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1.0挖掘私人财富和零售需求_whitepaper_markup_v2
替代资产经理越来越专注于确保可以将其部署到各种资产类别和策略中的“永久”资本。这种类型的资金是越来越流行的替代传统封闭式有限的生命基金模型的替代品，原因是多种原因：稳定且可预测的管理费用可以高度吸引经理的估值，筹款较少，而必要的筹款性较小，并且资本部署和长期价值创造的动力更大。主要参与者，例如阿波罗，黑石，KKR，Carlyle和Ares等主要的资源，以永久性的资本方法进行了重要的资源，这显然是其上升的迹象。趋势不仅限于规模的经理。许多中间市场参与者已开始以某种形式获得永久资本。
文本挖掘在材料研究中的机遇与挑战
摘要 研究出版物是科学知识的主要宝库。然而，它们的非结构化和高度异构的格式对其中包含的信息的大规模分析造成了重大障碍。自然语言处理（NLP）的最新进展提供了各种工具，用于从非结构化文本中提取高质量的信息。这些工具主要针对非技术文本进行训练，当应用于涉及特定技术术语的科学文本时，很难产生准确的结果。在过去的几年里，人们在生物医学和生物化学出版物的信息检索方面做出了重大努力。对于材料科学，文本挖掘（TM）方法仍处于发展初期。在这篇综述中，我们调查了在材料科学领域创建和应用 TM 和 NLP 方法的最新进展。这篇综述针对广大研究人员，他们旨在学习 TM 基础知识在材料科学出版物中的应用。
使用更强大的挖掘机挖掘住房数据
本文通过协助数据分析，探讨了生成式人工智能 (AI) 模型（例如 Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT)）在住房研究中的潜在应用。该研究使用美国住房和城市发展部 (HUD) 的补贴家庭图片数据集，使用 ChatGPT 生成代码并分析住房研究环境中的相关性。该方法包括创建一个用于计算相关性的计算机程序，并利用 OpenAI 的应用程序编程接口结合 ChatGPT 来分析输出。本文讨论了与偏见、不准确性和不当引用相关的问题，并探讨了在住房研究中使用 ChatGPT 的优点和局限性。这项研究有助于围绕在各个学科的研究中负责任和有效地使用生成式 AI 模型的持续讨论。
挖掘印度体育旅游潜力 - KPMG LLP
体育旅游的优势在于：参与体育活动；互动机会；以及增加行业和部门投资的发展潜力。劣势和威胁包括规划不善、大量且风险高的投资、短期不公平收益、社会和环境差距、不熟练和训练不足的劳动力、文化和社区冲突、目的地承载能力滥用、滥用和剥削、腐败、为达到和保持国际标准而进行的大规模 O&M 经济和社会预测以及其他因素。机遇包括旅游产品的多样化、扩大板球以外的体育和比赛、可持续社会发展、环境和社会保障、技术整合、增加女性参与度、营销和品牌推广以及为可持续社会、环境和经济发展而开展的合作。
更新的挖掘脚印和毛动 - 材料需要 - ...
我们在分析中使用的主要资源是由国家可再生能源实验室（NREL）编写的2023年可再生能源属性数据库（REMPD）和2022年对先进的水冷却反应堆设计的资本成本评估，并考虑了MIT核工程研究者W. Robb Stewart and Korforb stewart and Korefors word s s s shirvan的不确定性和风险报告。1,2在最能代表当前的技术状态时，我们使用其他公开文献和行业报告进一步更新并补充了这些数据。对于核能技术，我们的分析考虑了Westinghouse AP-1000反应堆，FRAMATOME进化功率反应器（EPR）和一般的Electric-Hitachi BWRX-300，这是目前正在开发的较小的300 MWE设计。3非轻水晚期核反应堆设计的材料使用估计值不足以在本报告中对我们进行严格研究。
实时策略游戏中的过程和策略挖掘
