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算法胁迫的价格更快*
1几个因素被认为对于促进勾结，包括相似的规模和成本，需求的可预测性，所有竞争对手价格的可观察力以及频繁直接通信的可能性很重要。参见，例如Scherer（1980），Tirole（1988）或Porter（2005）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。 3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。 在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。 4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。 参见FTC诉Amazon（2023年9月）。2请参阅https://www.informedrepricer.com/（2025年2月访问）。3 Brown and Mackay（2023）表明，大型在线零售商的定价技术从每周一次更新到每小时多次发生的更新。在其他环境中也观察到了高速定价算法的采用（例如，Assad等，2024； Aparicio等，2021）。4美国联邦贸易委员会指出：“亚马逊估计，对于亚马逊上数千种最受欢迎的产品，它可以在数小时内几乎在互联网上的任何地方检测到任何价格变化，”并断言亚马逊会自动对其他在线零售商的价格变化以及其市场上的卖家自动反应。参见FTC诉Amazon（2023年9月）。
对欧姆 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理，以实现可重复的 Vth 测量
在 GaN HEMT 的可靠性研究中，阈值电压 (V th ) 的波动对监测电漂移提出了挑战。虽然欧姆 p-GaN 等技术可以减轻 V th 波动，但可恢复电荷捕获的问题仍然存在。因此，在进行可靠性研究时采用新颖的特性分析方法至关重要，这样才能测量内在变化而不是即使在未退化的晶体管中也存在的电荷捕获效应。本文阐述的一种方法可以可靠且可重复地测量欧姆 p-GaN 栅极 HEMT GaN 的 V th 。在阈值电压测量之前立即引入专用的栅极偏置曲线以使其稳定。这个预处理阶段需要负偏置电压，然后再施加适当高的电压才能有效。所介绍的新协议也被证明适用于其他 HEMT GaN 结构。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
工作场所算法管理
算法管理 - 近年来，人工智能（AI）的使用（包括人工智能（AI））是由人类经理传统上全面或部分自动化的任务 - 近年来受到了越来越多的关注。一方面，它有可能实现企业内管理决策的生产力和效率提高以及更大的一致性和客观性。另一方面，其他研究的证据越来越多，表明其潜在的有害影响对工人。作为决策者努力应对算法管理提出的挑战的方式，需要其他证据。为了实现这一目标，这项研究借鉴了对六个国家 /地区的6000多家公司的独特调查：法国，德国，意大利，日本，西班牙和美国。该调查提供了对算法管理的普遍性，其感知的影响和公司级别措施的前所未有的见解。调查结果表明，算法管理工具已经在大多数研究的国家 /地区使用。经理认为算法管理通常会提高他们的决策质量以及自己的工作满意度，但他们也认为使用此类工具会引起某些可信赖性的关注。他们引用了不清楚的问责制，无法轻松遵循工具的逻辑以及对工人健康的保护不足的担忧。迫切需要检查政策差距，以确保对算法管理工具的信任使用。
捕获有关算法系统的利益相关者的价值和偏好
价值类别生产率[3]机器效率效率[9]可靠性[9，21]机器自主权[14]实用程序[6]隐私[1-3，6，8，9，9，14，21]可保护性（Schwartz安全性）安全性[3，14]安全性[9 9]责任心[18，21]可解释性[14]可解释性[14]清晰度透明度[1. 1，2] 6. 1，211，2，2，211] 21] Self-determination (Schwartz Self-direction) Self-knowledge [3] Security of supply [5] Stakeholders welfare (Schwartz Benevolence) Affordability [5] Well-being [21] Privacy [6] Diversity, non-discrimination and fairness [1, 2, 4, 6, 9, 14, 21] Equity (Schwartz Benevolence-Universalism) Inclusiveness [5] Respect for law and public interest [2]全球福利（施瓦茨普遍主义）环境可持续性[5，9，21]信任[21]表1。与智能电网上下文相关的25个最终值及其各自的类别。从文献分析中提取了每个值。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
摘要 背景与目的：Isthmin 2 (ISM2) 属于分泌蛋白家族。其功能和在肿瘤发病机制中的作用仍不清楚。
摘要背景与目的：Isthmin 2 (ISM2) 属于分泌蛋白家族。其功能和在肿瘤发病机制中的作用仍不清楚。我们打算研究 ISM2 在结直肠癌 (CRC) 中的潜在生物学作用和临床重要性，例如免疫治疗。方法：获取来自基因表达综合 (GEO) 以及癌症基因组图谱 (TCGA) 的数据集以估计 CRC 中 ISM2 的表达水平。ROC 曲线计算 ISM2 的诊断价值。TIMER 2.0 用于研究 ISM2 表达与免疫细胞和主要免疫检查点之间的关联。京都基因和基因组百科全书 (KEGG) 富集分析和基因本体论 (GO) 进一步用于研究相关途径。最后，进行了几个体外和体内试验，例如异种移植生长试验，以验证 ISM2 在免疫治疗和 CRC 进展中的作用。结果：ISM2 在 CRC 患者中高表达。此外，ISM2 是一个依赖性危险因素。ISM2 高表达与不良预后显着相关。更重要的是，一些体外和体内试验证实了 ISM2 在 CRC 进展中的重要意义。此外，ISM2 的沉默可诱导更多的 CD8 + T 细胞在肿瘤中浸润并增强 PD1ab 治疗。结论：ISM2 与 CRC 的临床病理特征和肿瘤微环境密切相关。关键词：Isthmin 2、结直肠癌、CD8 + T 细胞、免疫检查点阻断资金：无*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有©作者引用本文为：王 Y，王 P，刘 J，钟 L。ISM2 是一种新型预后生物标志物，与结直肠癌的肿瘤免疫微环境相关。伊朗红新月会医学杂志 2024,96.1-11。1. 引言
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
国家卫生局，查mu和克什米尔
e。免除提交出价安全声明表格的豁免：根据MISME MICRO部门定义的MICRO和小型企业（MSE）注册的投标人，中小型企业（MSME）免于提交出价安全性。代替投标保证金，各部委可能要求竞标者签署出价，确保宣告确保宣告，如果他们在有效期内撤回或修改他们的投标，或者如果他们被授予合同签订，并且他们未能签署合同，或者他们未能在终止要求下定义的绩效确定，则可以暂时提交绩效，以确定该要求，他们将暂时定义，他们将暂时定义，他们将暂时定义。与邀请竞标的实体合同出价。声明表格在提交有效注册证书以及技术出价后。