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稀有View Systematic Equity ETF 2024 Q4
投资涉及风险，包括可能损失本金。无法保证基金将实现其既定目标。对该基金的投资可能会受到风险的影响，包括市场，利率，税收，流动性，杠杆，非变化，投资限制，运营，授权参与者集中，不保证积极交易市场，积极管理，积极管理，基金股票，股票交易，贸易股票，贸易，溢价/折扣和集中度风险和集中风险的股票和集中股票，以及所有这些可能会构成基金。多元化不能确保利润或防止损失。交易所贸易资金（ETF）贸易像股票一样，会遇到投资风险，并将在市场价值上波动。与共同基金不同，ETF股票不能直接与该基金单独赎回，并且以市场价格在二级市场上买卖，这可能高或低于ETF的净资产价值（NAV）。ETF股票的交易将导致经纪佣金，这将减少回报。ETF股票的交易将导致经纪佣金，这将减少回报。
A systematic review of digital transformation technologies in museum exhibition
博物馆展览，无论是临时还是永久性，都形成了社会与其文化，历史和艺术遗产之间的重要联系。在博物馆展览中策划文物和主题展示可以促进对话，培养文化欣赏并为遗产保护做出贡献。传统的举办博物馆展览的方式，非常依赖于设计师和策展员工的专业知识，使其成为劳动密集型的过程，从概念化到访客参与分析。本综述系统地编译并研究了数字转型技术（DTTS）的应用如何彻底改变了博物馆的展览并增强了其未来潜力。dtt，例如人工智能，沉浸式技术，添加剂制造，物联网和云计算，可以帮助创建引人入胜的设计，提高可访问性和包容性，增强教育潜力，并允许复杂的访客经验数据收集和分析，并改善展览管理。但是，尽管关于DTT及其在博物馆展览中的角色进行了多项专业研究，但技术与应用程序方案之间的联系仍然没有得到充实的态度。通过解决这一差距，这项研究有望为博物馆和遗产部门的从业者提供信息，并为学者提供新的研究途径。
系统评价包括
摘要：人工智能 (AI) 在体外受精 (IVF) 领域越来越受欢迎。尽管现有数据很有希望，但人工智能还不能声称拥有黄金标准地位，这也是本研究的理由。本系统评价和数据综合旨在评估和报告基于人工智能的 IVF 结果预测模型的预测能力。该研究已在 PROSPERO (CRD42021242097) 中注册。在 Pubmed/Medline、Embase 和 Cochrane 中央图书馆对文献进行系统检索后，确定了 18 项研究符合纳入条件。关于活产，总结接收者操作特征 (SROC) 的曲线下面积 (AUC) 为 0.905，而部分 AUC (pAUC) 为 0.755。观察值：预期值为 1.12（95%CI：0.26-2.37；95%PI：0.02-6.54）。对于有胎儿心跳的临床妊娠，SROC 的 AUC 为 0.722，而 pAUC 为 0.774。O：E 比率为 0.77（95%CI：0.54-1.05；95%PI：0.21-1.62）。根据这些数据综合，大多数基于 AI 的预测模型能够准确预测 IVF 的活产、临床妊娠、有胎儿心跳的临床妊娠和倍性状态结果。本综述试图比较 AI 和人类的预测能力，尽管研究不允许进行荟萃分析，但本系统综述表明基于 AI 的预测模型的表现与胚胎学家的评估非常相似。虽然人工智能模型看起来略有更有效，但要想声称显著超越临床胚胎学家的预测能力，还有一段路要走。
系统的文献综述
人工智能 (AI) 等技术的进步为帮助教师和学生解决和提高教学和学习表现提供了机会。本综述的目的是通过为各级教育的学生提供关于数学教学和学习中人工智能的完整概述来增加对话。使用既定的、强大的指南进行了系统文献综述 (SLR)。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目。我们在 ScienceDirect、Scopus、Springer Link、ProQuest 和 EBSCO Host 中搜索了 2017 年至 2021 年期间发表的 20 项人工智能研究。SLR 的结果表明，在所研究的样本中，数学教育中使用的人工智能方法是通过机器人、系统、工具、可教代理、自主代理和综合方法。然后，可以表明收集到的大多数研究都是在美国和墨西哥进行的。分析表明，大多数审查的研究都采用了定量研究方法。数学教育中人工智能的主题类型分为优点和缺点、概念理解、因素、作用、想法建议、策略和有效性。
系统评价与荟萃分析
最大限度地降低人为错误的风险。审查遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 标准，以确保严格的方法和透明度。共检索到 175 篇文章，来自各种数据库，包括 PubMed、Science Direct、Google Scholar、Cochrane。根据预定义的纳入和排除标准，最终有 32 篇文章被认为有资格审查。本研究采用 K Vaal 和 Cameriere 方法评估人工智能 (AI) 在牙齿识别方面的有效性，特别关注 AI 在管理大量数据集和提供快速、准确结果方面的优势。研究结果强调了 AI 在自动化牙科图表绘制和通过先进的放射分析促进精确年龄估计方面的显著贡献，其准确性超过了传统方法。通过整合不同年龄组和牙齿类型的数据，这项荟萃分析突出了 AI 的多功能性，并强调了其作为司法环境中法医牙医的强大支持工具的价值。
具有挑战性的系统偏见
对于AI系统的技术公司和开发人员，以减轻AI开发周期中的性别偏见，他们必须专注于收集和策划多样化和包容性培训数据集。这涉及有意纳入各种各样的性别代表和观点来抵消刻板印象的叙事。使用偏差检测工具对于确定这些数据集中的性别偏见至关重要，使开发人员能够通过数据增强和对抗性培训等方法解决这些问题。此外，通过详细的文档和有关用于缓解偏差的方法和培训数据组成的方法的透明度至关重要。这强调了在人工智能发展的基础上嵌入公平和包容性的重要性，利用技术和对多样性的承诺对制作模型的承诺，从而更好地反映人类性别认同的复杂性。
系统和应用微生物学
