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约旦的隐性经济：MIMIC 方法
摘要：本文采用多指标多原因 (MIMIC) 方法确定 1980 年至 2018 年期间约旦隐性经济的年度规模和增长情况。我们发现，约旦隐性经济的主要因果变量是：女性劳动力参与率、通货膨胀率、失业率、总税收和预算赤字。这些因果变量的增长增加了约旦的隐性经济。根据我们的研究结果，1980 年至 2018 年隐性经济的估计平均值占官方 GDP 的 17.6%。因此，它占官方 GDP 的很大一部分。此外，我们的结果表明约旦隐性经济的规模从 1980 年的 11.8% 增加到 2018 年的 22.4%。总体结果可以帮助约旦的政策制定者打击和减少隐性经济的规模。
应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
揭示固态 Na-S 电池中隐藏的多硫化物：如何
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-k9psr ORCID：https://orcid.org/0000-0002-2074-941X 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可：CC BY-NC 4.0
隐藏故事的重要性
基于从“意大利生物文化地图集”项目和论文“从阿尔卑斯山到地中海及其他地区：意大利的遗传学、环境、文化和“不可能的美丽””（Anagnostou 等人，2023 年）中获得的见解，《我们不知道的意大利人。历史少数民族社区的语言、DNA 和行为》（Destro Bisol 等人，2023 年）旨在凸显意大利历史少数民族社区的丰富多彩。通过探索他们的语言、文化、DNA 和饮食传统，这本书试图挑战刻板印象，并促进对这些经常被忽视的群体的更细致的了解。这个项目的一个中心目标是扩大这些社区的声音，让他们分享他们独特的观点和经验。我们希望通过这种方式消除误解，展示这些群体的活力和韧性，他们积极参与世界社会和人口变化。最终，本书致力于为一个更加包容和公平的社会做出贡献，承认文化多样性的价值。
巨型轴突神经病：隐藏在多发性神经病中的一种罕见疾病
背景与目标：巨型轴突神经病（GAN）是一种严重的进行性神经退行性疾病。这项研究的目的是评估GAN患者的频率和表型生成特征，这些特征与许多罕见疾病一样，以多神经病的名义掩饰，并呈现我们的经验。方法：在这项回顾性观察性研究中，筛查了105例儿科患者。人口特征和临床诊断进行了审查。患者的平均年龄为10.9岁（2-18），59岁为男孩（56％），46岁为女孩（44％）。通过临床评估了通过单基因分析遗传诊断的 GAN患者。 结果：关于多神经病的病因，有43％的患者获得了遗传原因。 在遗传病例中，有29％的诊断未知，有5％被诊断为GAN，首先出现步态障碍。 这些患者表现出轴突感觉多发性神经病和多种头发类型（直达20％，20％扭结，40％卷发，20％略微卷发）。 发现包括狂热的牙齿（40％），超晶（20％）和呼吸暂停（20％）。 疾病的进展包括脊柱侧弯和肢体畸形的恶化（PES Cavus），并带有病理颅MRI发现。 文献鉴定出5名GAN基因2-5纯合缺失的GAN患者，分类为病原体（4类）。 结论：这项研究突出了儿童期未诊断的多发性神经病的GAN频率。GAN患者。结果：关于多神经病的病因，有43％的患者获得了遗传原因。在遗传病例中，有29％的诊断未知，有5％被诊断为GAN，首先出现步态障碍。这些患者表现出轴突感觉多发性神经病和多种头发类型（直达20％，20％扭结，40％卷发，20％略微卷发）。发现包括狂热的牙齿（40％），超晶（20％）和呼吸暂停（20％）。疾病的进展包括脊柱侧弯和肢体畸形的恶化（PES Cavus），并带有病理颅MRI发现。文献鉴定出5名GAN基因2-5纯合缺失的GAN患者，分类为病原体（4类）。结论：这项研究突出了儿童期未诊断的多发性神经病的GAN频率。尽管尚未确定巨型轴突神经病的表型基因型相关性，但我们希望在分子生物学领域的进一步研究将增加更好的生活质量的机会。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
隐藏的真相从真菌病真实性真实性到NK T细胞淋巴瘤：病例报告
原发性皮肤淋巴瘤被世界卫生组织（WHO）和欧洲癌症研究与治疗组织（EORTC）分为两种主要类型：皮肤B细胞淋巴瘤（CBCL）和皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）[1]。CTCL占主导地位，因为它们的AC计数为所有原发性皮肤淋巴瘤的70％至82％。真菌病真菌（MF）是最常见的CTCL类型，大约是所有原发性皮肤淋巴瘤的一半[2]。尽管MF的确切原因仍然未知，但遗传学，环境和传染性药物等因素（例如人类T细胞白血病病毒的感染1）与淋巴细胞的激活或转化有关[3]。预后和治疗取决于阶段和特定特征，疗法范围从皮肤定向到全身治疗，包括具有创新方法，例如同种异体骨髓移植和体外光遗相[4]。
doi：https：//doi.org/10.48009/3_IIS_2024_110 A I模型的比较以检测图像中隐藏消息
隐身是在看似无害的封面媒体中隐藏秘密信息的艺术，对数字安全和法医分析提出了重大挑战。随着数字图像用作隐藏数据的载体的越来越多，必须有效，准确的切解技术的需求。这项研究比较了几种机器学习模型，包括K-Nearest邻居，高斯，多层感知器，随机森林，随机森林，AA未经训练的卷积神经网络以及一个被称为RESNET-18的预先卷积神经网络模型，称为RESNET-18，在其有效性的情况下，在其有效性的图像中具有sepnagomhichosics Messect embedded empedded的有效性。研究发现，卷积神经网络是检测具有99％准确性的地理含量的最佳模型。