本文提供了有条件平均治疗效果(CATE)的估计和推理方法,其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中,我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的,我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应,并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法,我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”,并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此,我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法,只要它足够好学习残差。第二,我们构建了CATE的正交(或残留)学习者(套件),该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单,则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三,我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时,我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中,我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak(1978)相关单位效应模型的稀疏偏差,作为时间不变的协变量的线性函数,并利用L1-元素化来估算这些模型。
这反映在又一年创纪录的财务业绩上。2023年结束时,我们的收入和收益大幅增加,并且能够保持与上一年相同的盈利水平。收入再创纪录,增长15%,达到87亿欧元。尽管材料成本高企和通胀持续高企的压力持续存在,安德里茨仍能再次实现高盈利,EBITA利润率保持稳定在8.6%。全年订单量有所下降,但仍处于令人满意的水平。在第四季度,我们的订单量大幅增加。订单积压量为99亿欧元,几乎达到上一年的高水平。
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究,S/AS01表明,如果给出了6周龄左右的第一次剂量,则效力较低。但是,如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量,并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
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とするが、性能に大きく影响を与える加工作业は、机械化することができず、机动した作业员の経験に頼っている部分がある。また、口径の大きい火炮は発射时の高圧・高温・高反动を吸收しつつ高速で発射される弾丸の挙动等に耐えうる炮身加工技术、自动装填机构等、いず れもその制造等には极めて高い技术と设备が必要である。これらの基盘维持は、制造企业の操纵した作业员が、防卫省から受注した防卫装备品の生产などによって、技术の伝承など基盘が维持されている状况である。
经济挑战依然存在 ................. ... .................................................................................................................................................9 通胀率依然高企...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................15 财政政策有所收紧............................................................................................................................................................................................................................................................................................................15 .......................................................................................................................................................................................................................................19 家庭福利持续恶化......................................................................................................................................................................................................................................................21
来源:ImageNet 主页(http://image-net.org/challenges/talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf)(注)ILSVRC(ImageNet 大规模视觉识别挑战赛)是一项基于人工智能的
[概述]生命科学研究和阐明疾病机制需要高的时间分辨率,这允许观察蛋白质和其他物质在毫秒中的精细运动。现有的蛋白质标签具有有限的光稳定性和亮度,使这些观察结果变得困难。 该研究团队由Tohoku大学跨学科科学领域研究所的Niwa Shinsuke领导,Kita Tomoki的一名研究生开发了一个名为“ FTOB(Fluorescent-LabeLed Tiny DNA折纸)的新荧光标签”,使用DNA与DNA进行了DNA,并与Associent in University a Engine atiforing Mie Suie Mie Yuki合作。与常规标签相比,该FTOB不太可能引起光漂白或眨眼,并且通过极高的时间分辨率,可以观察到蛋白质的运动至少几十分钟。此外,FTOB被设计为使用称为“ DNA折纸”的技术自由重组,就像块一样,可以广泛应用于研究生命现象,例如细胞分裂和与各种疾病(例如阿尔茨海默氏病和癌症)相关的蛋白质。 该结果于2025年2月11日在线发表在“学术杂志”细胞报告物理科学报告中。