XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息内容
基于质谱的直接测序从头开始和多个RNA修饰的定量映射
摘要：尽管RNA的下一代测序（NGS）广泛使用，但多个RNA核苷酸修饰的同时直接测序和定量映射仍然具有挑战性。质谱（MS）的测序可以直接序列所有RNA修饰，而无需限于特定的测序，但是它需要很少有TRNA可以提供的完美MS梯子。在这里，我们描述了一种MS梯子互补测序方法（MLC-SEQ），该方法避免了完美的阶梯要求，从而可以在单核苷酸精度下对全长异质细胞TRNA进行全长异质细胞TRNA的测序。与基于NGS的方法（失去RNA修改信息）不同，MLC-Seq保留了RNA序列多样性和修改信息，揭示了新的详细的化学计量tRNA修饰谱及其在使用DealKylating酶ALKB治疗时进行的更改。也可以将其与参考序列结合使用，以提供对总TRNA样品中不同TRNA和修改的定量分析。MLC-Seq可以实现RNA修改的系统，定量和特定于位点的映射，从而揭示了TRNA的真正完整信息内容。■简介
使用新闻情绪进行经济预测
报纸文本情绪可以在高频级别的流行宏观经济状况方面提供信息，可用于改善宏观经济指标的预测。在本文中，我们使用简单的词典方法从马来西亚本地报纸文章的业务和财务部分中提取了情感，然后评估与现有基于调查的情感测量和宏观经济增长结果的关系。具体来说，本文使用线性模型，非线性机器学习模型和长期术语记忆（LSTM）神经网络研究了报纸增长的报纸情感及其需求侧组件的预测能力。我们的调查结果表明，新闻情绪可以立即播放基于调查的商业情感措施。使用线性回归和非线性机器学习模型，我们还表明，新闻情绪具有可靠的预测能力，可在两到三季度预测范围内实现私人投资增长。尽管如此，我们发现使用新闻情绪在整个预测期间预测GDP增长的其他需求端成分方面没有显着改善，这表明提取的新闻情绪为更广泛的经济提供了有限的信息内容。
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。
带有成像雷达ISIS的高级空间监视...
德国航空航天中心（DLR）的微波和雷达研究所已开发并构建了一个称为IOSIS（空间中卫星成像）的实验雷达系统。该系统的总体目标是研究概念的研究，用于高分辨率在低地球轨道（LEO）中的高分辨率雷达图像。与现有的基于雷达的空间监视系统（具有单静态天线构型）相比，将来的ISIS不使用一种，而是使用一个空间分布的天线，以处理即将到来的轨道卫星量，并且更重要的是实现双静态成像的几何形状。后者与现有的基于单声道雷达的卫星图像相比，允许增强图像信息内容。本文首先概述了使用反合成孔径雷达（ISAR）的基于雷达卫星成像的基本理论。进一步解决了IOSIS系统的简短描述。根据模拟成像结果说明了对雷达图像的大气影响，并且基于干涉成像结果引入了多通道系统的优势，从而在三个维度中提供了空间分辨率。通过在厘米区域中具有空间分辨率的真实空间对象的IOSIS系统获得的测量结果显示了连续实现的误差校正策略。
批判性思维简介
人们已经对自然界有了如此多的了解，以至于科学的信息内容已经变得非常庞大。这一点众所周知，科学教育者和科学教科书作者开始相信，他们必须在可用的时间内尽可能多地传递事实信息。教科书越来越厚，课程越来越集中；学生需要记住和学习越来越多的材料。获取科学事实和信息优先于学习科学方法和概念。不可避免地，传递正确调查、理解和评估所有这些科学数据的方法（即批判性思维）这一基本伴随任务被遗忘了。这种情况在中小学教育中尤为严重，在过去几十年里，与其他工业化国家相比，我国学生的数学和科学能力明显下降。研究表明，我们的学生在数学和科学方面的能力一开始与其他国家的学生处于同一水平，但随着他们在我们的教育体系中不断进步，他们的能力逐渐下降。到高中毕业时，美国学生在数学和科学成绩方面在工业化国家中排名最低。在大学入门科学教育中，我们继承了这些学生，必须处理他们在科学和批判性思维方面的不足。
Mohammad Fawzi Shubita（2023）。营销策略与工业公司盈利能力之间的关系：约旦的证据。创新市场
