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503。克隆造血，衰老和炎症：海报I
1。Xu Y，Chiang YH，HO PC，Vannini N：线粒体决定HSC和T细胞的功能和命运。2023 CANCAR IMMUNOL RES 2。Girotra M, Chiang YH, Charmoy M, Ginefra P, Hope HC, Bataclan C, Yu YR, Schyrr F, Franco F, Geiger H, Cherix S, Ho PC, Naveiras O, Auwerx J, Held W, Vannini N: Induction of mitochondrial recycling reverts age-associated decline of the hematopoietic and immune系统。2023 NAT老化3。Wilkinson AC，Ishida R，Nakauchi H，Yamazaki S：小鼠造血干细胞的长期离体扩张。 2020 NAT ProtoC 4。 Wang Y，Backman TWH，Horan K，Girke T：FMCSR：不匹配的最大最大常见子结构搜索R. 2013 Bioinformatics 5。 Hennig C：_FPC：clustering_的灵活过程。 2024 cran.r- project.org/package=fpc 6。 Maechler，M.，Rousseeuw，P.，Struyf，A.，Hubert，M.，Hornik，K：集群：聚类分析基础知识和扩展。 2023 cran.r-project.org/package=cluster 7。 Ritz，C.，Baty，F.，Streibig，J.C.，Gerhard，D：使用R 2015 PLOS ONE 8。的剂量反应分析 Landrum G等人：RDKIT：开源化学信息学。 2024 doi.org/10.5281/zenodo.591637Wilkinson AC，Ishida R，Nakauchi H，Yamazaki S：小鼠造血干细胞的长期离体扩张。2020 NAT ProtoC 4。Wang Y，Backman TWH，Horan K，Girke T：FMCSR：不匹配的最大最大常见子结构搜索R. 2013 Bioinformatics 5。Hennig C：_FPC：clustering_的灵活过程。2024 cran.r- project.org/package=fpc 6。Maechler，M.，Rousseeuw，P.，Struyf，A.，Hubert，M.，Hornik，K：集群：聚类分析基础知识和扩展。2023 cran.r-project.org/package=cluster 7。Ritz，C.，Baty，F.，Streibig，J.C.，Gerhard，D：使用R 2015 PLOS ONE 8。Landrum G等人：RDKIT：开源化学信息学。2024 doi.org/10.5281/zenodo.591637
阐明...
摘要藜麦（Chenopodium Quinoa willd。）是一种伪谷物，因为其营养状况，用作超级食品。这项研究的重点是36种藜麦基因型的形态和分子表征，旨在评估其遗传多样性和繁殖潜力。选择了十个定性特征进行形态学分析，揭示了诸如Spikelet颜色，叶长度和植物高度等性状的显着变化。方差分析表明，大多数定量性状，包括花至50％开花和种子产量，在基因型之间显示出显着差异，表明遗传变异性很大。高遗传力和遗传进步，这表明遗传改善的强大潜力。基因型性能突出了基因型ACQS1，EC 896115，IGKVC-12，ACQS8，EC 896208和EC 896219中的出色特征，用于叶片长度，节间的数量，叶片的数量，叶片宽度，叶片宽度，叶柄长度，叶柄长度，植物长度，植物高度，植物高度，繁殖时间和花序数量。基因型EC 896065，EC 896213，EC 896201，SHQ4，SHQ5，ACQS1，ACQS1，ACQS2，ACQS3和EC 896218表现出更高的种子重量，而EC 896109，ACQS3，ACQS1，ACQS1和EC 896219显示出更高的收益率。