XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System样本
肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
Urine DNA Storage Tube - 尿液DNA样本保存管
5.采集前摇匀尿样 6.揭开防护贴，露出 采集孔 8.采集后应立即温和上 下颠倒样本保存管10次 9.将采集杯拧紧废弃， 取样本保存管检验 7.分别取2支样本保存管， 将管帽朝下插入采集孔并 下压，穿刺针刺穿丁基胶 囊，使尿液充分吸入管内 （每支10 ml）
ldoe-样本项目计划
会议队列PD＃2（开球第2部分）10/26/2021 3hrs 1。最终确定指导委员会规范2。头脑风暴愿望我们的学校系统3。确定中心的当前作用，符合中心的理想作用，并采取调查：中心在我们的每个系统中的作用
财务目标计划-Thomas和Holly样本
所有MoneyGuidePro计算都使用资产类收益，而不是实际投资的回报。根据每个资产类别的平均年收益，本报告中使用的预计回报假设是估计的。根据您的投资组合分配，对每个资产类别的单个回报假设加权单个退货假设来计算投资组合申报表。投资组合退货可能已通过包括调整总回报率和通货膨胀率来修改。投资组合退货假定利息和股息以净资产价值进行再投资，而无需税收，并且还假设投资组合已经重新平衡以反映最初的建议。没有投资组合重新平衡成本，包括税收（如果适用），则从投资组合价值中扣除。没有投资组合分配消除风险或保证投资结果。
2024-2025 年申请材料样本
申请人应在其书面材料（包括活动部分）上添加标题，其中包括其姓名、文件标题（例如“250 字论文”）和 LSAC 编号。对于所有论文，申请人应使用专业的 12 号字体。个人陈述应约为 2 页，可选论文应约为 1 页长。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
投资者意向书样本.docx
CleanPower Corporation (CPC) 寻求通过澳大利亚超过 200MW 的成熟项目投资能源转型，重点关注支持环境可持续性和社会公平的可再生能源项目。CPC 承诺提供 3500 万美元的债务融资，旨在在 20 年的投资期内实现 15% 的回报。任何投资都应有明确的抵消目标和可再生能源发电，以满足服务不足、偏远和土著社区的当地需求。它们应该提供清洁、负担得起的能源解决方案，同时解决教育、意识、再培训、创造就业机会和性别平等等关键社会问题。具体目标包括为妇女和当地社区创造机会，并产生可衡量的影响，例如为至少 400 人创造就业机会和培训，重点是性别平衡参与。CPC 社区支持和利益分享基金将项目收入的一定比例分配给当地社区项目。它将支持符合公平转型原则的举措，促进可扩展、可持续的解决方案，将社会公平、劳动力再培训和地方赋权融为一体。此外，CPC 将协助优化资本配置、确定融资机会并利用政府激励措施和补助金来最大限度地发挥该计划的影响。CPC 旨在确保监管合规、长期可持续性以及在澳大利亚和国际可再生能源市场的成功扩展，
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。