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薪酬问答
本问答中提供的信息仅应作为一般指导。具体信息请咨询您的法律顾问或税务顾问。此信息并非旨在提供法律或税务建议，此处包含的所有评论仅代表我们的解释。请参阅计划文件以确定应在年终人口普查中报告哪种类型的薪酬。为什么我的 PSC 人口普查没有包含薪酬？人口普查信息来自您的工资文件中提供的信息。如果工资文件不包括薪酬金额，则从 PSC 下载的人口普查将不包括薪酬金额。如果工资文件中提供了薪酬，则需要设置系统以读取和捕获所提供的金额。请联系客户服务部门以获取有关设置方面的帮助。2023 年支付的最终薪酬直到 2024 年才支付。这笔薪酬需要在 2023 年或 2024 年人口普查中报告吗？一般而言，普查应包括所有薪酬和供款，这些薪酬和供款的支付期结束日期都在正在测试的计划年度内。您需要确保每年普查中包含的薪酬支付期都以一致的方式报告，并且没有薪酬包含在多个计划年度中。什么是入职前薪酬？入职前薪酬是对在当前计划年度内有资格参与计划的任何员工的薪酬。从雇用日期或计划年度开始（以较晚者为准）到入职日期所获得的薪酬被视为入职前薪酬。请参阅普查数据说明以获取示例。如果您今年不为我们计算供款，我可以省略入职前薪酬吗？可以，但是入职前薪酬列中必须有一个数值，即使它是 0.00。此外，请注意，入职前薪酬可以产生更有利的测试结果。计划薪酬和总薪酬有什么区别？请务必参考计划文件，以进一步了解计划所选的薪酬。您还需要确保金额包括或不包括计划定义的员工递延工资。计划薪酬是总薪酬减去计划文件中定义为不包括的任何金额，例如奖金、佣金或加班费。如果计划文件未定义任何薪酬排除，则计划薪酬将等于总薪酬。如果计划有预录薪酬，请不要从人口普查文件中报告的计划薪酬总额中扣除预录金额。如果员工有预录薪酬，则需要在人口普查文件的第 I 列中报告该金额。有关更多信息，请参阅人口普查数据说明。我们的计划年限较短。我如何知道在短年测试中应包括哪些补偿？您应该提供短计划年度时间段内的补偿和供款。例如，如果短计划年度从 2024 年 5 月 1 日到 2024 年 12 月 31 日，则人口普查中提供的补偿和供款应针对同一时间段。我们的计划是今年的新计划。我应该在人口普查中包括哪些补偿？如果计划在计划年度期间转换为我们，则为计划年度测试提供的人口普查文件应包括整个计划年度的补偿和供款，包括计划未与我们合作的计划年度部分。
数学0212
日主题日主题1简介/计算器用法25 CH1 - 概率和统计的性质2分数 - 评论26 CH2 - FREQ ISTRIST。和图3代数介绍27 CH3 - 数据说明4求解方程I 28 CH4 - 概率和计数规则5求解方程II（带有根）29 CH4 - 条件概率6公式6公式30 CH5 30 CH5 - 离散概率分布7速率/比率/比率/比例/比例/比例31 CH5 - 二进制分配8 Word Esserta 32 Ch6 - pranastion 32 CH6 - 正常分布3 32 pet p p pr anders Pressials 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33米转换/转换iii 34评论11剂量35工作期间12审查36测试＃2 1 13工作期37 CH7 - conf间隔和样本尺寸1 14测试＃1 38 CH7 - 浓度间隔和样本尺寸2 15计数（带有多规则，阶乘）39 CH8 - CH8 - CH8 - 假设测试1 