High genotypic and phenotypic coefficient of variation (GCV and PCV) were recorded for leaf length (31.22, 34.71), leaf width (43.64, 44.91), number of internodes (40.47, 40.59), petiole length (35.46, 36.04), plant height (33.35, 54.47), length of inflorescence (36.41, 36.99）和种子产量（33.58，34.53）。关键字：聚类分析，遗传进步，遗传力，ISSR，藜麦，变体。的遗传力对于节间的数量最高（99.38％），并且在诸如叶片长度（57.86％）和种子产量（67.28％）等性状中观察到了显着的遗传进步。种子重量显示出最高的正直接效应（0.701），其次是每植物的花序数量（0.700），而天数为50％开花（-0.768）显示出最高的负面直接效应。使用16个ISSR标记的分子多样性分析显示，多态性率为56.1％，标志物之间存在显着的等位基因变化。 多态性信息内容（PIC）值在0.274到0.797之间，表明标记信息的水平不同。 聚类分析将基因型分为两个主要簇，证明了研究的基因型之间的遗传多样性。 探索关键特征的遗传基础并进行进一步的分子表征可以为藜麦的遗传结构提供更深入的见解。 此外，结合更先进的基因组工具并扩展基因型池可以促进高产物，弹性藜麦品种的发展。使用16个ISSR标记的分子多样性分析显示，多态性率为56.1％，标志物之间存在显着的等位基因变化。多态性信息内容（PIC）值在0.274到0.797之间，表明标记信息的水平不同。聚类分析将基因型分为两个主要簇，证明了研究的基因型之间的遗传多样性。探索关键特征的遗传基础并进行进一步的分子表征可以为藜麦的遗传结构提供更深入的见解。此外，结合更先进的基因组工具并扩展基因型池可以促进高产物，弹性藜麦品种的发展。
人工验证对增强人工智能的重要性
本白皮书探讨了人工验证与人工智能的整合，特别关注了 Aira 的 Access AI 和 Aira Verify。Access AI 是一款面向盲人和低视力群体的人工智能图像聊天工具，它为实时图像描述提供了新的可能性，但也带来了人工智能幻觉等挑战——不正确或误导性的回答。通过聚类分析、任务分类和统计研究，Aira 分析了行业领先的人工智能模型，揭示了围绕幻觉的挑战，揭示了人工验证的必要性。为了应对这些挑战，Aira 实施了 Aira Verify，这是一种人机协同 (HITL) 流程，利用专业的视觉解释器通过验证或纠正人工智能响应来提高人工智能的准确性。本白皮书详细介绍了人工监督在人工智能应用中的重要性、人工验证在减少幻觉方面的有效性，以及通过分析行业领先的人工智能性能和用户反馈获得的见解。
33:010:416 课程名称：审计分析 - myRBS
本课程首先介绍审计业务中经常使用的各种分析方法。接下来，学生将学习在初步分析程序中经常用于审计业务的一些审计分析方法。此阶段强调的方法包括描述性统计和推断性统计。随后，本课程研究审计风险评估阶段使用的基本分析技术，例如分层、汇总和老化分析。之后，学生将学习使用可视化的探索性数据分析，这是一种越来越流行的方法。学生将学习如何使用 EY ARC 开发的案例以应用方式使用 Tableau 等工具。接下来，本课程介绍了审计实质性测试和控制测试阶段的更高级分析，即本福特定律分析、序列和差距分析、重复记录分析、异常值检测（使用聚类分析）、逻辑回归、内部控制违规和欺诈交易检测（分类技术，如决策树和基于规则的系统）和模式识别。
解开人机混合体
摘要 人工智能 (AI) 在组织中具有巨大潜力。实现这一潜力的道路将涉及人机交互，这一点已得到众多研究的证实。然而，人类代理和人工智能系统之间的这种交互应该朝哪个方向发展仍有待探索。迄今为止，研究仍然缺乏对人机混合体特征纠缠交互的整体理解，之所以这样称呼，是因为它们是在人类代理和人工智能系统紧密合作时形成的。为了加强这种理解，本文提出了一种人机混合体的分类法，该分类法是通过回顾当前文献以及 101 种人机混合体样本而开发的。利用弱社会物质性作为正当知识，本研究提供了对人类代理和人工智能系统之间纠缠关系的更深入理解。此外，还进行了聚类分析以得出人机混合体的原型，确定了实践中人机混合体的理想典型情况。虽然分类法奠定了坚实的基础