在实际公司数据上展示流程挖掘可能是由于对数据隐私，监管限制和对竞争优势的考虑而导致的访问有限，这可能是具有挑战性的。在许多情况下，公司不愿共享其数据，因为它可能包含可能损害其业务的敏感信息，并且规范限制可能会进一步限制与外部方面的数据共享。尽管面临这些挑战，但人们越来越认识到过程采矿（包括现实数据）可以带给组织所带来的重大好处。为了克服这些挑战，公司可以使用综合或模拟数据作为展示和了解过程采矿的潜在好处的手段。但是，合成或模拟数据的使用具有局限性，因为它可能无法准确反映现实过程中的复杂性和细微差别。为了探索这些方法的潜力，竞争性的实时策略（RTS）游戏可以作为在时间压力下在复杂环境中进行决策分析的绝佳代理。在这种情况下，游戏数据是一个受控的实验环境（Wagner 2006），如其他与业务相关的学术研究（例如Clement（2023）（2023），Künn等人的作品。（2023）和Ching等。（2021）。表1将RTS游戏中的典型挑战与公司决策联系起来。RTS匹配的游戏历史记录在日志文件中持续存在。使用数据驱动的方法为此目的这些文件包含游戏中每个给定动作命令的事件日志，因此包含有关玩家行为的丰富数据，例如玩家采取的动作序列，他们分配的资源以及他们做出的战略决策。通过分析这些日志，研究人员可以对玩家行为和决策产生洞察力，可用于在竞争性理性环境中为过程提供和改善过程采矿和过程发现技术。
AcaFinder：抗 CRISPR 相关基因的基因组挖掘
摘要 抗 CRISPR（Acr）蛋白由（原）病毒编码，以抑制其宿主的 CRISPR-Cas 系统。编码 Acr 和 Aca（Acr 相关）蛋白的基因通常共定位以形成 acr-aca 操纵子。在这里，我们提出 AcaFinder 作为第一个 Aca 基因组挖掘工具。AcaFinder 可以 (i) 使用关联理论 (GBA) 预测 Acas 及其相关的 acr-aca 操纵子；(ii) 使用 HMM（隐马尔可夫模型）数据库识别已知 Acas 的同源物；(iii) 获取潜在原噬菌体、CRISPR-Cas 系统和自靶向间隔区 (STS) 的输入基因组；(iv) 提供独立程序（https://github.com/boweny920/AcaFinder）和 Web 服务器（http://aca.unl.edu/Aca）。 AcaFinder 被用于挖掘 16,000 多个原核生物和 142,000 个肠道噬菌体基因组。经过多步过滤，鉴定出 36 个高置信度的新 Aca 家族，是已知 12 个 Aca 家族的三倍。七个新的 Aca 家族来自人类主要肠道细菌（拟杆菌门、放线菌门和梭杆菌门）及其噬菌体，而大多数已知的 Aca 家族来自变形菌门和厚壁菌门。通过分析 Acrs 和 Acas 的操纵子共定位，揭示了它们之间复杂的关联网络。相同的 aca 基因可以与不同的 acr 基因重组，反之亦然，从而形成不同的 acr-aca 操纵子组合，这在进化过程中似乎很常见。
深入挖掘，挽救旧有的抗结核病目标
耐药性结核分枝杆菌 (Mtb) 的出现阻碍了结核病的治疗，因此现在需要新型药物来克服这种耐药性。遗传稳定的 D-丙氨酸-D-丙氨酸连接酶 A (DdlA) 被视为结核病的极佳治疗靶点。在本研究中，通过高通量筛选获得了 DdlA 的竞争性抑制剂 (IMB-0283)。IMB-0283 对标准和临床耐药 Mtb 菌株的最低抑菌浓度 (MIC) 范围为 0.25 至 4.00 µ g/mL，而传统的 DdlA 抑制剂 D-环丝氨酸 (DCS) 仅在 16 µ g/mL 时抑制标准 Mtb 菌株的生长。发现 IMB-0283 对 Mtb 的致死作用以 DdlA 依赖的方式在细胞内起作用。具体而言，IMB-0283 可阻止新生细胞壁的合成，但不会破坏成熟细胞壁。与 DCS 相比，IMB-0283 表现出较低的细胞毒性和较高的选择性指数 (SI)。在相同的治疗剂量下，IMB-0283 将急性动物模型中的细菌负荷 (log CFU/mL) 从 5.58 降低到 4.40，而 DCS 没有产生任何此类治疗效果。总之，IMB-0283 较低的细胞毒性和更有效的体内活性表明它是抗结核药物开发的有前途的先导化合物。
临床挖掘（皮肤采摘）障碍的评估工具
抽象挖掘（皮肤拾取）障碍（SPD）是一种精神病疾病，其特征是重复皮肤采摘，通常会影响诸如面部，手臂和手的ING区域。它在ICD-10，DSM-5-TR和PDM-2中具有自己的诊断分类。患有SPD的人可能会使用各种工具来挑选皮肤，并经常难以阻止行为。这种疾病通常在青春期出现，在女性中更为常见，成人终生患病率为1.4％。SPD与生活质量降低以及焦虑症，抑郁症和药物滥用率的增加有关。经过验证的评估工具对于诊断和监测SPD症状至关重要。皮肤拾取量表（SP），皮肤采摘量表修订（SPS-R），皮肤拾取效果量表（SPI）和皮肤拾取症状评估量表（SP-SAS）是评估SPD症状严重程度的常用工具。尽管这些工具显示出可靠性和有效性，但存在局限性，包括自我报告的潜在偏见以及在不同人群和语言中需要进一步验证的偏见。需要未来的研究来增强临床环境中SPD的筛查和评估工具的有效性。
