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气候冲突事件数据扫描工具
1。引言IGAD的冲突预警和响应机制正在开发气候 - 冲突事件数据扫描和收集工具中，在选定的IGAD气候冲突易受伤害的集群中。为此，Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分，获得了爱尔兰政府的赠款。 因此， cewarn希望招募顾问专家或公司，专门从事事件数据收集工具以实现这一计划。 顾问应设计和开发一种工具，具有从多个媒体来源和平台收集数据的功能，特别关注所选IGAD地区的远程和难以到达集群研究领域。 该工具应允许对事件的地理位置映射，可视化和分析。 2。 参考条款期望顾问将执行以下任务，除了与项目可能不时发生的任何其他任务之外，这些任务在预算和时间的范围内；该咨询公司的主要目标是开发一个工具和数据收集模块，其中包含以下概述的规格。 该工具应具有以下功能；为此，Cewarn通过其在亚的斯亚贝巴的大使馆获得了这项计划的一部分，获得了爱尔兰政府的赠款。cewarn希望招募顾问专家或公司，专门从事事件数据收集工具以实现这一计划。顾问应设计和开发一种工具，具有从多个媒体来源和平台收集数据的功能，特别关注所选IGAD地区的远程和难以到达集群研究领域。该工具应允许对事件的地理位置映射，可视化和分析。2。参考条款期望顾问将执行以下任务，除了与项目可能不时发生的任何其他任务之外，这些任务在预算和时间的范围内；该咨询公司的主要目标是开发一个工具和数据收集模块，其中包含以下概述的规格。该工具应具有以下功能；
- 4 - • 访问历史山洪事件数据库和...
(MRCS) 数据团队。此外，与规划、监测评估和报告 (PMER)、灾害部门和通信部门的讨论使人们对山洪响应有了更好的了解，并与地区和 TA 级别的代表机构取得了联系。在卡隆加地区层面对关键线人进行访谈的主要结果：
Fortigate坚固的配件数据表
•当周围温度在-30°C时，PSU将弹跳，启动时间将不超过5秒。•如果当周围空气温度> 60°C时不会降低输出能力，则该设备将陷入过度保护。激活后，电源将锁定，直到降低周围的空气温度或减少负载，以使设备保持工作状态，并需要拆卸/重新施加输入AC电压以重新启动。•如果周围的空气温度> 60°C，则需要考虑电源去率。在垂直安装方向上，> 60°C的脱位功率降低2.5％ /°C•如果AC输入<100VAC脱率功率为1％ / VAC，则需要考虑电力脱率； DC输入没有启用功率。•该设备具有内部保险丝。该设备已通过最高20A的分支电路保护装置进行测试和批准。电源断路器特征B
PD-1，PD-L1，CTLA-4和LAG-3免疫检查点抑制剂的不良事件：FDA不良事件数据库的分析
摘要：这项研究旨在确定与FDA批准的免疫检查点抑制剂（ICI）相关的25个最普遍的不良事件（AE），尤其是PD-1，PD-1，CTLA-4，CTLA-4和LAG-3抑制剂，使用FDA不良事件报告的数据（FDA不良事件）的数据（faers and a Priastion and Publics an a Pliblise an an a Publics and an an a lag-3抑制剂）开放式药物守护工具，以研究这些不良事件。对于PD-1抑制剂，最常见的AE是腹泻，疲劳和肾上腺素，具有明显的中性粒细胞减少症和甲状腺功能减退症，尤其是toripalimab和dostarlimab。PD-L1抑制剂也经常引起肺部疾病和甲状腺功能减退症，表现出类别效应，以及药物特异性AES，例如肝毒性和寒冷。CTLA-4抑制剂主要导致腹泻和结肠炎，ipilimumab经常引起上产和皮疹，而Tremelimenab表现出独特的AES，例如胆道感染。lag-3抑制剂Relatlimab报告的AE较少，包括发育和肺炎。在所有抑制剂中罕见但明显的AE都包括心肌炎和肌无力。本研究提供了与ICIS相关的25种最常见AE的详细概述，为临床决策和AE管理提供了宝贵的见解。对于阐明这些AE的基础机制并开发有针对性的干预措施以增强ICI治疗对癌症患者的安全性和有效性，需要进一步研究。
医疗事件数据标准（MEDS）
在医疗保健中，释放的少量数据集没有用于构建ML模型的通用数据输入格式。结果，当释放模型时，它们对数据集预处理和预期输出格式做出了不同的假设，从而导致了重大的可重复性挑战（McDermott等，2021； Wornow等，2023）。需要保证在医疗保健上升中的模型最低效果（Shah等人，2024年），并需要提高透明度的呼吁，我们需要启用NLP和CV社区中的模型共享和代码可重复使用。为了满足这一需求，我们介绍了医疗事件数据标准（MEDS，可在https://github.com/medical-event-data-andard/meds访问），这是机器学习的结构性电子健康记录（EHR）数据的数据输入标准，该数据具有三个关键好处：
Nasuni文件数据平台安全模型
