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Zaltman 深层隐喻在广告中的运用及……
隐喻对确定公司的目标受众、进行正确的市场细分和市场定位、衡量产品相关广告的有效性以及建立品牌忠诚度等许多问题都有很大的影响。隐喻，用最简单的话来说，就是用已知事物解释未知事物的艺术。 “隐喻不仅将联想从以前的经历转移到新的经历，它们还可以作为简写帮助人们理解消费者体验主张及其对他们生活的意义”（McCallion，2009）。人与产品之间也存在着沟通，因此产品也承载着一定的信息。 “隐喻已被用来创建品牌标识、营销具体产品和服务、制定营销策略、创建市场研究概念以及定义买卖双方的关系”（Çorbacıoğlu，2022 年，第 3500 页）。使用 Zaltman 隐喻引出技术 (ZMET) 对 14 名美国消费者进行的访谈结果表明，隐喻对于理解消费者对广告的印象以及他们与广告相关的含义有很大帮助 (Coulter 等人，2001 年，第 1 页)。 “这两个被相互比较的事物在正常过程中并不相关；然而，大脑可以通过发挥想象力来理解新的隐喻”（Parsa and Olgundeniz，2014，第 3 页）。我们试图通过基本的推理过程来理解隐喻的含义，并创建心理模型。 “通过隐喻渗透心灵是认知无意识定位的有效方法”（Zaltman，2003 年，第 73 页）。这样，就可以获得有关消费者隐藏或显露需求的深层有用信息。这些见解有助于广告吸引消费者的注意力并激励他们采取行动（Zaltman 和 Coulter，1995 年，第 49 页）。因此，定性的 ZMET 研究可以帮助消费者了解他们更深层次的想法和情感
可转移的深层生成模型的内在无序蛋白构象
本质上无序的蛋白质具有动态结构，它们扮演着关键的生物学作用。阐明其构象合奏是一个具有挑战性的问题，需要综合使用计算和实验方法。分子仿真是用于构建无序蛋白质结构集合但资源密集型的有价值的计算策略。最近，基于深层生成模型的机器学习方法已成为生成结构合奏的有效替代方法。但是，当训练数据中缺乏建模序列和构象时，此类方法当前的可传递性有限。在这里，我们开发了一种新型的生成模型，该模型可实现固有无序蛋白质集合的高水平可传递性。该方法称为IDPSAM，是基于变压器神经网络的潜在扩散模型。它结合了自动编码器，以学习蛋白质几何形状的表示和扩散模型，以在编码空间中采样新型构象。iDPSAM在使用Absinth隐式溶剂模型进行的大型模拟蛋白质区域的模拟数据集上进行了训练。由于其神经网络的表现力及其训练稳定性，Idpsam忠实地捕获了测试序列的3D结构集合，在培训集中没有相似之处。我们的研究还证明了从数据集中产生完全构象合奏的潜力，并强调了训练集大小对概括的重要性。我们认为，IDPSAM通过机器学习代表了可转移蛋白质集合建模的重大进展。
同种异体困境深层前层角膜成形术（...
健康的角膜上皮不断被源自角膜缘角膜层状干细胞的细胞更新[1]。几种病理条件会损害这些细胞，导致干细胞缺乏症（LSCD），其中纤维血管结膜上皮取代了甲状腺上皮细胞。一小部分的边缘干细胞可能足以使整个角膜上皮化[2]。LSCD可能发生在先天性厌氧菌中，在重复的眼科手术后对边缘的热或化学损害后创伤后发生，或与眼表面的慢性炎性疾病有关。LSCD经常导致受影响的眼睛的功能失明[3]。除了表面不透明度和复发性上皮缺陷外，这些患者还经常还具有质状疤痕，稀疏或角膜穿孔的经常性基质溃疡[4，5]。如果传统的穿透性角化膜成形术是在与基质病理和LSCD结合的眼睛中进行的，则很可能对最初清晰的移植物的结膜化，角膜内皮恢复和随后的移植失败。在LSCD中，必须嫁接边缘干细胞或替代性表演干细胞，以确保角膜表面足够的上皮覆盖范围。同种异体穿透性中央环境成形术使用供体角膜的分散式三角形成移植物，该移植物包含额外的边缘组织几个时钟小时[6-8]。这种方法首先由Sundmacher和Reinhard等人在1996年描述。并在接下来的几年中进一步发展。我们命名[6-8]具有长达40％圆周的一个新月形边缘区域的供体组织将其集中植入受体的角膜中[1，6，7]。在这种移植后，拒绝通常不仅对移植的边缘干细胞，而且还会发生在同种异体角膜内皮上，即使进行全身免疫抑制治疗也是如此[1，9]。在过去的20年中，在许多地区，各种适应症的层状角膜移植数量稳步增加[10]。层状程序，例如降落剥离自动内皮角膜造口术（DSAEK），降落膜膜内皮性角膜膜成形术（DMEK）（DMEK）或深层层状角膜置换术或深层层状角化膜成形术（DALK）提供了超过渗透性的依从性依赖的依从性的（dalk），该依赖的陪伴下层的陪伴下层，并获得了陪伴的陪伴。