实现可持续发展目标(Okeke,2021 年;Palomares 等人,2021 年;Sueyoshi 等人,2021 年;Zmi-yak 等人,2021 年)。通过成功实施可持续发展目标以稳定未来几年的世界经济,COVID-19 危机将得到解决(Popkova 等人,2020b)。根据备选假设,世界经济将迎来快速数字化增长(Bracci 等人,2021 年;Caldarelli 等人,2021 年;Castaldo 等人,2021 年;Cui 和 Kertész,2021 年;Pollmann 等人,2021 年;Salvatore,2021 年),并将通过高科技创新克服危机(Popkova 等人,2020a 年;Popkova 等人,2021 年)。这些假设说明了世界经济可能如何变化。为了减少不确定性,需要充分解释现有的假设。本文描述了每一种情景,以及世界经济的数字化发展与可持续生活是如何联系在一起的。
本文从行业4.0的背景下,从中小型企业(SME)的角度研究了信息共享和多层供应链管理(MSCM)的转变。中小型企业通常以数字方式共享信息较少,在进行MSCM方面的活动较少,但必须集成在数字供应商网络中以实现供应链透明度或可食性。为此,研究了有关信息共享和MSCM的奥地利和德国制造业的经验分析中小企业。使用奥地利和德国制造中小企业的81个答复,对响应进行了分析以检验三个假设。这三个假设研究了中小企业的上游和下游MSCM实践,以及与中小企业共享的哪种信息。这些结果有助于理解和揭示信息共享的潜在障碍,除了对中小企业的技术可能性以外,以积极参与MSCM。
MTRM-101研究方法研究方法:研究的自然和目标;历史,描述性和实验性。研究和制定研究问题。假设的研究和制定范围;研究建议的可行性,准备和介绍。统计分析简介:中央趋势和分散的度量:平均值,中位数,模式,范围,平均偏差和标准偏差。 回归和相关分析。 概率和概率分布;二项式,泊松,几何,负二项式,均匀,指数,正常和对数正态分布。 假设检验的基本思想;基于正常,T和卡方分布的显着性测试。 方差分析。 实验的设计:基本原理,对完全随机和随机块设计的研究。 版本和结果制表,使用数字,表和文本的结果表现,引用引用和准备参考书目。 使用常见软件,例如SPSS,Mini Tab和/或MAT LAB。 进行统计分析。 建议:统计分析简介:中央趋势和分散的度量:平均值,中位数,模式,范围,平均偏差和标准偏差。回归和相关分析。概率和概率分布;二项式,泊松,几何,负二项式,均匀,指数,正常和对数正态分布。假设检验的基本思想;基于正常,T和卡方分布的显着性测试。方差分析。实验的设计:基本原理,对完全随机和随机块设计的研究。版本和结果制表,使用数字,表和文本的结果表现,引用引用和准备参考书目。使用常见软件,例如SPSS,Mini Tab和/或MAT LAB。进行统计分析。建议:
阿尔茨海默病(AD)是一种与年龄有关的神经退行性疾病,其主要特征是认知障碍。其病理特征是脑内淀粉样β蛋白(A β )聚集形成老年斑、过度磷酸化的tau蛋白聚集形成神经元纤维缠结、长期炎症反应和神经元死亡。AD的发病机制和临床表现复杂,但衰老被普遍认为是最重要的促成因素之一。此外,还有几种假说,包括基于淀粉样斑块的A β假说、基于神经元纤维缠结的tau假说、基于长期炎症反应导致脑损伤的炎症假说、基于突触功能障碍和神经元死亡的神经保护假说。虽然AD的发病机制大致分为四大假说,但存在多种形式的相互作用,这是其发病机制复杂的原因之一。大量流行病学研究显示基因在AD发病中发挥重要作用,其次是脑损伤、高脂血症、糖尿病、高血压、肥胖等为该病的危险因素。尽管经过多年的研究,AD中仍有许多未解之谜,基于各种发病假说的药物被大量研究,但效果并不理想。近年来,中医药取得了长足的进步,有望为AD的治疗提供新的可能性。本文重点介绍AD的危险因素Aβ聚集体及相关因素如载脂蛋白E、突触丢失、脂肪酸等的最新研究进展,并结合上述发病机制介绍中医药的研究进展,旨在为AD的研究提供参考和治疗手段。
