本文使用Baker等人建议的方法制定了基于报纸的经济政策不确定性衡量标准。(2016)。我们应用了这一点,以研究不确定性,消费者骗局和复合指标之间的相互关系。我们认为,不确定性明显地存在房屋对自己的境局势的期望,对于未来12个月的丹麦经济,当不确定性增加时,家庭变得更加悲观。领先的指标与不确定性负相关,但对消费者的影响少于不确定性。欧盟经济政策不确定性也可以使家庭期望以及丹麦经济政策不确定性不确定。使用对消费者的分解数据,我们认为男性对经济的未来发展及其自身的状况比女性更加乐观,但他们对不确定性的变化做出了强大的反应。失业往往比工人更乐观(失业的很大一部分是年轻人和年轻人比老年人更乐观),但对不确定性产生负面反应。中等收入家庭和较熟练的工人对不确定性增加的反应显着。
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摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统,具有非凡的生物多样性和巨大的潜力,可在生物技术,农业,医学和其他地方发现新产品,工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域,该领域与基因,基因产物,自然化合物和特征有关,这些基因,自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务,这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌,支持人类健康的益生菌和发酵食品,以及对空气生污染物,残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥,可再生能量,动物饲料或纤维。他们生产食品,例如增稠剂和糖替代品,工业级生物表面活性剂,新型抗生素和癌症药物,以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外,基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法,例如,在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜,预测植物性疾病暴发,并拦截植物疾病爆发,并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
现实:这些试验结果都非常不可靠•PR(TOX | D = MTD)的95%CI从.01到.52•毒性严重程度均被忽略。•疗效被忽略。如果PR(响应| D = 200)= .25和PR(响应| D = 300)= .50怎么办?
人工智能 (AI) 和机器学习模型越来越多地应用于实际应用。在许多此类应用中,人们强烈希望开发混合系统,使人类和 AI 算法能够协同工作,充分利用两者互补的优势和劣势。我们开发了一个贝叶斯框架,用于结合人类和机器的预测和不同类型的置信度分数。该框架使我们能够研究影响互补性的因素,其中人类和机器预测的混合组合比单独的人类或机器预测组合产生更好的性能。我们将此框架应用于一个大规模数据集,其中人类和各种卷积神经网络执行相同的具有挑战性的图像分类任务。我们从经验和理论上表明,即使人类和机器分类器的表现不同,只要这些准确度差异在由人类和机器分类器置信度分数之间的潜在相关性确定的范围内,就可以实现互补性。此外,我们证明,通过区分人类和机器分类器在不同类别标签上犯的错误,可以提高混合人机性能。最后,我们的结果表明,引出并纳入人类信心评级可提高贝叶斯组合模型的混合性能。我们的方法适用于涉及人类和机器算法的各种分类问题。
我们致力于在居民的支持下完成房屋翻新。我们将采取一种新方法,通过真诚的参与努力与居民建立信任,确保居民的反馈在房屋翻新中发挥关键作用。我们将继续通过在所有住房计划中提供透明度和问责制来与居民建立信任。
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