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World File Search System偏好
公众对使用替代燃料汽车的偏好
本报告是根据现有信息做出的最佳判断。鉴于项目范围广泛，并非所有信息都可以独立验证或交叉核对，因此请读者注意，报告中的某些断言可能基于单一信息来源。读者应了解，使用、依赖或根据本报告做出的决定完全由读者负责。作者不对读者因本报告内容而遭受的损失承担任何责任。
婚纱摄影顾客偏好案例
摘要 印尼婚庆业目前是一个非常大的产业。每年，印尼有超过 200 万人结婚。每个婚礼派对的平均邀请人数约为 500 人。而所需的资金约为 3 亿印尼盾，几乎是印尼人平均年意愿的五倍。从以上研究数据可以得出结论，婚庆行业（包括摄影、婚礼组织者等）的市场是一个巨大且有前途的产业。市场很大，尤其是在印尼。这项研究的目的是了解顾客在选择婚纱摄影时如何偏好这些市场。本研究的方法使用 AHP 分析和 TOWS 矩阵分析，从受访者那里获得相关策略业务，以及从公司能力的内部和外部因素中获得相关策略。虽然有用于选择婚纱摄影标准的 AHP 应用程序，但请使用 Expert Choice 软件。我们报告了我们的发现和见解，以及敏感性分析的结果。为了实施 AHP 方法，本研究需要确定将包括哪些标准和替代方案。从以前的研究来看，消费者对婚礼摄影的看法以及他们认为婚礼摄影中某些方面非常必要。从这项研究得出的结论是，人们倾向于对供应商提供的价格和套餐敏感，这是他们选择婚礼摄影的最重要因素。在评估了婚礼摄影中哪些方面重要的 AHP 结果后，结果被用作 Natura Project 的业务战略，以确定未来的步骤并成为对公司本身的评估。关键词：层次分析过程、消费者偏好、业务战略、专家选择、
我的预先护理计划 我的意愿和偏好
兴趣？什么对你来说很重要？你的饮食偏好、卫生习惯（洗澡/淋浴/剃须/理发/化妆）、睡眠（起床/睡觉的首选时间、开灯/关灯、开窗/关窗）是什么？有什么事情让你担心或害怕发生？你是否担心实际问题（谁来照顾你的孩子、宠物等）？
探索受众对数据的看法和偏好...
摘要尽管数据驱动的“定量”新闻的数量和可见性增加了，但对观众的感知和评估方式知之甚少。这项研究通过分析定量新闻的特征来帮助解决这一差距，这是31个新闻消费者的各种各样的群体关注他们偏好可能存在的那些特征，并在这些特征中。在八次小组访谈中，参与者阅读和讨论了被选为代表数据驱动新闻的形式和生产中存在的多样性的文章。我们的分析揭示了28个感知标准，我们将我们分为四个主要类别：感知，情感和认知影响的先例，文章统计以及新闻和编辑价值。在对定量新闻的感知的先前研究中尚未使用几个标准。我们的标准在未来的研究中有明显的应用，即观众如何感知不同类型的定量新闻，包括借助自动化的新闻业。对于研究受众的看法和对新闻的评估的研究人员来说，标准也将很感兴趣。对于记者和其他与数字交流的人，我们的发现表明受众可能从数据驱动的新闻业中想要什么，包括它具有建设性，简洁，提供分析，具有人体角度，并包括视觉元素。
理想的鼻偏好-Thieme Connect
抽象背景尽管在面部整形手术中，但理想的鼻腔特征是由平均欧洲裔美国人面部特征（称为新古典大炮）定义的，但许多种族并不认为这些特征是合适的。研究了鼻腔角，鼻角角，背高度，Alar宽度和鼻尖投影的偏好的方法，向三级大学医院的面部塑料诊所的203名志愿患者展示了一个男性和一名女性模型的操纵图片。结果最优美的鼻叶角为137.64 4.20度，女性为133.55度4.53度。急性鼻叶角度更为可取。最优选的鼻角角分别为107.56度和98.92度4.88度。年龄在19至24岁之间的志愿者更喜欢更多急性男性鼻角角。在性别中，直角背是最可取的（分别为0.03 0.78和0.26 0.75 mm）。理想的男性和女性alar宽度为 - 0.51 2.26和 - 1.09 2.18毫米，分别为2.18毫米。更多的45至64岁的志愿者更喜欢等于圆顶距离的Alar宽度。理想的女性和男性尖端投影分别为0.57 0.01和0.56 0.01。结论结果表明，伊朗普通患者对两种性别的鼻孔更喜欢较薄的鼻孔鼻子。然而，理想的鼻角角，背高和尖端投影与新古典大炮一致。除种族差异外，鼻美的趋势还受到性别，年龄和先前的审美手术史的影响。
心室内在偏好（VIP™）技术...