16置换率/组合测试1 17 ch8 ch8 ch8 ch8/ven and 1 17 – Phessights 2 17 – Physoths 2 17 – Phessights 2 17 – Pyseply 2 17概率介绍42假设检验/CONC间隔回顾19中心趋势/变异性43 CH10 - 相关和回归PT 1 20间接面积，Z-Table 44 CH10的介绍44 CH10 - 相关和回归PT 2 21应用2 21正态分布45 CH 11 - CHI-SQUARE和ANOVA 22评论46评论46评论23审查47审查47工作周期47工作周期
VU研究门户
摘要。人类巨细胞病毒（HCMV）及其病毒G蛋白偶联受体（GPCR）US28与加速的肿瘤进展有关，但是这种进行调节表型的信号传导机制知之甚少。在这项研究中，我们表明鞘氨酸-1-磷酸（S1P）信号的激活有助于U251胶质母细胞瘤细胞中US28介导的调节。US28刺激鞘氨醇激酶1（SK1）和S1P受体1（S1P 1）的表达以及SK1/S1P 1信号的同时增加增强了AKT，CMYC和STAT3的活性。US28介导的SK1和S1P 1转录的升高以及SK1蛋白水平取决于SK1和S1P 1的活性，表明前馈信号传导。SK1/S1P 1信号网络的激活还刺激了蛋白质磷酸酶2a（CIP2A）表达和蛋白质丰度的癌性抑制剂，这很可能是AKT和STAT3激活的下游。与CIP2A水平升高，Akt Ser 473，Cmyc Ser 62和STAT3 Ser 727的磷酸化以SK1依赖性方式升高。因此，观察到了增强的CMYC转录活性，已知以相互增加CIP2A转录。HCMV感染引起的信号通路类似于异位US28表达，增强了STAT3活性以及SK1和CIP2A蛋白水平的升高。最后，在抑制SK1时，消除了US28的增殖作用。这些数据说明了S1P信号传导对胶质母细胞瘤中US28-和HCMV介导的调节的重要性，以及在此恶意信号网络中CIP2A的中心作用。
智能电动汽车充电基础设施中的计算机视觉应用
摘要。该研究检查了将计算机视觉技术用于智能电动汽车（EV）充电基础设施的使用。目标是提高电台功能，最大化资源使用情况并增强用户体验。对充电站的数据进行检查表明其能力和功能存在差异。某些车站可以同时处理更多的汽车，因为它们具有较高的功率输出和许多充电连接。车辆识别数据说明了计算机视觉精确识别各种电动车辆类型的功效，从而优化身份验证程序以进行有效充电。对充电会话数据的分析揭示了会话之间能源使用和持续时间的差异，强调了充电实践对充电站利用的影响。对使用的检查揭示了电台之间的会话和能量使用量的差异，这突出了对基础设施的自适应管理解决方案的需求。百分比变更研究证明了资源使用的波动模式，强调了对灵活资源分配技术的需求。结果强调了计算机视觉可能对提高电动汽车充电基础设施的效率和灵活性产生的重大影响。该研究强调了优化资源分配，改善各种情况的算法以及应用自适应解决方案的重要性，以实现充电基础架构的最佳管理。本质上，这项研究有助于进一步了解计算机视觉如何有助于智能电动汽车充电系统的发展。它为提高基础架构的效率并丰富了电动移动性领域的用户体验提供了宝贵的见解。
年度研究回顾：可预测性的力量——生命早期的信号模式塑造神经发育和心理健康轨迹
