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引用 Larue F、Rouan L、Pot D、Rami J-F、Luquet D 和 Beurier G (2024) 使用神经网络将遗传标记和作物模型参数链接到 e
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种，特别是在气候变化的情况下，这要求作物满足日益复杂和多样化的需求，这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下，追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要，因此有必要加强多标准或多性状育种（Moeinizade 等人，2020 年）。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值（基因组预测，GP，Meuwissen 等人，2001 年）已证明其在育种计划中的有效性。事实证明，这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本（Hickey 等人，2017 年）。然而，为了应对气候变化和更明确的环境目标种群（Chapman 等人，2000 年），对多环境（ME）育种的需求日益增长，这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境（GxE）之间相互作用的出现（Rincent 等人，2017 年）。先前的研究试图在基因组选择（GS）中解决 GxE。例如，Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而，这些模型仅考虑线性和非因果环境效应，从而降低了预测准确性的可能增益，尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境（Rogers and Holland，2022）。Heslot 等人。另一方面，（2014 年）使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比，在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE，如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ，强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此，考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性，使得建模变得极具挑战性（Larkin 等人，2019 年）。
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
TLS具有客户端证书身份验证，用于SAP应用程序服务器连接到IBM Z
•数据建模允许您创建和更新数据模型，如果这些更改是无损的。•业务功能建模使您可以创建和更新业务功能，如果更改是无损的。•流程，活动，团队和布局使您可以创建，更新和删除流程，活动，团队和布局。可选，您可以将这些对象分配给环境。以这种方式，它们被运输，可以作为新过程的示例。•环境导出和导入使您可以将基于内容的应用程序导出到容器中，并通过环境导出将其作为ZIP文件下载。您还可以将zip文件作为容器上传到其他租户中，并在此处导入。•通过DELTA导出和导入的连续改进您可以选择使用Delta导出和Delta Imports，该进口仅包含更改并确保更改的确切顺序。
直接到设备卫星通信的调查
即使对于服务区域内的人，覆盖范围的可靠性在地理上受到陆地基础设施的限制。然而，降低卫星制造和部署成本已加速了将广阔的星座推向低地轨道（LEO），提供了提高的信号质量，更高的数据速度和更具成本效益的终端硬件。通过利用Leo卫星星座，D2D技术可以在没有地面基础设施的情况下进行通信，克服偏远地区的覆盖范围限制。几项关键的技术创新已经实现了D2D通信。高级波束形成技术[26]允许精确的信号专注于特定地理区域，增强信号质量并减少干扰。软件定义的有效载荷[25]提供动态频谱分配，可实时适应不同的用户需求和监管要求。增强的电力管理系统[33]具有延长卫星寿命并提高了能量效率。组件小型化和终端技术进步使标准智能手机和IoT设备能够直接与卫星通信。这些新事物共同克服了传统的障碍，例如信号衰减和设备兼容性，促进了无接缝的D2D通信并提高了全球连通性。除了技术进步外，监管进步还起着至关重要的作用。FCC拥有高级移动网络运营商 - 卫星网络运营商（MNO-SNO）频谱共享框架，从而可以在陆地和卫星网络之间更好地集成[29]。通过允许卫星操作员从MNOS租赁Spectrum，FCC的框架促进了动态和竞争性的卫星服务，推动MNOS和SNOS之间的和谐，并促进了多租户Leo卫星网络[39]。这样的频谱共享策略可以为最终用户提供更大的灵活性和协调性。表1总结了商业领域中关键D2D部署的状态。我们根据直接到X定义D2D通用的“类型”，其中X采用
fem-circuit共同模拟超导同步风发电机，使用麦克斯韦方程的同质j-a配方连接到直流网络
