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风险评估和自动决策技术（ADMT） - 拟议的修订概述
“分析”是指对个人信息的任何形式的自动处理，以评估与自然人有关的某些个人方面，尤其是分析或预测有关自然人的智慧，能力，能力，能力，工作表现，经济状况的方面；健康，包括心理健康；个人喜好，兴趣，可靠性，倾向，行为，位置或运动。
基因组辅助育种气候智能型咖啡
缩写：香气喜好，AROMA；平均产量，YIELD；贝克比率，PR；贝叶斯稀疏线性混合模型，BSLMM；豆大小，GSIZ；叶斑病，CERC；咖啡潜叶虫，LMINER；咖啡叶锈病，RUST；平衡，EQUIL；风味喜好，FLAVOR；开花时间，FL；一般配合力，GCA；一般倾向，GL；一般尺度，GSCE；全基因组关联研究，GWAS；基因组选择，GSCE；叶枯病，LBLIGHT；似然比检验，LRT；连锁不平衡，LD；标记辅助选择，MAS；成熟期，UNIF；成熟时间，MAT；参与决定表型的稀疏效应基因座的数量，n_gamma；整体喜好，OVLIKING；感知，HEDONIC；植物结构，PRT；后验包含概率，PIP；主成分分析，PCA；由具有主要效应的遗传变异解释的遗传变异比例，rho；由稀疏效应和随机效应解释的表型变异比例，PVE；仅由稀疏效应解释的 PVE 比例，PGE；数量性状基因座，QTL；鼻后，RETRO；筛残差，RES；筛孔尺寸，M15；筛孔尺寸，M13；筛孔尺寸，M10；简单序列重复，SSR；单核苷酸多态性，SNP；酸味，ACIDITY；特定配合力，SCA；甜度，SWEET；干加工和未烘焙的生豆重量（以克为单位），GREEN；使用自然干燥方法（日晒豆）后的咖啡果实重量（以克为单位），CHERRY；2014-2015 年产量，YB1； 2016-2017 年产量，YB2；2018-2019 年产量，YB3。
计算机科学工程和信息系统
根据您的喜好，将分配座位。计划和校园的分配或席位是最终的，在任何情况下都不能更改。一旦确认席位，申请人将收到其临时录取信。申请人可以通过在线模式支付学费。上课的开始将通过邮件宣布。7）将在入学时提交的文件（报告）
2025 年膳食指南咨询委员会科学报告：D 部分。第 5 章：儿童期补充喂养和喂养方式与实践
食物接受度：反映儿童对食物的喜好和摄入量；对婴幼儿的研究通常根据儿童尝试或品尝食物的意愿、儿童在喂食过程中的面部反应、照顾者对儿童享受程度的感知、儿童对喜欢食物的口头表示、喂食的速度和持续时间以及食用量来测量食物接受度。
采用5：独立/家庭学习的想法，彼得·布朗（Petcadilly Press）
此摘录发生了什么？谁是中心人物？您可以总结几句句子阅读的内容吗？谈论这个故事的开头如何使您感受到以及对此的喜好或不喜欢。它是否使您想起故事或现实生活中的任何知识？如何？考虑写作方式。您的脑海中真正留下了什么部分？您最喜欢哪些单词和短语？您喜欢他们什么？它们看起来还是听起来很有趣？他们会帮助您在您的脑海中拍照吗？别人怎么看？
甜度感知的探索性研究：决策树
摘要：使用隐性反应来确定消费者对不同刺激的反应正成为一种流行的方法，但仍需要进行研究以了解用于收集数据的不同技术的输出。在目前的研究中，收集了不同刺激（气味、味道、风味样本）的脑电图 (EEG) 反应和自我报告的喜好和情绪，以更好地了解甜度感知。人工智能分析用于对隐性反应进行分类，识别决策树以通过激活的感觉系统（气味/味道/风味）和刺激的性质（“甜”与“非甜”气味；“甜味”、“甜味”和“非甜味”；以及“甜刺激”与“非甜刺激”）。在自我报告的对刺激的喜好和刺激引起的情绪之间存在显著差异，但未发现显性数据和隐性数据之间的明确关系。本研究总结了与 EEG 相关研究以及 EEG 数据分析的有趣数据，尽管关于如何正确利用隐性测量技术及其数据仍有许多未知之处。