早期生活逆境 (ELA) 给全球带来了沉重负担。世界卫生组织估计，ELA 占所有精神病病例的近 30%。然而，我们仍然无法确定哪些接触过 ELA 的人会患上精神疾病，因此迫切需要确定潜在的途径和机制。本综述提出，不可预测性是 ELA 中一个研究不足但易于处理的方面，并提出了一个概念模型，其中包括不可预测性影响发育中大脑的生物学上合理的机制途径。该模型得到了已发表和新数据的综合支持，这些数据说明了信号模式对儿童发育的重大影响。我们首先概述现有的不可预测性文献，这些文献主要关注较长的不可预测性模式（例如年、月和天）。然后，我们描述了我们的工作，测试了父母信号模式对瞬间时间尺度的影响，提供了证据，表明这些信号在发育的敏感窗口期间的模式会影响跨物种的神经回路形成，因此可能是一个塑造发育大脑的进化保守过程。接下来，我们将关注新兴主题，这些主题为未来的研究方向提供了一个框架，包括评估可能特别容易受到不可预测性、敏感期、性别差异、跨文化调查、解决因果关系和不可预测性等功能的影响，这些功能可能是其他形式的 ELA 影响发展的途径。最后，我们提出了预防和干预的建议，包括引入一种筛查工具来识别经历过不可预测经历的儿童。关键词：不可预测性；发展；早年逆境；跨物种；情绪；养育；熵；神经发育；精神病理学。
TractLearn：用于脑束定量分析的测地线学习框架
基于深度学习的卷积神经网络最近已证明其能够基于弥散加权成像快速分割主要脑束结构。脑束的定量分析则依赖于来自纤维束成像过程本身或束上每个体素的指标。在疾病的背景下，对异常体素的统计检测通常依赖于单变量和多变量统计模型，例如一般线性模型 (GLM)。然而，在高维低样本量数据的情况下，尽管通常使用平滑过程，但由于解剖学差异，GLM 通常意味着对照的标准差范围较大。这可能导致难以在体素尺度上检测到脑束中细微的定量变化。在这里，我们介绍了 TractLearn，这是一个使用测地线学习作为数据驱动学习任务的脑束定量分析统一框架。 TractLearn 允许使用黎曼方法在图像高维域和脑束的减少潜在空间之间进行映射。我们通过重测采集多壳扩散 MRI 数据说明了该方法对健康人群的稳健性，表明可以分别研究不同 MRI 会话导致的整体影响和局部束改变的影响。然后，我们在 5 名年龄匹配的轻度脑外伤受试者样本上测试了我们算法的效率。我们的贡献是提出：1/ 一种捕捉控制变异性的流形方法作为标准参考，而不是基于欧几里得均值的图谱方法。2/ 一种检测体素定量值整体变化的工具，它考虑了结构中体素的相互作用，而不是独立分析体素。3/ 一种即用型算法，用于突出显示扩散 MRI 指标的非线性变化。在这方面，TractLearn 是一个可立即使用的精准医疗算法。
青藏高原胃癌患者的临床和分子特征
胃癌是全球第五大常见恶性肿瘤和第三大致死性癌症（2018 年死亡人数为 738,000 人）。由于组织学和肿瘤内异质性，其分子特征分析变得复杂。此外，先前的研究表明，胃癌的发病率表现出广泛的地理差异。青藏高原 (QTP) 是中国最大、最高的地区，是全球重要的生物多样性热点地区之一。为了更好地了解胃癌的发病机制并提供专门针对青藏高原患者的靶向治疗策略，我们从青海省人民医院的 30 名原发性胃腺癌患者中收集了肿瘤和血液样本。我们讨论了这些患者的临床和分子特征，这些特征归因于该地区的独特特征，包括高海拔（平均海拔高度约为 4,000 米）、多民族群体和特定的生活方式或习惯（如吃太多牛羊肉、有酒精和香烟问题等）。通过与从 TCGA 数据门户收集的西方胃癌患者进行比较，提出了青藏高原患者的一些独特特征。它们包括年轻人发病率高，大多数肿瘤位于体内，大多数 SNP 在第 7 条染色体上检测到，以及少数民族和汉族之间的分子图谱非常不同。这些特点将为提高青藏高原胃癌诊断和预后的有效性提供前所未有的机会。此外，为了针对这 30 名患者提出专门设计的靶向治疗方案，我们引入了一个经过调整的基于内核的学习模型和 462 个患者来源的肿瘤细胞 (PDC) 的药物基因组学数据汇编，这些数据说明了癌症患者不同的遗传和分子背景。总之，我们的研究为更好地了解 QTP 中胃癌的机制并指导针对患者的最佳定制治疗提供了巨大的机会。
