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波罗的海三国雇主招聘广告对外语能力的要求
摘要。最近的研究表明，语言知识越来越成为一种增值属性，可帮助企业在全球化世界中实现和满足其企业目标，因为雇主对语言服务的需求与招聘广告中所谓的硬技能一样高。本文对招聘广告中列出的外语知识要求进行了定量的内容分析。研究结果基于在线招聘网站的数据评估。研究范围是三个波罗的海国家（立陶宛、拉脱维亚和爱沙尼亚）的五个行业——信息技术、财务和会计、组织和管理、技术工程和客户服务。数据集包括一千四百四十二个（N=1442）用英语撰写的招聘广告，发布在求职门户网站上，并于 2021 年 9 月至 2022 年 9 月进行审查。研究结果表明，外语交流已成为波罗的海国家所考察行业的必备属性，也是任何工作岗位不可或缺的特征。立陶宛、拉脱维亚和爱沙尼亚的劳动力市场寻求具有高度流利的外语技能、高级思想表达和交流能力、能够有效表达思想、观点或评论并正确交流的候选人。关键词：语言知识、招聘广告、就业能力、商业行业、波罗的海国家。
用于预测的机器学习方法... - IRIS
摘要 预测性维护是与工业 4.0 相关的概念，工业 4.0 是第四次工业革命，它监控设备在正常运行期间的性能和状况以降低故障率。本文讨论了一种预测性维护策略，以减少住宅技术设备系统的机械和电气设备故障。所开发的策略可以保证基于机器学习系统的定制维护服务，在最长 3 年的时间内大幅减少故障。所开发的策略根据统计数据评估可接受的组件故障率，并将平均劳动力成本与每次维护操作的持续时间相结合。预测策略详细阐述了实现上述目标所需的最低成本增加。对罗马一个由 16 栋建筑和 911 套公寓组成的现代住宅区进行了为期 3 年的案例研究。特别是，分析考虑了为公寓以外的外部和公共区域供电的机械、电气和照明系统，以避免由于用户行为差异而导致数据扰动。通过大数据分析进行预测性维护管理的总体好处已被证明是住宅系统的机电设备等不同工厂整体运行的实质性改善。关键词：BIM环境，设施管理
传感器 - JKU ePUB
摘要：结构健康监测 (SHM) 是通过集成传感器系统在运行期间对结构状况进行的连续机载监测。人们认为 SHM 有潜力提高结构的安全性，同时减少其自重和停机时间。目前有许多 SHM 方法可以观察和评估不同类型结构的不同损伤。最近，不同级别的数据融合已受到关注，以便通过不同的 SHM 方法进行联合损伤评估，从而提高评估的准确性和可靠性。然而，很少有人关注哪些 SHM 方法有望结合起来。本文通过比较许多著名 SHM 方法的基本物理模型与损伤对金属和复合结构的实际影响，展示了它们的理论能力，从而解决了这个问题。此外，本文概述了不同级别 SHM 的最新损伤评估概念。因此，使用超声波和振动的动态 SHM 方法似乎非常强大，但它们对环境影响很敏感。将此类动态方法与静态应变或电导率方法以及环境实体的附加传感器相结合，可能会产生一种强大的多传感器 SHM 方法。为了演示，定义了一个强大的传感器系统，并提出了一种可能的多传感器联合数据评估方案
小额数字优惠券对消费的影响
我们研究了一种新的消费刺激模式，该模式利用移动支付平台发放大量小额、本周使用或失去的数字优惠券。我们使用 100 万名计划参与者的移动平台交易的新数据评估了此类计划在中国某大城市的效果。利用参与者涌向先到先得的数字门户的现象，我们比较了赢得优惠券的人和因到达门户的时间略有不同而失去优惠券的人的支出。我们发现，优惠券可以立即增加中奖者的每周消费，每获得 1 美元的政府补贴，中奖者就会多出 3 美元的自付费用。赢得优惠券的消费者通过提前购买几个月后才会购买的商品来实践跨期替代。对商业客户流的分析表明，优惠券会扭曲消费，使其转向更昂贵的选择，导致该计划不成比例地偏向销售价格更高的商品和服务的大公司。放宽优惠券的最低消费要求将缓解这种分配问题，而不会牺牲消费者福利。我们得出的结论是，优惠券模型可以成为政策制定者刺激工具箱的一个有用补充。
任务相关的自动编码增强了人类神经科学的机器学习。
在人类神经科学中，机器学习可以帮助揭示与受试者行为相关的低维神经表征。然而，最先进的模型通常需要大量数据集进行训练，因此很容易在人类神经成像数据上过度拟合，而这些数据通常只包含少量样本但输入维度很多。在这里，我们利用了这样一个事实：我们在人类神经科学中寻找的特征正是与受试者行为相关的特征，而不是噪音或其他不相关的因素。因此，我们开发了一种通过分类器增强的任务相关自动编码器 (TRACE)，旨在识别与行为相关的目标神经模式。我们针对两个严重截断的机器学习数据集（以匹配单个受试者的功能性磁共振成像 [fMRI] 数据中通常可用的数据）对 TRACE 与标准自动编码器和其他模型进行了基准测试，然后根据 59 名观察动物和物体的受试者的 fMRI 数据评估了所有模型。 TRACE 的表现几乎完全优于其他模型，分类准确率提高了 12%，在发现“更清晰”、与任务相关的表示方面提高了 56%。这些结果展示了 TRACE 在处理与人类行为相关的各种数据方面的潜力。