18 世纪,托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 提出了一个激进的想法:用概率来表示我们认为假设正确的程度 (Bayes, 1763/1958)。他在一场赌博游戏中这样做:在经历了一定数量的输赢之后,你赢的概率有多大?使用概率论根据数据更新我们的信念程度的想法是我们现在所说的贝叶斯规则的基础(见图 1)。贝叶斯可能认为他的工作具有较低的概率,而这一模型在 200 多年后成为贝叶斯认知模型的基础,该模型从理性信念更新的角度解释人类行为(例如,Griffiths 等人,2010 年)。贝叶斯认知模型解释了归纳推理——从有限的数据得出不确定结论的过程,例如根据在对话中听到的新词推断其含义。在贝叶斯模型中,这种推断是将数据(例如,你听到新词的上下文)与我们对世界的现有期望(例如,对一个词可能具有何种含义的期望)相结合的结果。这些期望以假设的“先验分布”来表达,更合理的假设具有更高的先验概率。这捕捉到了学习者的“归纳偏差”——那些影响学习者选择的假设的数据以外的因素(Mitchell,1997)。先验分布可以定义为
科学事业不仅严重依赖明确检验明确假设所需的技能,1-7,而且也依赖不太为人所知的获取见解和富有成效的研究方向的步骤。8,9 许多近期讨论10,11 都集中在这样一个事实上:虽然现代“大数据”方法正在产生大量的事实和测量数据,但“除了往院子里扔砖头,还要建设科学大厦”变得越来越重要。12 换句话说,我们必须制定策略来获取跨越学科间传统(在许多情况下是人为的)界限的新见解和深层假设。我们必须跟上技术和数据科学进步的步伐,提高我们识别观察集和方法之间对称性(不变性)的能力——通过识别研究文献中的大规模模式尽可能地统一和简化,从而激励和加强新的研究计划(图 1)。
最近发现,安妮(Andes)中高海拔仪式和人类牺牲的发现提出了一个问题,为什么这些仪式地点位于高度的山峰通常高达23,000英尺。高海拔考古学家认为,仪式是为了安抚“ apus”(安第斯山山神灵),对安第斯对雨水,水源和田野的生育力的责任负责。虽然仪式本身似乎是由于过去的气候事件或自然灾害(例如地震和火山喷发)的动机,但其他假设表明,这些地点的位置与INCA帝国的扩展或用于灌溉的运河系统的扩展有关。尽管这些假设可以解释一些仪式地点的位置,但目前对印加人如何以及为什么选择这些位置来在如此高的海拔处进行仪式的原因几乎没有理解。本文试图通过使用地理访问工具来推断这些考古遗址的空间和时间模式来填补对印加文化的一些差距。
摘要:人类动议的预测是对人类自主机器人安全导航的关键。在混乱的环境中,由于其与环境和其他脚步的相互作用,可能会有几种运动假设。以前用于估计多个运动假设的工作需要大量样本,这限制了其在实时运动计划中的适用性。在本文中,我们提出了一种基于深层生成神经网络的相互作用和多模式轨迹预测的变分学习方法。我们的方法可以实现更快的收敛性,并且与最新方法相比,需要更少的样本。对真实和模拟数据的实验结果表明,我们的模型可以有效地学习推断出不同的轨迹。我们将我们的方法与三种基线方法进行了比较,目前的性能结果表明,我们的生成模型可以通过产生各种轨迹来实现轨迹预测的更高准确性。
尾巴摇摆是家犬(Canis familyis)中的一种明显的行为。尽管人类对此显示有多少意义,但很少研究其定量描述和进化历史。我们总结了这种行为的机制,个体发育,功能和演变的了解。我们建议两个假设,以解释与其他犬科动物相比,狗的出现和频率增加。在驯化过程中,增强的有节奏的尾巴摇摆行为可能会(i)作为其他特征的选择副产品(例如,能力和驯服性),或者(ii)是由人类直接选择的,这是由于我们的节律刺激的倾向。我们通过神经生物学和伦理学实验邀请对这些假设进行测试,这将揭示出最容易观察到但研究研究的动物行为之一。有针对性的尾巴摇摆研究可能是犬类伦理学和特征性人类特征的进化历史的窗口,例如我们感知和产生节奏行为的能力。