XiaoMi-AI文件搜索系统
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步骤 4：制定计划以获取有效的帮助和信息
一旦学生对场景进行了足够的练习，请让学生带着与健康相关的问题或需求完成此过程。学生应回答上述问题作为自己的示例。再次提醒，请注意学生可能会被此活动触发。提供额外的场景或个人对话，以帮助学生完成练习。如有必要，让学生与咨询支持联系。根据学生的舒适程度和时间，让学生介绍他们的真实情况和问题的答案。如果学生遇到困难，让全班同学帮助解决问题，以确定克服障碍的策略和行动步骤。
在Covid-19对印第安纳波利斯地区经济的影响开始时，Indy Chamber迅速采取了行动，以获取可信赖的信息和资源
此信息不是对收益的完整描述。与计划联系以获取更多信息。可能适用限制，共付额和限制。收益，保费和/或会员成本份额每年可能会改变。配方和药房网络可能随时更改。必要时会成员收到通知。请参阅覆盖范围的证据，以获取有关涵盖服务和限制或任何其他合同条件的其他信息。有关福利，排除和限制的完整说明，请参阅实际保险的实际证据。如果此信息与实际覆盖范围的实际证据之间存在差异，则在所有情况下，覆盖范围的证据都将占上风。
o r i g i n a l r e s a a r c h疼痛强度和功能性结果，用于日常生活，步态和平衡活动的活动，以获取OUTP
目的：向老年人转介门诊物理疗法以提高其功能能力。本研究的目的是确定疼痛是否对参加门诊身体康复计划的老年人的功能结果有影响。患者和方法：对65岁及65岁及以上的患者进行门诊物理治疗以改善身体功能的患者的病历进行了回顾性研究（n = 178）。疼痛强度（11点数字疼痛量表）和功能结果度量（tug tug]，伯格平衡量表[BBS]，10米步行测试，6分钟步行测试和功能自主性测量系统[SMAF] [SMAF]）在初始（T1）和Fifin（T1）和Fifinal（T2）咨询中提取。配对的t检验，以确定所有患者的功能结果度量是否存在差异。患者被分解为患有疼痛的患者（疼痛，n = 136）和没有疼痛的患者（无疼痛，n = 42）。在具有不平等方差的独立t检验的组之间比较了T1和T2之间的功能结果度量差异。皮尔逊相关系数在初始疼痛强度与功能结果度量的变化之间（T2-T1）之间进行了相关系数。校正多个PLE比较，p≤0.01的p值在统计上被认为是显着的。结果：TUG，BBS，10米步行测试，6分钟步行测试都证明了T1和T2之间的改进（所有P <0.01）。关键字：疼痛，功能，物理治疗，老年人，残疾小组的拖线分数（p = 0.14），BBS（P = 0.03），10米步行测试（P = 0.54），6分钟步行测试（P = 0.94）和SMAF（P = 0.23）没有差异。Pearson相关系数在初始疼痛强度和T1和T2之间功能结果得分的变化之间较弱（r = - 0.16至0.15，所有p值> 0.10）。结论：这些结果表明，疼痛并不是参加门诊身体康复计划的老年人的功能改善的障碍。
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。
发布声明学生可以获得...的服务
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肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
审查不同的软件解决方案以获得整体...