能量代谢相关基因对射血分数保留的心力衰竭的诊断潜力
方法：从基因表达综合数据库中获取 HFpEF 小鼠数据集（GSE180065，包含 10 个 HFpEF 和 5 个对照样本的心脏组织）。比较 HFpEF 组和对照组的基因表达谱，以识别差异表达的 EMRG（DE-EMRG），并使用机器学习算法筛选具有诊断价值的诊断生物标志物。同时，我们构建了基于生物标志物的列线图模型以评估其预测能力，并使用单基因集富集分析、药物预测和调控网络分析对诊断生物标志物的功能进行研究。此外，利用基于诊断生物标志物表达的共识聚类分析来识别差异 HFpEF 相关基因（HFpEF-RG）。对 HFpEF 和亚型进行免疫微环境分析，以分析免疫细胞与诊断生物标志物以及 HFpEF-RG 之间的相关性。最后，对HFpEF小鼠模型进行qRT-PCR分析，以验证诊断生物标志物的表达水平。
宏观属性预测，用于从微观结构到高级均质化的625添加性生产
添加性生产的金属零件的抽象设计需要组合模型，以预测微观结构，制造和操作条件的零件的机械响应。本文记录了我们对空军研究实验室（AFRL）添加剂制造建模挑战3的反应，该挑战3要求参与者预测IN625的拉伸优惠券作为微观结构和制造条件的函数的机械响应。代表性体积（RVE）方法与晶体可塑性材料模型结合在一起，该模型在用于应对挑战的快速傅立叶变换（FFT）框架内求解。在竞争期间，材料模型的量化被证明是一个挑战，这促使本手稿中使用适当的概括分解（PGD）引入了本手稿。最后，一种称为自洽聚类分析（SCA）的机械减少阶方法，显示为解决这些问题的FFT方法的替代方法。除了提出反应分析外，还讨论了与建模相关的一些物理解释和假设。
在鲍曼尼杆菌中描绘了针对GACS传感器激酶的免疫主导抗原疫苗肽：一种硅硅含量研究方法
结果：从137个表位中选择了最高分数的九种肽（20AA），并将五个肽视为抗原表位（E1 – E5）。E3作为有效抗原（得分：0.939537）和E1作为最佳疫苗候选者（得分：0.9803）。Solpro将所有表位视为可溶性肽。Protparam预测显示E3和E5作为稳定蛋白，保质期为3.5和1.9 h，具有负肉汁值。PSORTB服务器预测GACS蛋白序列作为细胞质膜蛋白的最终定位评分为7.88。IEDB保护分析显示，GACS序列中的100％保守序列，I类保护均为所有表位产生正值。聚类分析显示出很强的相互作用，并且与TLR-2最终检测到的E5的蛋白质肽相互作用是最佳相互作用的肽（H键= 14），其次是E3（H键= 12）。
数字技术的本质 – 多种技术的开发...
数字化颠覆了商业模式，使产品和服务更加智能。随着物联网、区块链或增强现实等数字技术的快速出现和采用，数字化在全球范围内不可逆转地改变了我们所有行业的私人生活和组织惯例。因此，数字化在创新、连通性、效率和生产力改进方面发挥了无限潜力。然而，研究和实践仍然缺乏对数字技术本质的根本理解。为了弥补这一差距，我们开发了一种多层数字技术分类法，其中包括八个维度，这些维度沿着既定的模块化架构层构建，即服务、内容、网络和设备。基于我们的分类法，我们还通过聚类分析确定了七种数字技术的原型。为了修改和评估我们的成果，我们从 Gartner 新兴技术炒作周期中对 45 种数字技术进行了分类，并与其他研究人员进行了评估。我们的结果有助于对数字技术的描述性知识。它们使研究人员和从业人员能够在两个聚合级别上对数字技术进行分类，并就其采用做出明智的决策。关键词：数字化、数字技术、分类法、原型。
2383-1359 ISSN-在线
在第四次工业革命的推动下，当代商业领域数字化转型加速，从根本上重塑了营销研究实践。本研究利用机器学习技术和大数据分析，从大量在线评论中提取关键客户价值主张，以配合预测营销策略。该研究采用定性和定量分析相结合的混合方法，研究了来自旅游业在线平台的 8,290 条客户评论。研究采用了两种先进的分析技术：聚类分析以确定游客优先考虑的 20 个不同价值要素，关联规则挖掘以揭示客户反馈中嵌入的七个基本模式。研究结果突出了大数据和机器学习在加速营销研究过程、提高精度和降低运营成本方面的潜力。研究结果强调了数字工具在现代营销实践中的变革性作用，使企业能够提高客户满意度、优化服务并在数据驱动的经济中保持竞争优势。