Sụp mi là gì? Các công bố khoa học về Sụp mi

Sụp mi là một thuật ngữ tiếng Việt, có nghĩa là "sự hủy hoại, sự phá hủy" hoặc "sự tàn phá, sự chìm đắm". Thuật ngữ này thường được sử dụng để chỉ tình trạng mộ...

Sụp mi là một thuật ngữ tiếng Việt, có nghĩa là "sự hủy hoại, sự phá hủy" hoặc "sự tàn phá, sự chìm đắm". Thuật ngữ này thường được sử dụng để chỉ tình trạng một cái gì đó bị hỏng hoặc bị giảm giá trị, đồng thời gây thiệt hại hoặc khó khăn cho các bên liên quan.
Sụp mi là một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực kinh tế và tài chính. Nó thường được sử dụng để miêu tả sự suy thoái hay khủng hoảng kinh tế, khi một nền kinh tế bị suy yếu và gặp rủi ro. Trong tình huống sụp mi, sự suy thoái kinh tế và các vấn đề kinh tế khác dẫn đến việc giá trị tài sản và tài sản của một quốc gia giảm đi, thị trường lao dốc và nguy cơ rủi ro tăng cao.

Sụp mi có thể diễn ra ở mọi quốc gia và có thể có những hệ quả tương tự nhưng với mức độ khác nhau. Một số nguyên nhân chính dẫn đến sụp mi bao gồm: nợ công cao, suy thoái hoặc chu kỳ kinh tế, sự kiểm soát tài chính yếu kém, suy kiệt nguồn lực và những vấn đề liên quan đến chính sách kinh tế và tài chính.

Sụp mi có thể gây ra những tác động nghiêm trọng và xa hơn là tác động xã hội và chính trị, như tăng xung đột xã hội, thất nghiệp, điều kiện sống kém, và các vấn đề an ninh. Điều này thường yêu cầu các biện pháp khắc phục, như cải cách kinh tế, hỗ trợ tài chính, và hợp tác quốc tế để hỗ trợ quá trình phục hồi kinh tế và tái cấu trúc.
Sụp mi là một hiện tượng mà một cái gì đó, chẳng hạn như một doanh nghiệp, ngành công nghiệp hay thị trường, trải qua sự giảm giá trị hoặc sụp đổ. Đây là một tình trạng tiêu cực và có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho tất cả các bên liên quan.

Sụp mi có thể xuất hiện ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, một doanh nghiệp có thể trải qua sụp mi khi gặp vấn đề tài chính nghiêm trọng, như không thể tạo ra lợi nhuận đủ để trả nợ hoặc duy trì hoạt động. Ngành công nghiệp cũng có thể tụt dốc do nhiều yếu tố, chẳng hạn như thay đổi công nghệ, sự cạnh tranh gay gắt hoặc kỷ luật thị trường không đúng. Thị trường chứng khoán cũng có thể chịu ảnh hưởng của sụp mi, khi giá cổ phiếu sụt giảm đáng kể và giao dịch trở nên bất ổn.

Khi xảy ra sụp mi, các tổ chức và cá nhân thường phải đối mặt với những rủi ro và khó khăn. Ví dụ, nhân viên có thể mất việc làm, nhà đầu tư có thể mất tiền, và ngân hàng có thể chịu thiệt hại nặng nề. Hơn nữa, sụp mi có thể lan rộng và tác động đến nền kinh tế trong quốc gia hoặc khu vực.

Để phục hồi sau sụp mi, các biện pháp khắc phục thường được thực hiện. Điều này có thể bao gồm cải cách kinh tế, hỗ trợ tài chính từ chính phủ, giảm chi phí, tái cơ cấu và tái cấu trúc, và tăng cường quản lý rủi ro. Đồng thời, hợp tác quốc tế và sự hỗ trợ từ tổ chức tài chính quốc tế cũng có thể được yêu cầu để giúp đỡ quá trình phục hồi và xây dựng lại.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "sụp mi":

Giới thiệu mothur: Phần mềm mã nguồn mở, độc lập với nền tảng, được cộng đồng hỗ trợ để mô tả và so sánh các cộng đồng vi sinh vật Dịch bởi AI
Applied and Environmental Microbiology - Tập 75 Số 23 - Trang 7537-7541 - 2009
TÓM TẮT

mothur nhắm đến mục tiêu trở thành một gói phần mềm toàn diện cho phép người dùng sử dụng một phần mềm duy nhất để phân tích dữ liệu chuỗi cộng đồng. Phần mềm này xây dựng dựa trên các công cụ trước đó để cung cấp một gói phần mềm linh hoạt và mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu giải trình tự. Như một nghiên cứu điển hình, chúng tôi đã sử dụng mothur để cắt, sàng lọc và căn chỉnh các chuỗi; tính toán khoảng cách; gán các chuỗi vào các đơn vị phân loại hoạt động; và mô tả sự đa dạng α và β của tám mẫu biển trước đây được xác định bằng cách giải trình tự pyrosequencing các đoạn gen 16S rRNA. Phân tích hơn 222.000 chuỗi này đã được hoàn thành trong chưa đầy 2 giờ với một máy tính xách tay.

