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World File Search System坏词
医疗保健领域的合作竞争策略：好还是坏？
尊敬的编辑：今天，医疗保健系统在提供医疗保健服务方面面临三大挑战：（i）医疗设备、医院和合格医疗保健专业人员的短缺 1,2；（ii）由于人口增长和流行病和自然灾害等不可预见的事件导致的总体需求不断增长 3-5；（iii）成本不断上涨，阻碍了人们的负担能力。6 传统上，这些挑战被称为医疗保健的“三重目标”：改善可及性、可负担性和质量。7 解决这些相互关联的问题对于建立更具弹性的医疗保健系统至关重要。此外，医疗设备的高成本和对知识型服务的需求（需要熟练的员工和大量投资）促使医疗保健组织通过合作竞争与竞争对手合作。5 合作竞争是商业竞争对手之间为互利而进行的合作。8 当组织遇到难以独立解决的复杂挑战时，就会出现合作竞争 9 ；特别是当这些挑战也影响同一部门或地理区域内的其他实体时。因此，当竞争对手看到共同的利益时，他们就会合作，旨在共同创造比单独创造更多的价值。通过合作解决共同的障碍，例如全行业的监管要求、资源限制或技术进步，组织可以利用集体优势来设计有效的解决方案。10,11 这种方法使他们能够解决共同的问题，同时在其他领域保持竞争优势。这种价值来自更大的客户市场、共享的资源和知识、成本降低以及跨职能团队。12
好，坏，丑陋？ AI在金融中的机会
人工智能（AI）由于新兴技术而变得越来越流行，包括生成AI，大数据，深度学习等。它可以提供从人类角度来确定的数据中的见解。金融中的人工智能（AI）有助于为客户提供更多的个人和更安全的体验，并为公司开发最先进的解决方案。本文调查了将人工智能（AI）用于资金的挑战和机遇。它提供了对金融技术，算法交易和欺诈检测的最新审查。另外，本文还标识了两个研究主题。是如何在算法交易中使用生成AI。另一种是将其应用于欺诈检测的方法。最后但并非最不重要的一点是，本文讨论了生成AI所带来的挑战，例如道德考虑，潜在的偏见和数据安全。
与the鼠激光脉冲的光电离心词
摘要通过极端超紫罗兰（XUV）attosecond激光脉冲对原子或分子的光电离，需要仔细考虑来自光电离过程导致的离子 +光电子纠缠程度。在这里，我们考虑通过the骨的attosent激光脉冲对中性H 2的光电离心引起的相干H 2 +振动动力学。我们表明，chi脚的激光脉冲导致离子 +光电子纠缠以及从纯状态到混合状态的过渡。这种过渡的特征是评估纯度，对于转换限制的attosent激光脉冲而言，它接近统一性，并降低到由在光电离过程中填充的振动态数确定的值，以增加chirp参数的值。在计算中，通过用短的超紫色（UV）激光脉冲计算H 2 +阳离子的时间延迟解离来探测振动动力学。独立于chirp的大小，可以通过记录XUV-UV延迟依赖性动能与随附的光电子的动能，从而恢复相干的振动动力学。
免疫和疫苗生产的医学词字典
对照组一组未接受疫苗或正在测试的药物的人。相反，他们可能会得到正常的干预措施（药物，疫苗或治疗），或者一无所有。试验的目的是比较每个组中发生的情况。两组之间的结果必须足够不同，以证明差异不仅是偶然发生的。安慰剂是一种“虚拟”疗法，例如糖粉，看起来相同。
数据词引入了NRF 2025
Datalogic很高兴欢迎NRF与会者访问Booth＃5639，他们可以在AI驱动的解决方案和扫描边缘技术中体验最新的进步。我们的专家团队将在现场展示这些智能解决方案如何改变当今快节奏的世界中企业运作的方式。不要错过这个机会来了解数据质量如何塑造零售及以后的未来。
从肉到骨头：法医学的多词方法
质量控制； QQQ，三倍四倍； q-tof，四杆飞行时间； RF，随机森林； RFLP，终末限制片段长度多态性； RMSE，根平方错误； RNA-seq，RNA测序； SBL，结扎测序； SBS，通过合成测序； SCD，心脏猝死； SGD，随机梯度下降； SIDS，婴儿死亡综合症； Silac，氨基酸在细胞培养中稳定的异位标记； Sirm，稳定的同位素分辨代谢组学； SMRT，单分子，实时； SNP，单核苷酸多态性； SQT，简短的QT综合征；德克萨斯州东南部的Stafs应用法医学； STLFR，单管长片段读取； str，短串联重复； SVM，支持向量机； SVM，支持向量机； tadr，胸主动脉
在温暖世界中警告词 - 中央银行...
1 Universit`a di Bologna＆CMCC，意大利博洛尼亚2科学PO，法国巴黎3三一学院，都柏林三一学院，爱尔兰都柏林3 Sant'anna高级研究学院，意大利比萨
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。