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World File Search System数千倍
Acuité评级与研究有限公司
营业利润率从 2021 财年的 10.83% 提高至 2022 财年的 24.75%，原因是铁合金实现价差与原材料成本的比例增加导致利差较大。Acuite 认为，尽管原材料价格波动，但中期利润率仍将保持健康。 强劲的财务风险状况 该公司的财务风险状况以健康的净值、低负债率和强大的债务保护指标为标志。该公司的净值为 2022 财年的 133 千万卢比，而第二财年为 56.71 千万卢比。截至 2022 年 3 月 31 日，该公司的负债率为 0.21 倍，而 2021 年 3 月 31 日为 0.66 倍，处于舒适状态。该公司对基金限额的依赖较低，这反映在其营运资金限额的低使用率上。 TOL/TNW 在 2022 财年为 0.72 倍，而 2021 财年为 1.05 倍。利息覆盖率 (ICR) 在 2022 财年保持强劲，为 56.05 倍，而 2021 财年为 13.70 倍。债务偿还覆盖率 (DSCR) 在 2022 财年也保持强劲，为 22.23 倍，而 2021 财年为 4.09 倍。2022 财年净现金应计额与总债务 (NCA/TD) 为 2.76 倍，而上一年为 0.53 倍。Acuite 认为，在中期内没有任何大型债务融资资本支出计划的情况下，财务风险状况将在中期内保持健康。弱点
系统地发现重组酶，以便将大型 DNA 序列有效整合到人类基因组中
大型丝氨酸重组酶 (LSR) 是一种 DNA 整合酶，可促进移动遗传元件在细菌基因组中的位点特异性整合。迄今为止，只有少数 LSR（如 Bxb1 和 PhiC31）被鉴定，作为人类细胞中 DNA 整合的工具，其效率有限。在这项研究中，我们开发了一种计算方法来识别数千个 LSR 及其 DNA 附着位点，将已知的 LSR 多样性扩大了 100 倍以上，并能够预测它们的插入位点特异性。我们在人类细胞中测试了它们的重组活性，将它们归类为着陆垫、基因组靶向或多靶向 LSR。总体而言，我们实现了比 Bxb1 高出七倍的重组率，基因组整合效率为 40-75%，货物大小超过 7 kb。我们还展示了无病毒的质粒或扩增子文库的直接整合，以改进功能基因组学应用。这种直接从微生物测序数据中系统地发现重组酶的做法，提供了超过 60 种在人体细胞中经过实验表征的 LSR 资源，可用于大负载基因组插入，且不会暴露 DNA 双链断裂。
价值投资是一种基于基本面分析的合理投资策略
所有这些都促使我们更加关注投资组合的价值。例如，在我们没有激进的盈利增长预测的情况下，我们投资组合的平均股息收益率为 Netflix 提供了很大一部分回报。自 2008 年以来，我们加拿大股票的市净率和总市值与销售额之比已经翻了一番（见图 3）。早在 2008 年 8 月，LBA 的加拿大股票交易价格为账面价值的 2.3 倍，而标准普尔/多伦多证券交易所的市净率为 2.4 倍，或为市场倍数的 95%。2020 年 5 月，我们的股票交易价格为账面价值的 0.6 倍，而市场为 1.6 倍，或为市场倍数的 40%。同样，我们股票的企业价值与销售额之比从 2.0 倍上升到 1.1 倍，而市场在同一时期从 2.2 倍上升到 2.6 倍，相对估值下降了 90% 至 42%。尽管这些倍数有所下降，但我们投资组合中的股票总回报率为 92%，而市场回报率为 59%。显然，相对下降不是因为我们公司的成长速度低于一般市场，而是因为它们的价格变得便宜得多。
太阳能微电网的弹性价值 VOR123 ...
• 等级 1：100% 弹性价值为平均电价的 3 倍。换句话说，关键负载的无限能源弹性价值为平均电价的 3 倍。鉴于典型设施的等级 1 负载约占总负载的 10%，应用 3 倍 VOR 等级 1 乘数可使电费增加 20%。• 等级 2：80% 弹性价值为正常电价的 1.5 倍。换句话说，为优先负载提供至少 80% 时间的能源弹性价值为平均电价的 1.5 倍。鉴于典型设施的等级 2 负载约占总负载的 15%，应用 1.5 倍 VOR 等级 2 乘数可使电费增加 7.5%。 • 第 3 层：尽管标准尺寸的太阳能微电网可以在相当大比例的时间内为第 3 层负载提供备用电源，但第 3 层负载在定义上是可自由支配的，因此第 3 层 VOR 乘数可以忽略不计并假定为零。
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
利用 Shapley 值塑造习惯养成洞察
2 鉴于数据集的不平衡，使用精确度-召回率曲线下面积 (PRAUC) 作为准确度指标 [21]。3 首先，排除观察次数少于 10 次的参与者，以便在 5 倍交叉验证方案中每倍至少有 2 次观察。其次，如果用户的观察结果只对应于一个结果（即，他们总是做这项练习或从不做这项练习），他们也会被排除，因为如果没有两个类别，则多个模型是未定义的。排除后会剩下一组 26 位用户，称为热启动队列。4 使用 5 个外倍，并报告保留倍的平均准确度。对于组倍，超参数在 5 个内倍上进行优化。但是，由于每个参与者可用的数据量很少，因此不会在个体级别模型上执行超参数调整。在这两个层面上，折叠都是随时间随机化的，这样可以减轻由季节影响（例如假期开始）引起的任何偏差。
第三次工业革命带来全球发展
在第一次工业革命 (IR1) 期间，人类和动物劳动技术转化为机械，例如蒸汽机、珍妮纺纱机、炼铁的熔炼和轧制工艺、焦炭冶炼等。在第二次工业革命 (IR2) 期间，电力、内燃机、室内管道、化学工业等技术得到了发展。第三次工业革命 (IR3) 始于 20 世纪 50 年代，被认为是从机械和模拟电子技术向数字电子技术的转变。纳米、生物和 IT 技术、3D 打印、人工智能、机器人等是 IR3 最重要的驱动力。在 IR1 和 2 期间，只有西欧和美国得到了发展，但在 IR3 期间，世界变得富裕 10 倍左右，发展几乎遍及世界各地。在 IR3 期间，全球出现了数千个商业组织和数百万个工作岗位。重大的现代发明都发生在 IR3 期间。经济发展、交通发展、3D 打印发展、机器人技术、制造实验室等都是 IR3 期间的非凡活动。在 IR3 中，每个国家的生活水平和预期寿命都比 IR1&2 有所提高。IR3 也有一些负面影响，例如空气污染、生物多样性减少、水污染、栖息地破坏、温室气体排放、全球变暖和气候变化等。本研究试图详细讨论 IR3 的各个方面。
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
MSN 2 Dec 2024 英语翻译 科学家找到将量子计算机组件缩小 1000 倍的方法 来源：cnBeta 研究人员开发出
新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院的博士生 Leevi Kallioniemi 使用蓝色激光装置生成纠缠光子对。图片来源：新加坡南洋理工大学 研究人员的这一发现可以使量子计算更加紧凑，可能将基本组件缩小 1,000 倍，同时需要更少的设备。目前正在开发的一类量子计算机依赖于光粒子或光子对，它们彼此连接，用量子物理学术语来说，是“纠缠的”。生成这些光子的一种方法是将激光照射到毫米厚的晶体中，并使用光学设备确保光子彼此连接。这种方法的缺点是它太笨重，无法集成到计算机芯片中。