XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnki
引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
Z代，银行和个人财务管理
传统银行 - E.G.BBVA，Caixabank-被确定为西班牙大型金融危机背后的主要作者。新银行模型 - 例如n26-被认为更“道德”，更适合年轻的客户资料和需求。但是，这还不足以点燃信任。
用于银行和金融服务的Cloudflare（摘要）
同时，银行业经历了频繁的网络攻击，基于周边的安全模型不再足以确保不断发展的混合动力劳动力。金融服务组织需要平衡变得更加敏捷和响应挑战的市场状况，同时保持对客户和交易信息的强大保护，以保持其系统受到保护并满足全球审计要求。
Liechtenstein-欧洲银行联合会
可持续性一直是列支敦士登金融中心的价值观和文化的核心，并且是其长期战略的关键支柱，即所谓的2025年路线图，重点是通过可持续性和数字化来增长。lgt是可持续性领域的先驱之一，不仅在列支敦士登，而且在全球范围内。因此，从过去几年开始的可持续投资的积极趋势仍然存在，可持续投资的百分比不断增加。所有三家主要银行都致力于以雄心勃勃的目标进行净零银行，并于2021年加入净零银行联盟（NZBA）。尤其是关于数字化和区块链，Liechtenstein在国家一级扮演了开创性的角色，因为它是世界上第一批采用《可信赖技术法》（TVTG）的国家之一。
重新思考多对比度MRI超分辨率：矩形...
最近，几种方法探索了多对比磁共振成像（MRI）超分辨率（SR）的潜力，并获得了优于单对比SR方法的结果。但是，现有方法仍然存在两个缺点：（1）它们只能解决固定的Inter Intermpling量表，例如2×，3×和4倍，它们需要培训并存储临床上每个UPSMPLAING SCALE的相应模型。（2）他们在采用方形窗口（例如8×8）变形金刚网络档案时缺乏直接交互，这导致长范围依赖性的建模不足。此外，参考图像和目标图像之间的关系尚未完全挖掘。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的网络，用于多对比度MRI任意规模的SR，被称为McASSR。具体来说，我们设计了矩形窗口交叉注意变压器，以在MR图像中建立长期依赖性，而无需增加计算复杂性并完全使用参考信息。此外，我们提出了参考吸引的隐式关注，作为提升的模式，通过隐式神经表示实现了任意规模的超分辨率，进一步融合了参考图像的补充信息。在公共和临床数据集上进行了广泛而全面的实验表明，我们的MCASSR比SOTA方法产生了卓越的性能，这表明其在临床实践中的巨大潜力。代码将在https：//github.com/guangyuankk/mcassr上找到。
战略思维与规划实施指南1
麦卡利斯特学院的战略计划为学院层面的战略思维和规划提供了一个共享框架。它可以帮助引导但不能完全指导部门层面的行动。为此，以下一般建议提供了一个工作指南，可以根据每个部门的具体情况量身定制，以实施战略思维和规划。本指南积极重视：围绕共同愿景并确定明确实施流程的综合规划实践；促进广泛参与规划过程并优先考虑部门内和部门间沟通的规划文化。这些建议共同鼓励各部门问什么、谁、如何和为什么：要做什么？谁来做？如何做？最重要的是，为什么要做？
银行中风险管理的演变
银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。