商业能源分布式混合能源系统整体仿真不同软件解决方案综述 L. Schmeling a,b,c , P. Klement b,* , T. Erfurth c , J. Kästner c , B. Hanke b , K. von Maydell b , C. Agert ba Carl von Ossietzky 德国奥尔登堡大学 b DLR 网络能源系统研究所，德国 c KEHAG Energiehandel，德国 * 通讯作者：Carl-von-Ossietzky-Straße 15, D-26129 Oldenburg。电话：+49 441 999 06-226，传真：+49 441 999 06-107 电子邮件：peter.klement@dlr.de 摘要：创新的商业能源供应解决方案将热电联产厂与光伏、太阳能热能或热泵等可再生能源相结合，在精心规划下，可形成既有利可图又可持续的混合分布式能源供应方案。为了实现这种最佳的、生态有益的和经济有利的系统设计和运行策略，必须对能源供应方案进行整体建模和模拟。本文设计并测试了一种客观方法，帮助用户为特定的分布式发电项目找到合适的模拟工具。首先定义需求并根据其对项目的重要性对其进行排名，然后是详细的软件查找阶段，最后根据需求目录对确定的软件解决方案进行评估。该方法是示范性应用，并对现有软件解决方案进行了有限的概述。所有这些都可以帮助任何感兴趣的用户找到针对特定混合分布式能源发电项目的最佳模拟软件。 关键词：混合分布式发电、商业能源供应、模拟软件 1 引言 如今，公司可以根据其特定需求选择各种不同的能源供应方案。创新的分布式能源供应方案已经变得非常流行，因为它们是各种能源的高效可靠来源 [1, 2]。这些系统的一个特殊优点是连接不同的能源形式，例如电和热或热和冷。这可以有效利用可用能源，而这在当前的集中式供应方案中并不总是可能的 [1]。全面了解公司中的能源流对于形成最佳能源供应概念至关重要。尤其是以某种形式结合电力和热/冷能源供应可能会影响能源供应的整体效率，从而影响能源供应的经济性 [3-9]。如今，主要使用热电联产 (CHP) 电厂来实现这一目标。通过将热电联产与光伏或太阳能热能等可再生能源形式相结合，可以形成灵活、可靠且廉价的能源供应系统 [3, 5-7, 10-12]，这被称为混合分布式供应方案 [13]。一家公司应该投资哪种系统，具体决定取决于因此，寻求最大利润并同时最小化能源供应成本变得前所未有的困难。混合能源供应的特点是不同技术的复杂互连、特定国家的资金和立法，并且高度依赖外界影响。这导致在如何以最佳方式提供能源方面存在大量不同的选择，这使得当前的模拟软件难以对此类系统进行建模。因此必须使用专门的软件才能获得可靠的结果。存在大量不同的软件解决方案来帮助某些用户完成他们的分布式发电项目 [14, 15]。为正确的项目选择正确的软件对于获得正确和相关的结果至关重要。本文介绍了一种构建决策过程的方法，并通过一个示例案例研究简要概述了可用的软件解决方案。
创新者如何在战略制定过程中重新构建资源以获得创新的采用：
管理摘要：较低级别的组织的创新者如何获得创新的批准，尤其是当他们的想法不容易符合其组织的战略时？为了探讨这个问题，我们在硅谷的14家公司中对创新者及其决策者进行了138次访谈。我们发现，成功的创新者通过重新思考公司的当前和潜在资源来塑造一个支持其创新的故事。然后，他们使用这个故事来说服决策者的创新创造了独特的竞争优势。与传统的智慧相反，决策者即使没有外部验证也批准了此类创新，仅基于创新者在描绘其对公司资源的重组时的成功。
TOL 凭证和登录以获取更多信息
为什么我需要 DoD 凭证才能访问 TOL？CAC、DS Logon 或 DFAS myPay 凭证用于验证您是否是符合条件的 TRICARE 患者，并确保您的个人健康数据的安全。什么是 TOL？我为什么要访问 TOL？TOL 是国防部的在线患者门户。TOL 为在军事医院或诊所接受护理的军事卫生系统患者提供方便的在线预约、处方续签、Blue Button 个人健康数据和其他医疗保健信息和服务。谁有资格获得 DoD 凭证？如果您是 TRICARE 患者，年满 18 岁，并在军事医院或诊所接受护理，则您有资格获得 DoD 凭证。我可以使用哪些类型的 DoD 凭证访问 TOL？• 高级国防部自助登录 (DS Logon) • 国防部通用访问卡 (CAC) • 国防财务和会计服务 (DFAS) myPay