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性别在长期失业者对自己能力的看法中起作用，芬兰研究发现
Mäki-opas教授指出，从福利政策的角度来看，应促进长期失业的能力：“更全面的就业福利和有针对性的行动，这些行动需要特别关注失业的社会和环境方面，以解决长期失业的长期差异需求。目前，芬兰的就业政策和实践可能太狭窄了，无视能力的重要性。”
过敏原免疫疗法中的中心护理（PCC）：ARIA- ...
缩写：ACT，哮喘控制测试； AIT，过敏原免疫疗法；芳香，过敏性鼻炎及其对哮喘的影响； aze，氮杂 - 氟替卡酮鼻内配方；最好的，生物标志物，终点和其他工具； BP，最佳实践；克拉，控制过敏性鼻炎和哮喘检测； CI，置信区间； CSM，症状总和评分； Eaaci，欧洲过敏和临床免疫学学院； e-csms，电子 - eria-eaaci过敏的症状 - 药物评分；电子dasthma，电子每日哮喘控制评分； EMA，欧洲药品局； FDA，食品和药物管理局； Feno，分数呼出的一氧化氮； FMI，芬兰气象学院； GDPR，一般数据保护法规； inah，鼻内抗组胺药； INC，鼻内皮质类固醇； IQR，四分位数范围； Mask-air®，移动气道哨兵网络用于气道疾病； MDR，医疗设备调节；中，最小的重要差异； OAH，口服抗组胺药； OCS，口服皮质类固醇；经合组织，经济协调与发展组织； PCC，以人为本的护理；粉，空气污染对哮喘和鼻炎的影响； Pro，患者报告的结果；舞会，患者报告的结局指标； RCT，随机对照试验； RWD，现实世界数据；短信，症状分数； TF，工作队； VAS，视觉模拟量表； WAO，世界过敏组织； WPAI + CIQ：AS工作效率和活动障碍问卷以及课堂障碍问卷：过敏性。
民主法中的数字诚信部分按 - ...
包括为选择提名公约的代表举行的主要选举，或者举行表示对总统提名的偏爱。2第3节 - 错误选举管理信息删除过程。大型社交媒体平台在其平台上提供了错误的选举管理信息的报告，删除或完全忽略了。这项规定鼓励社交媒体平台（该法案定义为在美国拥有25,000,000多种独特的月用户）来回应可验证的投诉。如果平台从已确定的来源收到书面通知，将其引导到虚假选举管理信息的位置，或者平台通过其他方式意识到其平台上的错误选举管理信息，则此规定为平台提供了删除错误内容的机会。一旦意识到虚假内容，平台在选举日以外，并且在选举日的24小时内有48小时，以删除虚假内容，然后才能承受潜在的民事责任。选举日是早期投票开始的那一天的任何一天，分发缺席选票，或者举行选举的那一天（无论如何），并结束了举行选举的那一天。社交媒体平台可能会因未能在收到通知或意识到虚假内容的情况下在分配的窗口内删除虚假选举管理信息的每个实例的禁令和民事罚款赔偿高达50,000美元。第4节 - 生效日期本法在颁布时有效。国务卿联邦或州检察长可以在美国地方法院提起诉讼，或者在通知参与州首席选举官员后，诉讼。
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
口服免疫疗法中的过敏原B细胞反应 -
缩写：ABS，抗体； BCl-6，B-细胞淋巴瘤6; Bcl-XL，B-细胞淋巴瘤 - 超大； BCR，B细胞受体； Breg，B监管； CD，分化簇； CD40L，CD40配体； cDNA，互补的DNA； CMA，牛奶过敏； DEG，差异表达的基因； GFP，绿色荧光蛋白； HC，健康对照； IG，免疫球蛋白； il，白介素； LPS，脂多糖； nt，自然耐受性； OIT，口服过敏原免疫疗法； PBMC，外周血单核细胞；豌豆，接近扩展测定； RNA，核糖酸； RNA-seq，RNA测序； SIGE，特定的免疫球蛋白E； SIGG，特定的免疫球蛋白G； SIGG1，特异性免疫球蛋白G1； SIGG2，特异性免疫球蛋白G2； SIGG3，特异性免疫球蛋白G3; SIGG4，特异性免疫球蛋白G4； TGF-β，转化生长因子β； TLR，喜欢的受体。
结核分枝杆菌中抗生素耐药性的定量测量揭示了靶基因方法中抗药性和敏感性的遗传决定因素
当我们要明确显示参数时，我们还会称呼SETωA（L，γ） - 厚度。厚度集的定义来自对不确定性原理的研究，并在[KOV01]中引入了名称。在[KOV01]之前，一些非常相似的概念，例如，例如提出了[KAC73]中的相对密集集。（2）当ρ=ρs时，我们只能假设ωsatis -for（1.2）来放松上述定义。 X |足够大。的确，如果仅适用于| |的ωsatis（1.2），则令A> 0和ω⊂r仅用于| X | ≥A，然后我们可以选择一个足够大的新L和一个新的γ较小，以使得定义1.2定义定义的类型（ρs，τ）厚度（ρs，τ）。这种缩放方法基本与第2.1款中引理2.2的证明相同。现在我们可以陈述我们的第一个零可控性结果：
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
大规模数据标签和用法中的道德问题13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：此AI驱动的Web应用程序将机器学习与高级聊天机器人相结合，以交付个性化的医疗解决方案，以对话方式与用户进行交流，以收集有关其症状的信息，随后通过机器学习系统处理了有关其症状的信息，以建议可能的健康状况。在此评估之后，该应用建议适合确定问题的药物，并提供自然的家庭疗法，以缓解临时症状。独特的健康提醒系统与用户定期检查，跟踪症状进展并提供后续指导。基于用户反馈，该系统可能建议咨询医疗保健专业人员，以支持积极的，以用户为中心的自我保健和健康管理方法。关键字：人工智能，数据集，机器学习。
基于T细胞的免疫疗法中的IOVANCE IP领导
iovance拥有至少80种与TIL治疗有关的美国专利，包括针对各种癌症的组成和治疗方法的专利，例如美国专利编号10,130,659; 10,166,257; 10,272,113; 10,363,273; 10,398,734; 10,420,799; 10,463,697; 10,517,894; 10,537,595; 10,639,330; 10,646,517; 10,653,723; 10,695,372; 10,894,063; 10,905,718; 10,918,666; 10,925,900; 10,933,094; 10,946,044; 10,946,045; 10,953,046; 10,953,047; 11,007,225; 11,007,226; 11,013,770; 11,026,974; 11,040,070; 11,052,115; 11,052,116; 11,058,728; 11,083,752; 11,123,371; 11,141,438; 11,168,303; 11,168,304; 11,179,419; 11,202,803; 11,202,804; 11,220,670; 11,241,456; 11,254,913; 11,266,694; 11,273,180; 11,273,181; 11,291,687; 11,304,979; 11,304,980; 11,311,578; 11,337,998; 11,344,579; 11,344,580; 11,344,581; 11,351,197; 11,351,198; 11,351,199; 11,364,266; 11,369,637; 11,384,337; 11,433,097; 11,517,592; 11,529,372; 11,541,077; 11,713,446; 11,819,517; 11,857,573; 11,865,140; 11,866,688; 11,939,596; 11,969,444; 11,975,028; 11,981,921; 12,023,355; 12,024,718; 12,031,157; 12,104,172; 12,121,541; 12,159,700; 12,170,134; 12,188,048;和12,194,061。