油气行业如何通过AI和ML
水库工程构成了有关石油和天然气勘探和生产的主要研究。水库工程具有各种职责，包括进行实验，构建适当的模型，表征和预测储层动力学。但是，随着原始数据数据的增加，传统的工程方法开始面临挑战。它促使研究人员使用更强大的工具进行数据分类，清洁和准备要在模型中使用的数据，从而增强了更好的数据评估，从而做出了正确的决策。试图确定创新的方法来处理和管理信息，以增强运营效力，降低运营成本并提高利润，这是行业内技术的进步。例如，使用传感器连续生成的实时数据流来确保更好地控制和优化粗制生产。机器人技术用于近海领域，用于钻孔，检查和损害控制，以提高效率和人身安全。无线传感器网络用于监视和增强生产，并检测和防止有关健康和安全方面的问题。射频识别（RFID）技术用于资产管理，石油钻机站点管理，管道检查，安全和安全性[3,4,5,6,7]。
PS YC HEN CO DE 2 评估样本细胞反卷积方法对人类大脑转录组数据的性能和应用
样本反卷积方法可估计大量组织样本中的细胞类型比例和基因表达，但它们的性能和生物学应用仍未被探索，特别是在人脑转录组数据中。在这里，使用来自大量组织 RNA 测序 (RNA-seq)、单细胞/细胞核 (sc/sn) RNA-seq 和免疫组织化学的样本匹配数据评估了九种反卷积方法。使用了来自 149 个成人死后大脑和 72 个类器官样本的每个细胞总共 1,130,767 个细胞核。结果显示，dtangle 在估计细胞比例方面表现最佳，而 bMIND 在估计样本细胞类型基因表达方面表现最佳。对于八种脑细胞类型，通过反卷积表达 (decon-eQTL) 鉴定了 25,273 个细胞类型 eQTL。结果表明，decon-eQTL 比单独的块组织或单细胞 eQTL 更能解释精神分裂症 GWAS 遗传性。还使用解卷积数据检查了与阿尔茨海默病、精神分裂症和大脑发育相关的差异基因表达。我们的研究结果在块组织和单细胞数据中得到复制，为解卷积数据在多种脑部疾病中的生物学应用提供了见解。
使用机器学习和图形离散傅里叶变换检测脑电图数据中的阿尔茨海默病
阿尔茨海默病 (AD) 是全球范围内日益严重的重大公共卫生挑战。早期准确诊断对于有效干预和治疗至关重要。近年来，人们对利用脑电图 (EEG) 来提高 AD 检测率的兴趣日益浓厚。本文重点介绍图信号处理 (GSP) 技术的应用，使用图离散傅里叶变换 (GDFT) 分析 EEG 记录以检测 AD，方法是采用多种机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。我们基于公开的 EEG 数据评估我们的模型，该数据包含 88 名患者，分为三组：AD、额颞叶痴呆 (FTD) 和健康对照 (HC)。痴呆与 HC 的二元分类最高准确率达到 85%（SVM），而 AD、FTD 和 HC 的多类分类最高准确率达到 44%（朴素贝叶斯）。我们提供了用于检测 AD 的新型 GSP 方法，并形成了进一步实验的框架，以在多种数据模式的其他神经退行性疾病背景下研究 GSP，例如重度抑郁症、癫痫和帕金森病中的神经影像数据。
液相色谱-飞行时间质谱法对生物样本进行药物筛选
在整个过程中，对替代基质的引用被删除 - 目前，仅使用此测试方法分析血液样本。对 LC-MS DI H2O 的引用被更正为 LC-MS H2O。在 41.2 中的注释中指定，当以稀释度分析样本时，样品不会达到标准体积。在 41.7 中，增加了保留时间比较包含在定性数据评估中的规范，并添加了描述无意义数据的部分。在 41.8.3.1 中，更改了第一点中关于比较分数和各个分数组成部分的措辞。在 41.8.3.2 中添加了使用保留时间来区分目标化合物的附加信息。在 41.8.4 中添加了注释 1 和 2，用于评估目标化合物和内标性能。在附录 A 中，对照 A 更新为用可待因和氢吗啡酮代替吗啡和替马西泮；对照 B1 更新为用氢可酮代替羟可酮，并添加了氟阿普唑仑和氯硝唑仑。将 COC- d3 添加到 41.6.5 和附录 A。更新了附录 B 中的仪器参数以反映 HPLC 级甲醇的使用。
质膜修复需要Septin细胞骨架
在这项研究中，我们对十项可公开可用的基准测试进行了全面的荟萃分析，该测试评估了使用RNA-SEQ数据评估基因融合检测工具的性能。我们的分析集中在关键性能指标上，包括灵敏度，精度和F1分数。我们评估了工具在不同数据集中的性能。我们检查了数据集特征的影响，例如样本类型（真实或模拟）和读取长度，以及结果对结果的其他样本和测序参数。除了评估绩效外，我们还分析了基准测试的组织和设计，突出了诸如数据集的清晰描述，详细的仪器参数和透明方法。但是，我们还确定了常见的陷阱，包括不足的可重复性信息，数据集的多样性和缺乏广泛接受的黄金标准数据集。这些限制使得很难始终如一地评估工具并跨基准进行比较。通过综合这些发现，我们为未来的基准项目提出了建议，强调了标准化的需求，提高透明度和健壮真理集的发展。本研究旨在帮助社区创建更可靠和可重复的基准测试，最终加速了用于临床和研究应用的基因融合检测工具的开发和评估。