最近，作为具有命名类型的原核生物的新的命名法守则已发表，因此随后已生效。系统和应用微生物学的编辑器（SAM）想概述日记本将如何处理所得的两个独立代码（ICNP和SEQCODE），以期在此期间将它们共存。sam都热衷于支持两种界限，因此提出了高质量，因此增加了耕种和未经培养的原核生物的分类价值。在这里，我们描述了将在SAM中发表的新分类单元描述手稿的最低要求和建议。分类学家和分子生态学家之间的最新辩论使微生物学带入了空前的十字路口，其中有两个独立的命名法规已生效。目前正在进行广泛修订的原核生物命名法（ICNP;（Parker等，2019））（Oren等，2021），一直是过去60年来命名原核生物的基础，自2001年以来，自2001年以来，仅在两种不同的过滤材料中沉积了纯纯培养物。 On the other hand, and after our sugges- tion to take action ( Konstantinidis et al., 2017 ), some microbiologists, including several molecular ecologists and taxonomists, created the new Code of Nomenclature of Prokaryotes Described from Sequence Data (SeqCode; ( Hedlund et al., 2022; Whitman et al., 2022 )), which considers genome sequences deposited in INSDC回购之一是类型材料。目前正在进行广泛修订的原核生物命名法（ICNP;（Parker等，2019））（Oren等，2021），一直是过去60年来命名原核生物的基础，自2001年以来，自2001年以来，仅在两种不同的过滤材料中沉积了纯纯培养物。On the other hand, and after our sugges- tion to take action ( Konstantinidis et al., 2017 ), some microbiologists, including several molecular ecologists and taxonomists, created the new Code of Nomenclature of Prokaryotes Described from Sequence Data (SeqCode; ( Hedlund et al., 2022; Whitman et al., 2022 )), which considers genome sequences deposited in INSDC回购之一是类型材料。这代表了一种直接的解决方案，用于推进有关以稳定命名法的未经文化类群分类法进行的科学沟通。ICNP和SEQCODE广泛重叠，但后者包括几种改进，使命名法更易于访问，更易于应用，并且更容易被启用（Whitman等，2022）。除了基因组序列作为类型材料的改进和实施外，Seqcode还包括一个在线自我注册系统（https://seqco.de/），该系统代表了生成官方记录并确定名称优先级的主要机制。名称的验证是通过注册表平台进行的，其中包括原始出版物的DOI，或者作者可以在获得DOI之前注册其名称，这将使他们能够在审查时收到反馈并在手稿中纠正术语。相比
系统评价和元A
摘要：在非洲，由于包括Anaplasma，Ehrlichia，Rickettsia和Coxiella物种在内的壁虱传播病原体，tick虫仍然是改善牲畜行业的主要障碍。在这里进行了全身审查和荟萃分析，并强调了这些tick传播病原体在非洲壁虱中的分布和流行。在五个电子数据库中搜索了相关出版物，并使用包含/排除标准选择，分别在定性和定量分析中包括138和78篇论文。大多数研究都集中在罗克 - 埃特西亚（Ricktsia Africae）（38个研究），其次是埃里希氏症反刍动物（27项研究），Coxiella burnetii（20项研究）和Anaplasma缘缘（17项研究）。使用随机效应模型进行比例的荟萃分析。对于立克spp获得了最高的患病率。(18.39%; 95% CI: 14.23–22.85%), R. africae (13.47%; 95% CI: 2.76–28.69%), R. conorii (11.28%; 95% CI: 1.77–25.89%), A. marginale (12.75%; 95% CI: 4.06–24.35%), E. ruminantium （6.37％； 95％CI：3.97–9.16％）和E. Canis（4.3％； 95％CI：0.04–12.66％）。C. burnetii的患病率较低（0％； 95％CI：0-0.25％），Coxiella spp的患病率更高。（27.02％； 95％CI：10.83–46.03％）和类似Coxiella的内共生体（70.47％； 95％CI：27-99.82％）。识别了tick属，tick物种，乡村和其他变量的影响，并强调了心脏水中rhipicephalus tick的流行病学；每种立克属物种的属性，用于不同的tick属； A. Marginale，R。非洲和Coxiella的主体分布在tick虫中的内共生体和非洲硬滴答中的C. burnetii分布较低。
系统文献综述
摘要 随着人工智能等颠覆性创新的知名度不断提高，“深度科技”一词在从业者中变得十分常见。然而，深度科技创业现象仍然存在概念模糊性，并且缺乏实证证据。尚不清楚是什么让科技变得“深度”，以及它与新兴技术有何不同。为了寻找这些问题的答案，我们对新兴技术商业化进行了系统的文献综述。借鉴有关风险、战略和深度科技性质的文献，我们首先开发了一个框架，解释深度科技的决定性挑战。然后，我们使用该框架分析新技术型公司 (NTBF) 在尝试商业化新兴或深度技术时面临的挑战。我们的研究结果支持学术界通过与商业化新兴技术共同面临的商业化挑战来定义深度科技。我们还通过系统地概述有助于应对这些挑战的策略来支持技术企业家。