24-239-EN-N 卢森堡:欧盟出版物局,2025 年 © 欧盟,2025 年 欧盟委员会文件的再利用政策由欧盟委员会 2011 年 12 月 12 日关于再利用委员会文件的决定 2011/833/EU 实施(OJ L 330,2011 年 12 月 14 日,第 39 页)。除非另有说明,否则本文件的再利用根据 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) 许可证授权(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。这意味着,只要给予适当的授权并指明任何更改,就可以再利用。对于任何不属于欧盟的照片或其他材料的使用或复制,必须直接获得版权所有者的许可。封面插图,© antonmatveev / Adobe Stock(图像 102796850)如何引用本报告:欧洲委员会、联合研究中心、Buesa, A.、Georgitzikis, K.、Jakimów, M.、Piñero, P.、Maury, T.、Latunussa, C.、Pedauga, L.、Samokhalov, V.、Baldassarre, B.、Mathieux, F.、Rueda-Cantuche, JM、Stijepic, D.、Reys, A.、Bilous, A、Notom, P. 和 Tercero, L. 欧盟的钛金属:战略相关性和循环潜力, 欧盟出版局,卢森堡,2025 年,doi:10.2760/5871804,JRC137082。
改进教学技巧-潜艇学习中心的这些 3D 打印鱼雷发射管和海蜂和设施工程中心的 3D 打印中型战术车辆更换分动箱让学生能够看到他们将要操作/维护的真人大小或更大的实例。