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估算拉丁美洲四个国家银幕产业的经济乘数
一般来说，II 型乘数只应在预计工人将花费大部分收入的地区使用，因为将其应用于其他地区可能会导致估计值夸大。II 型乘数可用于估算具有创意集群（即电影相关产业、供应商、制造商和分销商的区域集中）的地区在银幕产业支出对经济的贡献。创意集群意味着某个地区有相关工人，额外的收入将在当地消费。但是，行业需求增加导致的额外任务可能不会直接导致更多的就业和更高的工资。在某些情况下，现有员工可能会在不增加工资的情况下执行额外的任务。此外，需求增加和由此产生的积极就业效应之间可能存在延迟。
Westgold 目前正在运营的四个混合动力发电站中的第一个
“Westgold 不断创新，以减少温室气体排放并降低运营成本。Tuckabianna 的这座新混合动力设施采用了可再生能源，是这一旅程迈出的重要第一步，这些设施产生的电力将在未来几十年为我们的矿山和加工中心提供能源。Tuckabianna 的成功调试证明了 Westgold 的项目和运营团队、太平洋能源和 CEFA 的业务合作伙伴以及施工队的不懈努力，他们安全、按时地交付了我们的第一座发电站。”
飞机驾驶舱的神经人体工程学：眼动追踪集成的四个阶段以提高飞行安全性
摘要：商业航空是目前最安全的交通方式之一；然而，人为失误仍然是航空事故和事件的主要原因之一。进一步提高飞行安全性的一个有希望的途径是神经人体工程学，这是一种神经科学、认知工程和人为因素交叉的方法，旨在创造更好的人机交互。眼动追踪技术允许用户通过深入了解飞行员的注意力分布和潜在的决策过程来“监控监控”。在本立场文件中，我们确定并定义了一个由四个阶段组成的框架，逐步将眼动追踪系统集成到现代驾驶舱中。第一阶段涉及地面飞行员培训和飞行性能分析；第二阶段提出将机载凝视记录作为“黑匣子”记录器的额外数据；第三阶段描述了基于凝视的驾驶舱适应，包括警告和警报系统，最终，第四阶段预言了基于凝视的飞机适应，包括飞机接管权力。我们通过描述我们本可以通过眼动追踪避免的事件或事故来说明这四个步骤的潜力。还提出了每个阶段集成的预计里程碑以及一些实施限制的列表。我们相信，该领域的研究机构和工业参与者都将受益于将眼动追踪系统框架集成到驾驶舱中。
四个新报告强调了微生物组对食品安全，土壤和营养的重要性
罗马 - 所有证据表明，微生物组是一个新兴的概念，指的是由细菌和其他微生物组成的复杂生态系统，对与人，植物和行星健康有关的问题具有强大的解释价值。为了促进科学辩论，并刺激和指导更多的是联合国粮食和农业组织的专家（FAO）（FAO）产生了四个新的出版物，其中一项侧重于土壤健康，以及三项有关微型塑料，农药残留物和兽医药物如何影响我们食品供应安全的科学评论。“关于农药和兽药的评论以及微型塑料的评论表明，从方法论的角度来看，仍然需要做很多事情，以加强和系统化研究的结构方式，以便我们能够塑造出我们塑造食品标准的方式。”从广义上讲，微生物组是细菌，真菌，古细菌和其他微生物及其活动剧院的社区，其中包括彼此之间的互动以及各自的环境。微生物组都存在于所有生态系统内部和植物，动物，土壤，森林，海洋以及人类中重要的。在组成和功能以及时间和时间上都有很大的不同，但是在基因组测序方面的技术进步的帮助下，研究表明，某些广泛的模式可能与健康或宿主生态系统的健康或功能障碍相关。建立因果关系是难以捉摸的，尤其是在任何给定的栖息地或肠道中，微生物群的许多领域和功能尚不清楚。越来越多的证据表明，肠道微生物组可能与许多健康和营养成果有关，包括儿童发育迟缓，肥胖和超重，认知功能，免疫功能等。新的粮农组织报告的一个共同主题是微生物组研究需要一个更加协调的框架。FAO食品安全专家Carmen Diaz-Amigo说，评论建议与风险评估者和多学科微生物组专家组织一系列会议，以达成定义并建立研究标准和知识差距。农药残留
基于眼动追踪的三维软件可用性测试方法论挑战——通过四个3D应用程序可用性测试的经验呈现
1 简介 眼动追踪方法是研究人员的标准工具。眼动追踪设备有多种类型：集成到显示器的眼动追踪器、便携式眼动追踪器或移动眼动追踪眼镜。不同的眼动追踪器可用于不同的科学领域。最常见的领域之一是人机交互 (HCI)。在此领域，眼动追踪可用于软件开发或 Web 应用程序测试（Kim 等人，2018 年）。在后处理眼动追踪数据期间，可以使用许多不同的可视化技术，例如热图（Tula 等人，2016 年）或凝视图（Räihä 等人，2005 年）。但是，对于聚合可视化，参与者的屏幕必须看起来相同。在网站或传统软件应用程序的可用性测试中，分离的任务允许研究人员选择每个参与者时间线的特定部分，
基于眼动追踪的三维软件可用性测试方法论挑战——通过四个 3D 应用程序可用性测试的经验提出
1 简介 眼动追踪方法是研究人员的标准工具。眼动追踪设备有多种类型：集成在显示器中的眼动追踪器、便携式眼动追踪器或移动眼动追踪眼镜。不同的眼动追踪器可用于不同的科学领域。最常见的领域之一是人机交互 (HCI)。在此领域，眼动追踪可用于软件开发或 Web 应用程序测试（Kim et al., 2018）。在后处理眼动追踪数据时，可以使用许多不同的可视化技术，例如热图（Tula et al., 2016）或凝视图（Räihä et al., 2005）。但是，对于聚合可视化，参与者的屏幕必须看起来相同。在网站或传统软件应用程序的可用性测试中，分离的任务允许研究人员选择每个参与者时间线的特定部分，
模块化、可扩展的吊杆展开机构，可展开和缩回最多四个 CTM
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使用四个版本的...进行脑肿瘤分类
检测脑癌的医学图像处理方法仍然主要是手动完成，准确度低且时间长。此外，这项任务只有拥有高水平医疗能力的专业人员才能完成，而与需要救治的大量患者相比，专家的数量显然是有限的。随着人工智能的增长以及计算机在处理速度和存储容量方面的飞速发展，可以协助医生对头部肿瘤的存在进行分类。本研究使用了 EfficientNet 架构的四种变体，旨在针对各种 MRI 成像数据训练模型。 B1版本模型被证明是本次调查中最好的，从B0到B3版本（4个版本），准确率高达98%，精确率高达99%，召回率高达95%，f1分数高达97%。这些结果非常好，但并不排除使用不同设计形式进行进一步的研究。