将数据存储在公共或私有云对象存储中为企业提供了新的令人兴奋的功能。这种现代方法还改变了数据存储的风险概况。正确实施，云对象存储的使用可以改善数据安全性。NASUNI®文件数据平台旨在利用云对象存储作为一个经济，耐用且无限可扩展的存储库，用于非结构化数据。为了帮助确保Nasuni在Cloud Object存储中存储的数据的安全性，Nasuni开发了一种强大的安全模型，该模型将强大的加密和局部身份验证与顶级云存储解决方案（例如Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），Microsoft Azure Azure Blob Object Storages（Microsoft Amakon Sot着Service（Amazon S3））和Google Cloud Cloud的本机功能相结合。对于寻求云量表和敏捷性的企业而没有将数据暴露于公共云提供商，Nasuni还与领先的私人云存储解决方案（例如Dell EMC ECS，Hitachi Content Platform，IBM Cloud Object Absote，Sciality Storage，纯存储平面戒指，纯净存储闪光灯，纯净的库存blade，Nutanix，Nutanix对象，Netapp Storagegrid和Cloudian Hyperstore）集成了领先的私有云存储解决方案。nasuni将其数据路径与控制路径分开，以便可以将文件系统数据和元数据仅存储在这些私有云存储解决方案中，而公共云服务仅用于编排和管理。通过采用这种体系结构方法，Nasuni可帮助企业确保在其安全周围外不会传输文件数据。无论是在公共云，混合云还是私有云配置中部署Nasuni平台，您都可以以前所未有的规模储存，保护，同步和协作，具有较低的成本和复杂性，并且不损害安全性。本白皮书提供了Nasuni文件数据平台安全模型的概述，并解释了强大的加密，控制路径和数据路径功能的分离以及其他安全措施如何有助于确保始终确保文件数据的安全性，无论选择哪种部署模型。nasuni访问在任何地方都是Nasuni平台的附加服务，该服务为远程和混合用户提供了高性能，无VPN的文件共享访问权限，将组织的文件共享与Microsoft团队集成在一起，并提供生产力工具，并提供桌面同步以及外部文件和文件夹的生产力和文件夹，以增强无需任何设备的访问权限。概述Nasuni访问如何使用其自己的企业级安全元素扩展Nasuni平台的安全模型，请参见Nasuni Access Whince Anywhere安全模型技术白皮书。
Pharmasug 2024 -Paper DV- 283探索FDA医疗查询（FMQ）在可视化不良事件数据中的应用
不良事件（AE）监测是临床试验的重要组成部分。通常需要研究人员在整个临床试验的整个阶段进行监测AE，以识别和减轻与研究产品或正在研究的研究产品相关的潜在风险或不良影响。此外，监视AE可以帮助确定特定不利事件发生的模式或趋势，从而实现明智的决策和适当的干预措施。
介绍政治 Deepfakes 事件数据库
本文介绍了政治深度伪造事件数据库 (PDID)，这是一个政治上显著的深度伪造的集合，包括合成视频、图像和不太复杂的“廉价伪造”。该项目的推动因素包括政治中生成式人工智能的兴起、持续的应对危害的政策努力以及将人工智能事件与政治传播研究联系起来的需要。该数据库包含政治深度伪造内容、元数据和研究人员编码的描述符，这些描述符来自政治学、公共政策、传播和错误信息研究。它旨在帮助揭示政治深度伪造的普遍性、趋势和影响，例如那些以主要政治人物或事件为特色的深度伪造。PDID 可以对深度伪造的使用提供见解，协助监管，进行深入分析，支持事实核查和建立信任的努力，并提高对政治深度伪造的认识，从而使政策制定者、研究人员、记者、事实核查人员和公众受益。它适用于媒体效应、政治话语、人工智能伦理、技术治理、媒体素养和对策方面的研究和应用。
一种生成对抗网络框架，用于从加速度计生成合成道路条件数据
摘要。这项研究展示了一种新的方法，用于使用生成对抗网络（GAN）有效地生成现实的合成道路状况数据。由于手动数据收集的挑战和危险，我们提议利用GAN来增加加速度计的现实世界道路状况数据。实际加速度计的数据已预处理，并用于训练含有卷积和致密层的gan。定性分析揭示了生成的道路状况数据的视觉现实主义。定量评估还证明了GAN的高精度，精度和召回得分超过0.9。总体而言，这项研究强调了使用gans合成安全至关重要的驾驶数据的希望，从而规定了对详尽的手动数据收集的需求。我们提出的框架可以在道路状况监测和自动驾驶中进行进一步的研究和应用。
量子退火驱动的单机总加权拖延工件数调度问题的分支定界
本文介绍了一种解决离散优化 NP 难问题的新方法，该方法适用于实现硬件量子退火的量子处理器 (QPU，Quantum Processor Unit) 的架构。该方法基于在精确分支定界算法中使用量子退火元启发式算法来计算目标函数的下限和上限。为了确定下限，使用了一种定义对偶问题 (广义离散背包问题) 的拉格朗日函数的新方法，其值在量子机的 QPU 上计算。反过来，为了确定上限，我们以带约束的二元二次规划形式制定了适当的任务。尽管量子机生成的结果是概率性的，但本文提出的混合算法构建方法交替使用 CPU 和 QPU，保证了最佳解决方案。作为案例研究，我们考虑 NP 难单机调度问题，最小化延迟作业的加权数量。进行的计算实验表明，在解决方案树的根部已经获得了最优解，并且下限和上限的值仅相差百分之几。