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“实体经济中企业财务架构的轨迹”
建立有效的公司财务架构对于维持一定的市场地位和确保稳定的盈利能力具有重大影响，其中包括资本结构、所有权结构和公司治理状况等基本要素。本研究旨在确定财务架构的状态、变化轨迹及其对公司市场地位的影响。从销售收入最高的前 200 家公司名单中选出了 22 家乌克兰公司进行研究，这些公司提供了 2007 年至 2017 年期间的完整财务报表。为了确定公司的财务架构状态和相关的市场地位，作者使用了最远邻居法的聚类分析。应用了 Kohonen 自组织映射算法。使用 Harrington 的可取性函数来确定积分指数。所选样本显示几乎所有公司的所有权集中度都很高，只有少数人控制着大量资产，从而证实了乌克兰经济的寡头结构。结果获得了七个集群组，反映了公司的财务结构质量。在整个样本中，只有五家公司拥有高质量的财务结构，即资本结构和所有权结构一致且最佳，并确保公司保持领先的市场地位。
不确定性下的轨迹计划的连续时间最佳控制
摘要。本文提出了连续的时间最佳控制框架 - 在不确定性驱动方案中生成参考轨迹的工作。先前的工作[1]提出了一个自动驾驶汽车的离散时间随机代理。这些结果扩展到连续的时间，以确保在实时设置中发电机的鲁棒性。我们表明，连续时间的随机模型可以通过产生更好的结果来捕获信息的不确定性，从而限制了与离散方法相比，违反问题限制的风险。动态求解器提供更快的计算，而连续的时间模型比离散时间模型更适合多种多样的驾驶场景，因为它可以处理进一步的时间范围，这可以在城市驾驶场景的框架之外进行轨迹计划。
印度空间研究组织的 POEM-4 任务 - Kamaraj IAS Academy
IN-SPACe 的主要目标是支持和监督 NGE 参与太空活动。它充当印度空间部 (DoS)/ISRO 和私营参与者之间的中介，确保合作和基础设施共享。通过降低进入门槛，IN-SPACe 帮助 NGE 开发运载火箭、卫星并提供太空服务。该机构还负责评估可行性并确保私营实体开发的任何与太空相关的活动或新基础设施的安全合规性。
法国医疗产品使用和护理轨迹的间接健康数据链接发展：系统评价
背景：最近，欧洲各国在将数据链接（即能够在数据库之间匹配患者数据）整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国，索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口，为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制，因此开发了一组间接关键标识符的链接，这与链接质量挑战有关，以最大限度地减少链接数据中的错误。目的：本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法：全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文，这些论文涉及链接的法国数据库，重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究（即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符）。还对数据链接进行了描述性分析，并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果：共选出 16 篇论文。7 篇（43.8%）研究在国家层面进行了数据链接，9 篇（56.2%）研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大，分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多：评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的，4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的，5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%（11/15，73.3% 项研究报告）。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明，始终对链接的源数据库进行描述，但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
通过超级轨迹
1 Vienna Center for Quantum Science and Technology (VCQ), Faculty of Physics, University of Vienna, Boltzmanngasse 5, 1090 Vienna, Austria 2 Institute for Quantum Science and Engineering, Department of Physics, Southern University of Science and Technology (SUSTech), 1088 Xueyuan Avenue, 518055 Shenzhen, China 3 Wolfson College, University of Oxford, Linton路，OX2 6 UD牛津，英国4 QICI量子信息和计算计划，计算机科学系，香港大学，Pok Fu Lam Road，999077香港5量子集团，牛津大学计算机科学系计算机科学系，沃尔夫森大厦，牛津大学，牛津公园，牛津路，牛津路，OX1 3QD OXONT，UNICAL INCUNTING ox ox and Incuntration for kenong ox of interion ox1 ox1 oxn oxn ox of Pok Ful lam Road，999077香港7欧洲7富刑实验室，4楼，3号建筑物，海德公园海斯，海德公园海斯，米林顿路11号，海耶斯，海耶斯，UB3 4AZ Middlesex，英国米德尔塞克斯，英国8 Institute for Quance and量子信息（IQOQI），Outtria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria ofteria boltz boltz varsemia日内瓦大学应用物理系，瑞士1211年，瑞士1011 Grenoble Alpes，CNRS，CNRS，Grenoble INP，INP，INTP，Institut NEL，38000法国Grenoble，法国11号，11号GRENOBLE奥地利维也纳1090 Boltzmanngasse