Một phương pháp tổng quát và đơn giản để tính toán R2 từ các mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát Dịch bởi AI
Methods in Ecology and Evolution - Tập 4 Số 2 - Trang 133-142 - 2013
Tóm tắt

Việc sử dụng cả mô hình hỗn hợp tuyến tính và mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát (LMMs và GLMMs) đã trở nên phổ biến không chỉ trong khoa học xã hội và y khoa mà còn trong khoa học sinh học, đặc biệt trong lĩnh vực sinh thái học và tiến hóa. Các tiêu chí thông tin, chẳng hạn như Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC), thường được trình bày như các công cụ so sánh mô hình cho các mô hình hỗn hợp.

Tuy nhiên, việc trình bày ‘phương sai giải thích’ (R2) như một thống kê tóm tắt có liên quan của các mô hình hỗn hợp là điều hiếm gặp, mặc dù R2 thường được báo cáo cho các mô hình tuyến tính (LMs) và cả các mô hình tuyến tính tổng quát (GLMs). R2 có đặc tính cực kỳ hữu ích là cung cấp giá trị tuyệt đối cho độ khớp của một mô hình, điều mà các tiêu chí thông tin không thể cung cấp. Như một thống kê tóm tắt mô tả lượng phương sai được giải thích, R2 cũng có thể là một đại lượng có ý nghĩa sinh học.

Một lý do cho việc thiếu appreciation đối với R2 trong các mô hình hỗn hợp nằm ở thực tế rằng R2 có thể được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau. Hơn nữa, hầu hết các định nghĩa của R2 cho các mô hình hỗn hợp có các vấn đề lý thuyết (ví dụ: giá trị R2 giảm hoặc âm trong các mô hình lớn hơn) và/hoặc việc sử dụng chúng gặp khó khăn với các vấn đề thực tiễn (ví dụ: việc thực hiện).

Tại đây, chúng tôi đề xuất tầm quan trọng của việc báo cáo R2 cho các mô hình hỗn hợp. Chúng tôi đầu tiên cung cấp các định nghĩa phổ biến của R2 cho LMs và GLMs và thảo luận về các vấn đề chính liên quan đến việc tính toán R2 cho các mô hình hỗn hợp. Sau đó, chúng tôi khuyến nghị một phương pháp tổng quát và đơn giản để tính toán hai loại R2 (marginal và conditional R2) cho cả LMMs và GLMMs, ít bị ảnh hưởng bởi các vấn đề thường gặp.

Phương pháp này được minh họa qua các ví dụ và có thể được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu trong mọi lĩnh vực nghiên cứu, bất kể gói phần mềm nào được sử dụng để phù hợp với các mô hình hỗn hợp. Phương pháp được đề xuất có khả năng tạo điều kiện cho việc trình bày R2 cho nhiều hoàn cảnh khác nhau.

#mô hình hỗn hợp #R2 #phân tích thống kê #sinh học #sinh thái học
SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - Tập 34 Số 11 - Trang 2274-2282 - 2012
Superfamily thụ thể steroid và hormone tuyến giáp Dịch bởi AI
American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 240 Số 4854 - Trang 889-895 - 1988

Phân tích các thụ thể steroid rất quan trọng để hiểu rõ các chi tiết phân tử của việc kiểm soát phiên mã, cũng như cung cấp cái nhìn về cách mà một yếu tố giao dịch cá nhân góp phần vào danh tính và chức năng tế bào. Những nghiên cứu này đã dẫn đến việc phát hiện ra một siêu họ protein điều hòa bao gồm các thụ thể cho hormone tuyến giáp và morphogen vertebrate axit retinoic. Mặc dù động vật sử dụng các cách phức tạp và thường khác biệt để kiểm soát sinh lý và phát triển của chúng, việc phát hiện các phân tử liên quan đến thụ thể trong một loạt các loài cho thấy rằng các cơ chế nằm sau sự hình thành hình thể và cân bằng nội môi có thể phổ biến hơn những gì trước đây chúng ta mong đợi.

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - Tập 38 Số 2 - Trang 295-307 - 2016
The nuclear receptor superfamily: The second decade
Cell - Tập 83 Số 6 - Trang 835-839 - 1995
Superconductivity at 93 K in a new mixed-phase Y-Ba-Cu-O compound system at ambient pressure
Physical Review Letters - Tập 58 Số 9 - Trang 908-910
cryoSPARC: algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination
Nature Methods - Tập 14 Số 3 - Trang 290-296 - 2017
Tổng số: 58,333   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10