药物：（n = 1209）（n = 1434）•ACE抑制剂443（37％）531（37％）•β受体阻滞剂612（51％）731（51％）•钙通道阻滞剂343（28％）447（31％）447（31％）•Diuretics 477（39％）457（39％）457（32％）（32％）（32％）（32％）（32％457（32％）（32％（32％）（32％）（32％（32％）（32％（32％）（32％）（32％（32％）（32％（32％） (54%) 884 (62%)* • ARB 202 (17%) 257 (18%) • Anticoagulants 483 (40%) 353 (25%)* • Anti Arrhythmia Class 3 115 (10%) 177 (12%)* • Anti Arrhythmia Class 1 34 (3%) 50 (3%) • Nitrates 139 (11%) 164 (11%) • Cardiac糖苷99（8％）92（6％）•醛固酮抑制剂36（30％）19（13％）*•肾素抑制剂1（0％）0（0％）0（0％）•阳性官方7（1％）1（0％）1（0％）*初级指示：（n = 1282）（n = 1530）（n = 1530）（n = 1530）•AV Block 384（30％）（30％）（30％）（30％）（30％）（30％）（16％）（30％）（30％） 1（0.06％）•起搏器升级143（11％）105（6.9％） *•PAVE 25（2％）0 *•预防/终止速度性心律失常1（0.08％）6（0.4％）6（0.4％）•Sinus节点功能障碍663（52％）1037（52％）1037％（68％） *（8％） *（5％） *（5％） *（5％）（5％）（5％）（5％）
昼夜偏好，社交喷气lag，...
结果：较短的睡眠饲养者占32.25±6.99岁的212名护士的61.8％。异常的社交喷气行。与正常的喷气lag组相比，经历异常社交喷气lag的群体表现出明显较低的早晨情感和更高的夜晚（EV）（分别为p = 0.003和p = 0.004）。dm风险占全体6.6％。在年龄较大，工作经验较长的人，较高的体重指数（BMI），男性性别和较低的EV评分中观察到DM的较高风险（P <0.001，P <0.001，P <0.001，P <0.001，P = 0.006和P = 0.042）。独特的得分与DM风险评分呈正相关（r = 0.168; p = 0.014），而它们与夜班计数成反比（r = -0.149; p = 0.022）。BMI的较高值（优势比= 1.255; 95％置信区间= 1.036-1.520; P = 0.020）和男性性别（优势比= 7.350; 95％置信区间= 1.265-42,161; p = 0.026）与DM的风险增加有关。
消费者忠诚度期望和偏好年度报告
年轻消费者并非天生忠诚度较低，但他们对自己所忠诚的品牌更加挑剔。年轻消费者更换计划时，往往出于几个关键原因。最常见的因素包括更有吸引力或更有价值的获得财务奖励的方式、获得非财务利益的途径更多以及计划结构更简单。这些方面再次表明忠诚度计划基础仍然很重要，因为价值和简单性是所有年龄段最重要的属性，也是消费者转向竞争对手计划的主要原因。为了吸引、吸引和留住所有年龄段的忠诚会员，零售商应继续提供财务价值和简单性，同时探索增加数字驱动、面向社区的功能的机会。
热舒适度和空气流动偏好 - Cder.dz
摘要 - 本研究旨在研究喀麦隆中部地区 6 所学校 30 间自然通风教室中空气流动偏好与热舒适度之间的关系。这项研究在两个季节（旱季和雨季）进行。采用了一种自适应方法，符合 ASHRAE 55/2004、ISO 7730 和 ISO 10551。在测量房间风速、空气温度、相对湿度和二氧化碳的同时，还发放了问卷。这些不同的学校共发放了 1545 份问卷。结果显示，57.62% 的投票者认为他们的环境可以忍受。问卷分析后得到的结果并不总是与通过物理测量得到的结果相符。空气偏好因每个人和研究地点而异。一般来说，在这两个季节，75% 的居住者希望他们的地方有更多的空气流动。研究表明，学校内空气流速的增加是获得热舒适环境的重要现象。简历 - 与喀麦隆中部地区 6 所学院的 30 个等级、自然通风和场所的空气和舒适热偏好运动相关的研究人员的工作。 Cette étude a été menée pendant deux saisons (saison sèche et saison de pluie)。适合员工的方法，符合 ASHRAE 55/2004、ISO 7730 和 ISO 10551 标准。调查问卷
小语言模型的偏好一致蒸馏
与SLMS相比，LLMS与人类偏好相比表现出Supe-050 Rior对齐（OpenAI，051 2024; Georgiev et al。，2024）。因此，ex-052 iSting Works llms作为教师提炼053偏好知识（Bai等人，054 2022; Cui等。，2023; Tunstall等。，2024; Wang 055等。，2024; Yuan等。，2024）。所有这些作品056模型在LLM中的模型偏好知识比较了成对响应。例如，Bai 058等。（2022）使用对059培训奖励模型的教师注释的响应，该奖励模型通过加强学习指导学生060。同样，Tunstall 061等。（2024）采用教师模型以偏爱-062 ence注释，但使用蒸馏的直接优先优化 - 064（Rafailov等人）直接优化了学生063模型（Rafailov等人。，2023）在注释数据集上。065然而，这些066“教师通知者”提供的监督信号采用订购067