出版商已与总编辑一致。出版商的调查确定,本文的同行评审过程以及本嘉宾编辑集合中其他文章的同行评审过程受到了损害。根据调查的发现,出版商与主编协商,因此不再对本文的结果和结论充满信心。Haocheng Fang和Feiyan Jing尚未回复出版商的信件。出版商无法联系江杨。
出版商已与总编辑一致。出版商的调查确定,本文的同行评审过程以及本嘉宾编辑集合中其他文章的同行评审过程受到了损害。基于调查的发现,出版商在与主编辑协商下,因此不再对本文的结果和结论充满信心。
出版商已与总编辑一致。出版商的调查确定,本文的同行评审过程以及本嘉宾编辑集合中其他文章的同行评审过程受到了损害。基于调查的发现,出版商在与主编辑协商下,因此不再对本文的结果和结论充满信心。作者不同意此撤回。
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未经同行评审证明)预印版本的版权所有者此版本发布于2024年8月30日。 https://doi.org/10.1101/2023.05.19.23290214 doi:medrxiv Preprint
我要求撤回计划1或计划2退休捐款。在有公证人的情况下,我的签名意味着我理解并同意以下内容:•有关此表格的所有信息,包括我的全名,地址和社会保险号,都是正确的。•此提款将使我的退休服务(工作时间)设置为零。如果我被允许(5年或以上的服务信用额),此提款将丧失我获得养老金福利的权利。如果我返回被DRS覆盖的会员资格,我将可以选择回购和恢复该服务信用。•选项1-3中未指定的任何非税收或马克税基金将直接支付给我。
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都基于基础模型,但就本文而言,GAI 通常指生成式双重用途基础模型,EO 14110 将其定义为“一种在广泛数据上进行训练的 AI 模型;通常使用自我监督;包含至少数百亿个参数;适用于广泛的环境。”
在目前的工业发展阶段,我们见证了从第五种技术范式到第六种技术范式的过渡。在这些条件下,我们将考虑俄罗斯工业发展的前景,这取决于创新发展的方向和范围。首先,有必要简要定义“技术范式”一词,并描述工业发展的历史方面,某些趋势是先前技术范式的基础。该领域的研究人员确定了某些阶段、技术范式/方式。“技术范式”是一个完整的“技术耦合产业综合体,代表了其运作动态中的再生循环”[1]。SY Glazyev 对该术语的定义如下:“技术范式,技术耦合产业的整体综合体”[2]。通常,技术方式的更替需要社会和制度体系的相应变化,这不仅可以缓解社会紧张,而且还有助于大规模引入新型技术、匹配的消费和生活方式”[1]。
摘要。本研究的目的是更好地了解创新战略、技术采用和远见如何帮助小企业成长为大公司。:采用混合方法,进行了在线调查、案例研究和半结构化访谈。虽然调查收集了来自各行各业的更广泛企业样本的信息,但访谈和案例研究考察了小企业争取大公司地位的经历。研究发现,尽管小企业认识到创新、远见和技术采用的价值,但仍存在许多障碍。主要障碍是缺乏资源、对远见方法的无知、培养创新文化的挑战以及尖端技术的高昂价格。结果还表明,如何通过实施有针对性的技术采用、员工创新参与和战略远见实践来克服这些障碍并促进增长。该研究承认其在行业特异性和样本量方面存在不足。未来研究的前景包括更广泛的定量分析和特定行业领域的深入调查。该研究为小型企业提供了实用建议,强调了制定长期愿景、运用前瞻性战略、鼓励创新、战略性地实施技术以及寻找可用资源和援助的重要性。这项研究加深了人们对小型企业如何利用创新、前瞻性和技术采用成为企业实体的理解。研究结果为旨在促进残酷行业可持续扩张和繁荣的政策制定者和小型企业主提供了重要的视角。
在乌兹别克斯坦共和国的现代能源领域,可再生能源和替代能源在为消费者提供电力供应方面变得越来越重要。与此同时,替代能源和可再生能源发电与电力消费之间的相互作用也出现了困难。这是由于不同能源发电的不确定性以及需要利用能源储存设施,导致不同模式下对电力平衡的要求发生变化。因此,有效规划和优化电力系统 (EPS) 并积极利用可再生能源 (RES),包括替代能源 (APS),需要提高发电、输电和配电过程的智能化水平。我们可以说出许多外国科学家的名字,他们在规划和选择电力设施最佳运行模式以及开发和应用替代能源和可再生能源的科学研究方面做出了重大贡献。因此,人们对利用可再生能源技术的兴趣日益浓厚,导致能源成本不断降低 * 通讯作者:oksanaporubay@gmail.com
传统上,在较大的生物反应器中优化了批处理过程,在该生物反应器中,样品分数且效果可以忽略不计。然而,使用小型化的多重发酵系统(例如AMBR15,Bioletract),越来越多地对克隆选择或进食策略进行高通量筛选[2]。使用机器学习来优化生物过程的快速进步是高通量小体积培养的驱动因素之一[3],[4],大多数系统都遭受了大量采样分数。甚至具有较大工作量的反应堆在撤回重要样品以防止反应堆溢出,延长培养时间并减少发酵之间的时间[5],[6]时,也可能会遇到重大错误,尤其是在反应器以环状或重复性的喂养料模式操作的情况下。