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2剂量的人二倍体细胞疫苗的比较（...
解释小样本量（<400）;研究可能无法检测到组之间的差异和/或临床试验之间的差异，无法检测到罕见的严重不良事件b。剂量1和2之间的间隔与当前建议的间隔不同。根据当前的建议，而不是在第7天进行管理，而是在第28天进行剂量2。（Kamoltham [2007]和Strady [1988]）c。混淆d的严重风险d。结果不一致，一项研究报告结果与其他研究相反（与剂量后3相比，剂量后2比例更高）和剂量后2结果的广泛值范围e。不一致是N/A，因为在结果缩写中仅对此设计进行了一项研究：AE =不良事件； HDCV =人二倍体细胞疫苗； id =内皮； im =肌内; pcecv =纯化的雏鸡胚胎细胞疫苗； PREP =暴露前预防； PVCV =纯化的Vero细胞疫苗； PVRV =纯化的Vero细胞狂犬病疫苗（Verorab）； RCT =随机对照试验； RVNA =狂犬病病毒中和抗体； SAE =严重的不良事件； scr =血清转换率
躁郁症中的开关现象：这是什么？
情感开关过程的现象尚不清楚。很难区分躁狂/易感发作的自然出现过程。国际双极疾病学会（ISBD）已经确定了开关的操作定义。躁郁症I与双相情感障碍II相比具有最高的转换率。三轮车和四环素抗抑郁药和Venlafaxine的开关速率最高。在保护免受开关的情绪稳定器的作用上存在争议。转向抑郁症，但荟萃分析并未集中在这个问题上。在预测的相关性，情绪障碍的积极家族史，亚阈值躁狂症的症状，情绪失调，行为问题，精神病性症状，自杀症状和高分在年轻躁狂症的侵略性干扰行为项目上的相关性似乎很有希望。开关的机制尚待理解。在小儿情绪中断中提出了短期抗抑郁药的谨慎开处方。关键字：开关，躁郁症，抗抑郁药，情绪稳定器，小儿BD简介
大学生的案例研究
随着社交媒体和简短视频平台的快速兴起，Tiktok已成为年轻人，尤其是大学生的重要渠道，以获取信息和娱乐。作为Tiktok平台的核心功能之一，个性化建议对消费者的购买决策产生了重大影响。这项研究调查了Tiktok的个性化建议机制如何根据调查和与大学生组的调查和深入的访谈，通过将内容过滤与用户偏好相匹配，从而影响用户的购买欲望和实际购买行为。研究发现，个性化建议在提高购买率的转换率中起着积极的作用，但也可能加剧用户对冲动购买的倾向。本文进一步分析了影响建议有效性的关键因素，包括推荐内容，用户参与度和信任的相关性。在此基础上，提出了优化个性化建议策略和平衡用户体验与商业利益的建议。这项研究对于理解新媒体环境中的消费者行为具有理论和实际意义，并为Tiktok等平台提供了见解和战略参考。关键字：Tiktok，个性化建议，消费者购买决策，大学生，用户行为分析
共享碳纳米带 - 非线性研究中心
摘要：碳纳米带是由完全融合的边缘共享芳烃环组成的圆柱形分子。由于其美观的结构，它们获得了不寻常的光电特性，可能适用于纳米电子学和光子学的一系列应用。然而，其合成成功率非常有限，导致其光物理特性仍然很大程度上未知。与碳纳米环（由单键连接的芳烃）相比，纳米带的强结构刚性可防止其发生偏离原始高对称构象的重大变形，因此影响其光物理特性。在此，我们研究了成功合成的（6,6）CNT（碳纳米管）带段的光诱导动力学。使用非绝热激发态分子动力学模拟对此过程进行建模，揭示了不同类型碳原子上激发态波函数定位变化所起的关键作用。这样可以详细描述整个纳米带骨架中的激发态动力学和空间激子演化。我们的研究结果提供了有关激发态电子特性和内部转换率的详细信息，这些信息可能对设计用于纳米电子和光子应用的纳米带有用。
Web内容交付中的AI驱动个性化
在数字体验的不断发展的景观中，AI驱动的个性化已成为一种关键力量，塑造了用户与Web内容互动的方式。这项研究对Web内容交付中的AI驱动个性化策略进行了比较分析，重点是美国（美国）和英国（英国）的用户参与度。研究深入研究了AI算法对单个用户偏好量身定制Web内容的细微差别方式，从而检查了对用户参与度指标的影响，例如在网站上花费的时间，点击率和转换率。通过对Web平台在两个地区采用的AI驱动的个性化实践的细致检查，本研究旨在确定共同的趋势，区域差异化及其对用户参与的影响。所考虑的关键因素包括个性化的道德维度，AI算法对不同用户行为的适应性以及自定义和隐私问题之间的良好平衡。这些发现旨在为AI驱动的Web内容交付，用户体验设计以及有关技术，个性化和用户参与的全球论述的领域提供宝贵的见解。
于2023年12月5日发行
cartrawler是全球B2B租车和出行解决方案的全球B2B提供商。因其创新技术解决方案而闻名，Cartrawler是全球领先的旅行品牌的首选合作伙伴，使他们能够为客户提供汽车租赁，机场转移和乘车服务。cartrawler的目的是通过为旅行和航空业创造大量辅助收入机会来推动成功的伙伴关系。成立于2004年在爱尔兰都柏林，Cartrawler的专有技术平台将客户与世界上任何其他人相比，将客户连接到更多的汽车租赁期权。他们的内部专家团队设计，构建和权力量身定制的软件解决方案，这些解决方案很容易集成到合作伙伴的网站中并直观地使用。开发了18年以来，Cartrawler的创新，定制和数据主导的解决方案已证明了转换率和可衡量的回报。cartrawler的全球网络连接了全球50,000多个汽车租赁地点，与联合航空，American Express Travel，EasyJet，Uber，Uber，Hotels.com和Amirates在内的最大行业参与者合作。在Cartrawler.com上了解更多信息。由Ideaworkscompany.com发行
