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2024 年互连基准研究报告 – ...
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价值基准黄金标准化计划
您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的解释。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：劳工部的员工福利安全管理局，电话866-444-EBSA（3272）或dol.gov/ebsa/healthreform；或者，如果您的承保范围得到了全部保险，您也可以联系犹他州保险部，消费者援助办公室，套房3110，州办公室大楼，盐湖城，犹他州84114。
MED基准黄金标准化计划
您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的解释。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：劳工部的员工福利安全管理局，电话866-444-EBSA（3272）或dol.gov/ebsa/healthreform；或者，如果您的承保范围得到了全部保险，您也可以联系犹他州保险部，消费者援助办公室，套房3110，州办公室大楼，盐湖城，犹他州84114。
2025 年风险聚焦基准
表格中提供的排名（1 = 最高至 16 = 最低）应为首席审计执行官 (CAE)、审计委员会和高级管理层提供基准，以评估 2025 年的内部审计计划以及围绕内部审计职能未来资源需求的内部审计战略的驱动因素。
2024 年现场服务基准报告
• 全球范围内，77% 的雇主表示难以找到组织所需的熟练人才。1 • 到 2031 年，超过四分之一的劳动力将年满 55 岁。² ○ 现场服务行业面临更大的挑战：在北美，46% 的现场技术人员年龄超过 50 岁。³ ○ 为了提高绩效，公司必须了解组织的方方面面。如果仔细观察，就会发现这些信息是存在的 — 它隐藏在数据中。但很难在分散在不同来源的信息中找到意义。• 超过 25% 的服务领导者表示，“提取和分析数据以了解组织绩效”是他们在 2023 年面临的最困难的挑战。⁴ • 只有 7% 提供多种服务渠道的联络中心可以通过向下一个代理或系统提供数据、历史记录和上下文，在渠道之间无缝转换客户。⁵
2023基准印第安纳州的高级制造业...
•政府数据：数据是从多个来源策划的，例如劳工统计局（BLS），美国人口普查局，经济分析局（BEA），就业与培训管理局（ETA）和美国教育部。这个收集了丰富的行业和有关人口统计学的职业数据，em-
警报疲劳预防基准项目
这个MSN Capstone项目是由UT Tyler的Scholar Works的护理带给您的。已被Ut Tyler的学者工程授权管理员所接受，将其纳入MSN Capstone项目。有关更多信息，请联系tgullings@uttyler.edu。
蠕虫基准：提取全脑神经...
线虫C.秀丽隐杆线虫是一种精心研究的模型生物，用于表征完整神经系统的结构，连通性，8和功能。3D光学显微镜和9个单个神经元的9个荧光蛋白标记的最新技术突破使我们更接近捕获全脑分辨率的10蠕虫的神经动力学。然而，使用11个这些高分辨率录音捕获完整的神经动力学图需要解决三个特定的挑战：i）检测荧光视频中的12个神经元，ii）根据解剖学定义的13个类别识别这些神经元，以及iii）跟踪神经位置的时间。通过14个高灵敏度，特异性和吞吐量成功地解决了这些挑战，可以使我们能够分析大量的人口样本，从而在单神经元分辨率下对整个大脑的结构和功能提供15个前所未有的见解 - 16个以前在任何有机体中都没有实用的壮举。为了促进这一科学目标，我们已经在五个不同的实验室中的118个蠕虫中策划了17个可用的注释数据集，并建立了系统的18个基准，将整个目标分解为三个定义明确的任务：i）I）神经检测，II）19识别识别，以及III）spatiotal tracking。我们的初步分析揭示了相当大的20室，以改善现有的最新计算方法。我们使我们的基准结果可重现；我们的代码可公开使用24因此，我们设想，我们的21种蠕虫基准群催生了专门从事计算机视觉的广泛受众的努力，以开发22种强大而准确的方法，从而显着增强了产生带注释的全脑23个神经动力学数据集的吞吐量。
GlyConmr：碳水化合物特异性的数据集和基准...
分子表示学习（MRL）是机器学习对化学的有力贡献，因为它将分子转换为数值表示，这对于多样化的下游应用（例如财产预测和药物设计）至关重要。MRL在蛋白质和一般生物分子方面取得了巨大的成功，但尚未探索它在糖离和糖材料的生长领域（碳水化合物的研究和设计）中的碳水化合物。这种不足的探索主要归因于全面且策划良好的碳水化合物特异性数据集的可用性有限，并且缺乏机器学习（ML）技术，以解决碳水化合物数据带来的独特问题。解释和注释碳水化合物数据通常比蛋白质数据更复杂，需要大量的领域知识。此外，现有的MRL方法主要针对蛋白质和小生物分子进行了优化，并且对于没有特殊修饰的碳水化合物应用可能不有效。为了应对这一挑战，加速了糖基础和糖原的进展，并丰富了ML社区的数据资源，我们介绍了GlyConmr。GlyConMR包含两个富有费用的数据集，这些数据集具有2,609个碳水化合物结构和211,543个注释的核磁共振（NMR）原子级化学移位，可用于训练ML模型以进行精确原子级预测。我们量身定制了一组碳水化合物特异性的功能，并适应了现有的基于3D的图形神经网络，以解决有效预测NMR变化的问题。为了进行插图，我们在甘康MR上基准了这些经过修改的MRL模型。NMR数据是开发ML技术以促进糖性和糖材料研究的最具吸引力的起点之一，因为NMR是碳水化合物结构研究中的杰出技术，而生物分子结构是功能和特性的预测因素。