角膜疾病。Dalk比PK的优势是术后较高的内部细胞计数，并且由于缺乏内皮排斥而导致内皮失代偿的风险较低[11-13]。一份病例报告描述了两种情况下的双侧边缘干细胞缺乏症的深层前层状环膜成形术。然而，使用了直径11至11.5 mm的移植物，其中包括整个角膜，包括边缘[14]。我们假设一种替代性的，甚至更多的组织较高的方法，其中选择了正常的移植直径，类似于困境角化膜成形术技术，同时保留了患者自己的内皮。这确保了在伤口愈合的初始阶段，通常对通常的血管巩膜和结膜有所不同，这伴随着炎症活性的增加。此外，这种方法允许在即将发生的角膜锻炼的紧急情况下进行更安全的解剖，其中广泛的大直径角膜剖定增加了降膜膜的穿孔风险。我们提出，在保留受体的健康内皮细胞的同时，在执行Limbo-kerato-plasty时，内皮失代偿率较低。
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
设计严格：为评估更深层学习的基础奠定基础
cport dok级任务的特定于内容示例为每个DOK级别提供了一系列可能性：考虑DOK的多种方式不限于这些描述符，但为教学和评估计划提供了一些指导
综述通过深层发酵生产真菌纤维素酶的方法
真菌纤维素酶是过去四十年来最受追捧的微生物来源生物分子。由于它们在生物能源行业中用于水解纤维素的新兴应用，而纤维素是地球上最丰富的纤维素来源，因此研究趋势正朝着适应深层发酵的方向转变。然而，丝状真菌物种是高效的纤维素酶生产者，它们非常适应低水分固体载体作为底物，例如在自然界中。因此，目前正在研究各种发酵策略，以使其适应深层发酵，从而大量高质量地生产纤维素酶。新兴的研究趋势，例如使用廉价原料、营养和/或培养优化、创新的生物反应器设计、微粒辅助真菌生长和创新的基因工程方法，是研究人员最近为充分发挥这些生物分子的潜力而做出的一些努力。本综述讨论了其中一些策略及其在各种研究条件下的成功率。此外，还特别关注提高纤维素酶的市场价值以及提高工业规模生产所需的创新策略。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
更深层再生业务指南
私营部门越来越多地接受再生农业，原因有几个。首先，价值链的弹性取决于它。农业产业高度依赖于生态系统服务的自然，使其特别容易受到气候变化，生物多样性损失和缺水的影响。第二，公司和金融机构正在从自愿到强制性的可持续性报告和披露，其中包括雄心勃勃的零排放和自然阳性策略。第三，再生农业的金融投资正在上升，支持和降低农民向这些做法的过渡。 1此外，北美和欧盟等地区的有利政策环境正在为采用再生农业提供激励措施，鼓励企业倡导这一事业。第三，再生农业的金融投资正在上升，支持和降低农民向这些做法的过渡。1此外，北美和欧盟等地区的有利政策环境正在为采用再生农业提供激励措施，鼓励企业倡导这一事业。
基于深层确定性政策梯度在动态环境中自动驾驶移动机器人的自主驾驶：奖励成型和事后的经验重播
摘要：在本文中，我们提出了一种基于增强学习的端到端学习方法，用于在有障碍的动态环境中自动驾驶移动机器人。应用两种附加技术来加固学习同时帮助移动机器人找到最佳政策，以无需碰撞而到达目的地。首先，多功能奖励整形技术通过利用有关目的地和障碍的信息来指导代理商实现目标。接下来，采用事后的经验重播技术来解决由稀疏奖励问题引起的经验不平衡，可以帮助代理商找到最佳政策。我们在模拟和现实世界环境中验证了所提出的技术。为了评估所提出方法的有效性，我们比较了五种不同情况的实验。
朝着比较深层生成模型的可识别性
基于目标的投资（GBI）构成了投资的方法，专注于帮助投资者通过投资组合管理[1]实现其明确定义的短期财务目标。为了表明，长期投资者可能希望在退休时达到目标财富水平。可以简单地将结果目标表示为二进制函数，以指示是否已实现了投资目标。在这种范式下，风险定义为未达到所需目标的概率。这与经典的投资组合优化方法形成鲜明对比，通常基于均值优化[2]，其中风险以价格波动为代表，上行价格和下行价格移动等效地处理。鉴于GBI需要动态响应时变特征（例如当前的财富水平和剩余时间），因此可以将其框起来，作为在不在的情况下进行连续决策的问题。因此，可以通过深度加强学习（DRL）技术自然解决。为了确保在现实世界中的高性能下，GBI框架还应考虑另一个动态：金融市场的非平稳性[3]，包括突然的政权转换。不明确，在经典投资组合优化中，Legime-