宿主限制因子 APOBEC3 在人类病毒基因组上的足迹
APOBEC3 酶是先天免疫效应物，可将突变引入病毒基因组。这些酶是胞嘧啶脱氨酶，可将胞嘧啶转化为尿嘧啶。它们优先突变胞嘧啶，然后突变胸腺嘧啶，使 5'TC 基序成为它们的首选目标。病毒已经进化出不同的策略来逃避 APOBEC3 的限制。某些病毒会主动编码对抗 APOBEC3 的病毒蛋白，而另一些病毒则会被动面对 APOBEC3 的选择压力，因为 APOBEC3 靶向基序的基因组已经耗尽。因此，APOBEC3 在某些病毒的基因组上留下了进化的足迹。我们研究的目的是识别这些具有由 APOBEC3 塑造的基因组的病毒。我们分析了 33,400 种人类病毒的基因组，以了解 APO-BEC3 青睐的基序是否耗尽。我们证明 APOBEC3 选择压力影响至少 22% 的目前已注释的所有人类病毒物种。乳头瘤病毒科和多瘤病毒科是足迹最密集的家族；证明选择压力作用于全基因组和两条链。细小病毒科成员在足迹的大小和定位方面具有不同的目标。有趣的是，B19 红细小病毒的两条链上都存在大量 APOBEC3 足迹；这使得该病毒基因组成为 APOBEC3 青睐基序最干净的序列之一。我们还发现地方性冠状病毒科具有显著的足迹。有趣的是，在人畜共患的 MERS-CoV、SARS-CoV-1 和 SARS-CoV-2 冠状病毒上未检测到这样的足迹。除了全基因组足迹的病毒外，某些病毒仅在其基因组的很短部分上留下足迹。这种情况对于γ-疱疹病毒科和腺病毒科来说就是如此，它们的足迹位于裂解性复制起点上。在逆转录的 HIV- 1、HIV-2、HTLV-1 和 HBV 病毒的负链上也可以检测到轻微的足迹。总之，我们的数据说明了 APOBEC3 对人类病毒的选择压力程度，并确定了新的假定 APOBEC3 靶向病毒。
2021-22 年旅游业对维多利亚州经济的贡献
• 旅游业在新冠疫情期间遭受严重破坏。2021-22 年版 STSA 反映了部分破坏对这一时期旅游业的影响，包括国际和州边境关闭以及其他流动限制。然而，2022 年，随着边境重新开放和限制放宽，旅游需求强劲，国内旅游业强劲增长，国际旅游业复苏放缓，旅游业活动正在复苏。 • 与 2020-21 年更具挑战性的时期相比，维多利亚州在 2021-22 年的这些结果中，主要旅游经济指标有所改善，但结果低于 2018-19 年（疫情前）。 • 2021-22 年，旅游业为维多利亚州经济带来了 160 亿澳元的 GSP 价值，与 2020-21 年相比增长了 58 亿澳元（+57.8%），但低于新冠疫情前的 2018-19 年估计值（-45.7%）。这一降幅高于全国（-38.0%）和昆士兰州（-23.6%）的降幅，但略低于新南威尔士州在疫情前比较期（2018-19 年至 2021-22 年）的降幅（-47.4%）。 • 与 2018-19 年（+11.7%）相比，旅游业 GSP 的下降与维多利亚州经济 GSP 的整体增长趋势相反，反映出与该州其他行业相比，疫情对旅游业的影响不成比例。 • 旅游业对维多利亚州 GSP 的整体贡献份额已从 2020-21 年的 2.1% 恢复到 2021-22 年的 3.1%。然而，这仍然低于疫情前 2018-19 年的 6.4%（-3.3 个百分点）。 • 本次 STSA 发布的就业指标采用了一种修订方法，由于采用了劳工账户中的已填补职位，而不是基于劳动力调查的就业人员，导致时间序列发生重大变化（请参阅数据说明）。 • 旅游业整体已填补职位数从 2020-21 年的 109,400 个反弹至 2021-22 年的 171,100 个（+56.4%），反映出旅游业正在复苏。然而，这仍远低于疫情前的 2018-19 年旅游业已填补职位数 284,400 个（-39.8%）。与 2018-19 年相比，全国旅游业就业岗位下降了 32.2%，新南威尔士州的下降率更高（-45.0%）。 • 与 2018-19 年相比，旅游业已填补职位数的下降与维多利亚州同期经济的总体填补职位数增长（+3.1%）形成鲜明对比。因此，旅游业对维多利亚州就业岗位的贡献从 2018-19 年的 8.0% 下降到 2021-22 年的 4.7%（下降了 3.3 个百分点），尽管这比 2020-21 年有所改善，当时维多利亚州旅游业就业岗位占比为 3.1%。
福利与市场应对银发经济的挑战
数据说明了一切•意大利是欧洲最古老的国家。意大利在世界出生时预期寿命排名中位居第五，仅次于香港、日本、瑞士和新加坡（男性为 80.5 岁，女性为 84.8 岁）。然而，老龄化质量较差，65 岁以上人群的健康状况差异很大。一旦达到 65 岁，健康预期寿命仅为 10 年，男女之间差别不大（Istat 数据）。人口老龄化带来了一系列挑战，其中许多挑战已为人所知并已争论了一段时间，但应对这些挑战的方案却不太为人所知和分享。人口老龄化和少子化带来的第一个挑战是如何应对福利成本的增加。社会保障和医疗卫生支出占国内生产总值的近25%，其中我国社会保障支出在最发达国家中位居第一（OECD数据），而与老年人口的需求相比，社会护理支出的资金越来越不足。第二个挑战涉及劳动力市场，因为人口急剧下降：从 2022 年的 5900 万人减少到 2080 年预计的 400 万人以上。20 世纪 50 年代至 70 年代（人口爆炸式增长的几年）期间，几乎有一半的意大利人出生，在未来 25 年内，他们将达到退休年龄（约 800 万工人），每天近千人。总体劳动力（由处于工作年龄（15-64岁）的人组成）的减少意味着公司将越来越难以找到可雇用的工人，并且需求和供应之间的技能不匹配将越来越严重。此外，到2050年，劳动年龄人口与非劳动年龄人口的比例将从目前的3比2变为1比1：因此，每有一个“劳动”年龄人口，就会有一个“被动”年龄人口，即依赖福利的人口。经合组织的报告《寿命更长，工作更长》分析了这些事实的含义，提醒我们寿命更长也意味着工作时间更长，如果没有适当的应对，人口变化将不可避免地对家庭福祉、公共财政以及劳动力市场产生影响。尽管到目前为止，人口结构转变效应的渐进性使我们能够推迟必要的改革，但不作为的代价会随着时间的推移而增加，从而使潜在的再平衡越来越遥不可及。但与年轻人相比，人口结构中更大的比重到底起到了什么作用，我们真的知道多少呢？这是否影响经济运转？事实上，这是一个分析老年人经济部分功能的问题，由于老年人寿命较长，他们不仅在社会保障和医疗保健方面有新的需求，而且在消费、投资、投资组合选择和环境可持续性方面也有新的需求。这是一个多元化的世界，由接近退休的工人、年轻的退休人员和仍然活跃的老年人组成，但也由具有不同需求的非自给自足的个人组成。寿命的延长导致人口统计学上产生了新一代：长世代，即那些在 65 岁以后仍然活跃的人群。在这个漫长的晚年阶段，人们只有在 70-75 岁之后才可以被视为老年人，而且在许多情况下