营销策略是公司的总体计划，用于吸引潜在的消费者并将其变成其服务或产品的永久客户。本文旨在调查盈利能力与营销策略之间的联系，以了解公司盈利能力如何影响营销策略。此外，它评估了重新打开资产（ROA）对公司营销策略的影响。研究使用随机效应回归模型；使用销售费用比率衡量营销策略，这等于销售费用而不是总资产。公司大小是由总销售正常对数表示的控制变量。研究样本包括约旦工业股东公司；分析期是2005年至2020年。这项研究收集了808个年度观察。调查结果表明，ROA对营销策略具有统计学上的显着影响，但其组成部分没有影响。模型1的adj-r2（解释力）为18.8％，模型2为11.4％。因此，主要的结论是ROA组件在解释营销策略差异时没有任何增量信息内容。该研究建议约旦的工业公司通过采用多样化的营销策略，专注于客户满意度，投资于市场研究，使用社交媒体并开发强大的品牌形象来提高其盈利能力。
由可解释人工智能驱动的统计套利
机器学习技术最近已成为检测金融市场模式的常态。但是，仅依靠机器学习算法进行决策可能会产生负面影响，尤其是在金融等关键领域。另一方面，众所周知，将数据转化为可操作的见解即使对于经验丰富的从业者来说也是一项挑战，尤其是在金融界。鉴于这些令人信服的理由，这项工作提出了一种由可解释的人工智能技术驱动的机器学习方法，该方法集成到统计套利交易管道中。具体来说，我们提出了三种方法来丢弃与预测任务无关的特征。我们对标准普尔 500 指数成分股的历史数据评估了这些方法，旨在不仅提高股票层面的预测性能，而且提高股票集层面的整体预测性能。我们的分析表明，包含此类特征选择方法的交易策略通过提供预测信号来改善投资组合的表现，这些预测信号的信息内容足够，并且比嵌入整个特征集中的信号噪音更小。通过进行深入的风险回报分析，我们表明，由可解释的人工智能驱动的拟议交易策略优于被视为基线的高度竞争交易策略。
批判性思维简介
人们已经对自然界有了如此多的了解，以至于科学的信息内容已经变得非常庞大。这一点众所周知，以至于科学教育者和科学教科书作者开始相信，他们必须在有限的时间内尽可能多地传递事实信息。教科书越来越厚，课程越来越集中；学生们被要求记住和学习越来越多的材料。获取科学事实和信息优先于学习科学方法和概念。不可避免地，传递正确调查、理解和评估所有这些科学数据的方法（即批判性思维）这一基本任务被遗忘了。这种情况在小学和中学教育中尤为严重，在过去几十年里，与其他工业化国家相比，我国学生的数学和科学能力明显下降。研究表明，我国学生的数学和科学能力一开始与其他国家的学生水平相当，但随着他们进入我们的教育体系，他们的数学和科学能力逐渐下降。高中毕业时，美国学生在数学和科学成绩方面在工业化国家中排名最低。我们在大学入门科学教育中继承了这些学生的特质，并且必须解决他们在科学和批判性思维方面的不足。
逻辑熵——特刊
其中，k B 为玻尔兹曼常数，X 为相关相空间体积，是微观状态数量的量度。注意，上述定义中需要使用对数，以使玻尔兹曼统计熵具有与热力学熵相同的加性。后来，克劳德·香农发现，可以使用与玻尔兹曼公式类似的公式（尽管符号相反）来量化信号的信息内容。继香农之后，人们通常将熵等同于系统的（缺乏）信息或“无序”。由于信息是一个渗透到许多自然科学中的概念，熵的概念很快传播到其他领域，例如生物学和遗传学。约翰·冯·诺依曼将玻尔兹曼熵推广到量子物理学。这实际上不仅仅是一种概括。事实上，方程 (1) 有点问题，因为 X 具有相空间体积的维度，而对数的参数应该是无量纲的——更不用说 SB 可以变为负值。但考虑到量子力学引入了由普朗克常数 h 给出的最小作用量，玻尔兹曼公式可以改写为：SB = k ln( X / hd )（其中 d 是系统的维数），只要 X hd ，它就始终为非负，并且只有当等号成立时它才为零。就离散量子
小型开放经济体的金融压力指数
我们为小型开放经济体构建了一个金融压力指数 (FSI)，旨在提供清晰及时的金融市场压力信号。这可用于制定适当的应对措施以应对这些不利事件。为此，我们使用主成分框架并将其应用于澳大利亚每月的利率、利差、汇率、房价增长和通胀预期数据。将指数分解为国外和国内成分，我们发现国外因素可以解释我们澳大利亚金融压力指数 (AFSI) 的一半以上 (57.4%)。为了确定我们指数的信息内容，我们对几个经济和金融可观测量进行了一系列格兰杰因果关系检验。我们还估计，与仅使用其自身先前数据的规范相比，包括 AFSI 是否可以改善对不同经济和金融结果的预测。我们发现，包括 AFSI 可以改善对未来零售额增长和银行信贷增长的预测。最后，我们表明，金融压力对银行信贷增长的影响是非线性的。特别是，如果 AFSI 较高，金融压力的增加会对信贷增长产生更不利的影响。这一结果进一步凸显了准确及时地衡量经济中金融压力对研究人员和政策制定者的重要性。