开发多颗粒光轨迹技术用于用于深色发酵的搅拌罐的流体动力分析
深色发酵（DF）是一种生物学过程，能够从有机废物中产生氢气，这可以作为生物精炼厂中的基础发挥关键作用。，但仍需要优化DF的流体动力条件以增强气体液传质，从而减少了可溶性氢的自抑制作用。质量转移增强受到限制，因为对微生物的液压应力必须受到限制，并且该过程的经济可持续性必须保持。最近的结果表明，在层流和湍流方案之间的过渡区域中，DF增强了。为了更好地了解该制度中的3D流体动力特征，开发了一种改进的光学轨迹技术并将其应用于配备双型物件设备的2-L生物反应器。所提出的方法旨在同时使用三个摄像机来监测多达十个颗粒作为示踪剂的轨迹，但也能够在每个相机的2D图像中提供颗粒的实时位置，以最大程度地减少治疗后时间。应用了该方法，包括立体摄像机校准，实时和后处理以重建3D轨迹，并针对2D-PIV和CFD数据进行了验证。达成了良好的一致性，但是由于粒径，很难捕获附近壁和叶轮的区域。结果表明，与单个粒子作为示踪剂相比，使用五个颗粒的工作能够减少3-4的测量时间，而较高数量的示踪剂增加了伪像的镜头。
引用：Rania H. Farraj，Salma Haddad，Coral Cohen和Raed Mualem（2025），睡眠时间对认知表现和情绪状态C
背景/AIM青少年的睡眠对于认知表现，情感调节和学术上的成功至关重要。本研究旨在评估睡眠时间对高中生认知能力和情绪的影响。材料和方法五十届至11至12年级的学生（17-18岁）来自以色列北部。每个学生在两个条件下完成认知和情绪评估：睡眠8-10小时（最佳睡眠）和4-6小时的睡眠（睡眠剥夺）。测试包括内存评估（计算机卡游戏），浓度评估（功能扣除游戏）和来自国家考试的化学测试。使用情绪状态（POMS）问卷调查评估情绪状态。配对的t检验和Wilcoxon签名级测试用于分析差异。结果睡眠剥夺将记忆力显着降低20.39％，浓度降低了22.72％。化学评分下降了35％，而情绪障碍包括张力增加（64.92％），抑郁症（63.39％），愤怒（46.8％）和疲劳（64.9％）。活力降低了57.8％。结论睡眠剥夺会对认知表现和情感健康产生不利影响，这强调了促进青少年健康睡眠实践以提高学习成绩和心理健康的重要性。
运动序列学习涉及更好地预测运动轨迹的下一个动作和优化
学习新的顺序运动是许多动物的基本技能。尽管序列学习的行为表现很明确，但基本机制仍然很少理解。运动序列学习可能来自三个不同的过程：（1）改善独立于顺序上下文的单个运动的执行； （2）接下来应该执行对“什么”运动的增强期望，从而更快地启动； （3）应在序列中最佳地执行编码“如何”运动的摩托序列特定表示。但是，许多现有的范式将学习的组成部分混为一谈，因为参与者经常获得序列内容（做什么）及其执行（如何做）。这种重叠掩盖了每种机制对运动序列学习的不同贡献。在这项研究中，我们使用连续的任务解散了这些机制。将训练序列中的性能与随机序列进行比较，以排除仅归因于孤立运动执行的改进。还通过改变了几个即将到来的目标，我们评估了预期在学习中的作用。当参与者只能看到一个未来的目标时，改进主要是由于他们学习了下一个目标。当他们看到未来的四个目标时，参与者立即证明了快速的运动时间并增加了运动平滑度，在一个目标条件下超过了晚期性能。至关重要的是，即使对未来目标的全面可见性，参与者也表现出进一步的序列特异性学习，这是由于运动轨迹的连续优化而引起的。随访实验表明，学到的序列表示是效应器特异性和编码四个运动或更长的上下文信息。我们的范式可以在运动序列学习的“什么”和“如何”组成部分之间进行明显的解离，并为效应特异性序列表示的开发提供了令人信服的证据，从而指导最佳运动执行。
在线轨迹重新启动器，用于动态抓住不规则对象
摘要 - 本文提出了一种用于抓住不规则对象的新轨迹重新启动器。与常规的掌握任务不同，该任务简单地假定对象的几何形状，我们旨在实现不规则对象的“动态掌握”，这需要在握把过程中持续调整。为了有效处理不规则的对象，我们提出了一个构成两个阶段的轨迹优化框架。首先，在指定的时间限制为10 s的指定时间限制中，为从机器人的初始配置中进行无缝运动计算初始离线轨迹，以掌握对象并将其传递到预定义的目标位置。其次，实现了快速的在线轨迹优化，以在100毫秒内实时更新机器人轨迹。这有助于减轻视力系统中的估计错误。为了解释模型的不准确性，干扰和其他非模块化效果，实施了机器人和抓手的轨迹跟踪控制器，以从提出的框架中阐明最佳轨迹。密集的实验结果有效地证明了我们在模拟和现实世界中的轨迹计划框架的性能。
如何引用本文 James L, Rajan G, Devarajan D, et al. (2025 年 1 月 30 日) Pr 导致的低镁血症相关的神经系统表现
一名 68 岁的男性逐渐出现行走困难、日常活动缓慢和双侧手麻木。根据其父母的报告，他的格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分为 14 (E4 M6 V4)。他有糖尿病、高血压、血脂异常、骨关节炎和既往脑血管意外（左枕叶梗塞）病史。全身检查显示，他神志清醒，定向力良好，眼球扫视运动缓慢，步态短小，步态缓慢。临床表现提示帕金森病。他的血压为 154/100 mm Hg。实验室检查显示严重的低钙血症（7.7 mg/dL）和低镁血症（0.4 mg/dL）（表 1）。他表现出严重的电解质紊乱，包括低钠血症，可能是由于噻嗪类利尿剂引起的。最初，低镁血症被认为是噻嗪类利尿剂引起的，因此停用了该药。尽管开始服用 Syndopa，但症状仍然存在。三至六个月的随访显示持续性低镁血症。