摘要。高温超导体（HTS）非常有吸引力的高效和高能量密度功率设备。它们与需要轻型和紧凑型机器（例如风力发电）的应用特别相关。在这种情况下，为了确保超导器机器的正确设计及其在电力系统中的可靠操作，那么开发可以准确包含其物理功能但也可以正确描述其与系统的相互作用的模型很重要。为了实现这样一个目标，一种方法是共同模拟。这种数值技术可以通过有限元模型（FEM）带来机器的细几何和物理细节，同时处理整个系统的操作，该系统包含了机器，以及由外部电路代表的电网的子集。当前工作的目的是在涉及超导组件时使用这种数值技术。在这里，提出了一个案例研究，该案例研究涉及通过整流器及其相关滤波器与直流电流（DC）网络耦合到直流电流（DC）网络的15 MW杂交超导同步发电机（HTS转子和常规定子）。与风能应用有关的案例研究允许在使用与HTS机器的共同模拟时抓住技术问题。发电机的FEM是在商用软件COMSOL多物理学中完成的，该商品通过内置功能模拟单元（FMU）与电路模拟器Simulink进行交互。因此，它是在本研究中，引入了最新版本的最新版本J-与均化技术结合使用的配方，与T -A公式相比，计算时间更快。分布式变量和全局变量，例如前者和电压，电流，电磁扭矩以及后者的功率质量的电流密度，磁通量密度和局部损失，并进行了比较。这个想法是在计算速度，准确性和数值稳定性的标准下找到最适合的组合FEM电路。
直接到卫星物联网的网络尺寸估计
摘要 - 全球物联网（IoT）的采用取决于传感器节点的大规模部署和及时的数据收集。但是，在远程或无法访问的区域中安装所需的地面基础设施在经济上是没有吸引力或不可行的。成本效益的纳米卫星部署在低地球轨道（LEO）中是一种替代用解决方案：板载物联网网关可访问对远程物联网设备的访问，这是根据直接到卫星IoT（DTS-IOT）体系结构的访问。DTS-iot的主要挑战之一是设计通信协议，以通过同样受约束的轨道网关提供的数千种高度约束设备。在本文中，我们通过首先估计（移动）纳米卫星足迹下方设置的设备的（不同）尺寸来解决此问题。然后，我们证明了用于智能油门DTS-iot访问协议时估计的适用性。由于最近的工作表明，当网络尺寸估计可用时，MAC协议提高了DTS-IOT网络的吞吐量和能源效率，因此我们在此提出了DTS- IOT中的新颖且计算高效的网络尺寸估计器：基于乐观的碰撞信息（OCI）的估计器。我们通过广泛的DTS-iot场景模拟来评估OCI的有效性。结果表明，当使用网络尺寸估计时，基于Aloha的DTS- IOT网络的可伸缩性将增强8倍，最多可提供4×10 3设备，而无需罚款。我们还显示了OCI机制的有效性，并证明了其低计算成本实施，使其成为DTS-IOT网络估计的有力候选者。
IPSOS JCSI Q4 2024 -English 直接到消费者的数字健康业务模型直接面向消费者（DTC），为什么数字治疗公司使用它？ 评分报告惠誉 press_release_ipsos-bond-150125-def.pdf 未来：新闻
企业和政策制定者可以监视指数的变化，以将其决策过程中的数据考虑。波浪降低的趋势表明，消费者对他们的消费能力有负面的看法。因此，制造商可能希望消费者避免零售购买，尤其是需要融资的项目。同样，银行可以预期贷款活动，抵押申请和信用卡使用情况有所减少。
直接到消费者的数字健康业务模型直接面向消费者（DTC），为什么数字治疗公司使用它？
上面提出的预测是基于惠誉（Fitch Ratings）内部生产的保守评级案例预测。它不代表额定发行人的预测。上面列出的预测只是惠誉评级使用的一个组件来分配评级或确定评级前景，而预测中的信息反映了Fitch Ratings对发行人财务绩效的评级假设的材料，但不反映详尽的元素。因此，它不能用来建立评级，因此不应将其依赖于此目的。fitch评级的预测是使用专有的内部预测工具构建的，该工具采用了Fitch Ratings对经营和财务绩效的假设，可能无法反映您将要做出的假设。Fitch评级对EBITDA，债务或自由现金流等财务条款的定义可能与您自己的定义不同。惠誉评级可以不时获得有关发行人远期计划某些元素的机密信息的访问权限。此类信息的某些要素也可以从此预测中省略，即使将它们包括在Fitch Ratings自己的内部审议中，在该审议中，惠誉评级自由酌情决定在商业，法律或监管环境中可能具有潜在敏感的数据。预测（与本报告的全部一样）严格遵守本报告末尾规定的免责声明。fitch评分可能会更新以后的报告中的预测，但不承担任何责任。历史时期的原始财务报表数据由Fitch Solutions代表Fitch评级处理。关键的财务调整和所有信誉为Fitch评级的财务预测均由评级代理人员产生。
TLS具有客户端证书身份验证，用于SAP应用程序服务器连接到IBM Z 上的DB2 通用模型的应用程序帮助 文档信息提取 SAP可持续性足迹管理的功能范围描述 可持续性控制塔的设置和管理指南 SAP业务一项管理员指南，SAP HANA的版本 机器学习指南 托运人的管理指南
在IBM Z上下文的SAP中，像客户所经历的那样，这样的开关可能会具有挑战性。有很多文档可用，但是大多数文档仅描述了设置过程的特定方面。涉及与其他IT域相关的不同技能，并且任何地方都有一个轻微的错误导致无连接。有时错误消息不会直接指向问题的起源。因此，将基于证书的身份验证/数据流传输到DB2工作比应有的要复杂。
将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。