2024 年第一季度业绩
• 收入同比持平 1，表现优于市场；Adecco 的相对收入增长 +600 个基点 • 按全球业务部门划分，Adecco 同比增长 +1% 1，其中 APAC +14% 1、南欧和 EEMENA +8% 1、DACH +7% 1 ；LHH -5% 1，职业转型和流动 +9% 1 ；Akkodis -2% 1，咨询 +5% • 毛利率健康，为 19.8%，环比增长 +2o 个基点，同比增长 -100 个基点，主要反映了当前的业务组合；定价坚定 • 销售、一般和行政费用（不包括一次性费用）为 9.78 亿欧元，反映了强劲的销售、一般和行政费用节约，专注于提高生产率 • 不包括一次性费用的 EBITA 利润率保持 2.8% 的弹性。 • 营业收入 1.22 亿欧元，同比下降 12%（按固定汇率计算）；净收入 7,300 万欧元 4 ，同比下降 20% • 基本每股收益 0.44 欧元，同比下降 20%；调整后每股收益 0.59 欧元，同比下降 18% • 现金表现改善：自由现金流同比增长 7,200 万欧元，现金转换率 73% • 有望在 2024 年中期实现约 1.5 亿欧元的一般及行政开支净额（按运行率计算）
测量数字营销中付费广告活动的投资回报率及其对业务盈利能力的影响
在当今的数字时代，企业在付费广告活动中投入大量资源，以增强其在线形象并吸引客户。这项研究深入研究了衡量此类活动的投资回报率（ROI）的关键方面，并探讨了它们对整体业务盈利能力的影响。通过对来自各个行业的数据的全面分析，这项研究调查了付费广告在产生收入及其在塑造公司底线中的作用的有效性。关键发现表明，计算付费广告的投资回报率是一个多方面的挑战，涉及诸如广告支出，转换率和客户寿命价值之类的因素。该研究还强调了跟踪和归因转换的重要性，以评估广告工作的真正影响。最终，研究表明，尽管付费广告活动的成本可能很高，但执行良好的数据驱动方法可以对公司的盈利能力产生实质性的积极影响，从而使其成为综合数字营销策略的宝贵组成部分。随着企业在动态数字营销环境中的导航，这项研究为营销专业人员，业务领导者和决策者提供了宝贵的见解，以寻求增强其广告策略并推动改善的财务绩效。
多用途太阳能发电的设计和开发
农业部门正在经历一场向可持续发展的转型，其驱动力是减少对化石燃料的依赖，并将环境影响降至最低。本研究介绍了一种*多用途太阳能农业机器*的设计、开发和评估，该机器能够执行基本的农业任务，例如耕作、播种、土壤准备和灌溉或施肥。该机器集成了 21V 太阳能电池板、24V 2.5Ah 电池存储系统和模块化连接机制，可实现功能之间的无缝切换。该系统专为小规模农民设计，强调成本效益、能源效率和环境可持续性。实地测试表明，该机器每天可高效运行 5-6 小时，太阳能转换率为 18%。耕作模块实现了每小时 0.1 英亩的覆盖率，而播种机制保持了 95% 的准确率。灌溉泵每小时输送 130 升水，满足了典型农业作业的需求。该项目凸显了太阳能多用途机械革新可持续农业的潜力，为降低运营成本和碳足迹提供了切实可行的解决方案。未来的工作将侧重于优化能源存储和扩大模块化附件的范围，以进一步提高多功能性和采用率。
基于跑步图像、重量等人工智能支持的跑步测量
如今，大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时，使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明，称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前，“52 方法”（结合日期和评估因素的加权）被应用于瑞典北部大部分纸浆木材（Ölund & Selin，1999）。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性，其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积，可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用，包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式，即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成，每层包含一定数量的“神经元”（节点），每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中，这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样，是根据训练数据有效地建立预测模型。