碳青霉烯是广谱抗生素,在治疗由革兰氏阴性细菌引起的严重感染中起主要作用。碳青霉烯型肠杆菌科的全球传播正在成为一个公共卫生问题(Jamal等,2020)。肠杆菌科中碳青霉烯耐药性的升高主要是由于获得了碳青霉烯 - 氢化酶(Carbapenemases)(Tilahun等,2021)。编码碳青霉酶的基因可以掺入细菌染色体中,但主要位于移动元素上,例如在细菌菌株和物种之间可转移的质粒或转座子(San Millan,2018年)。因此,临床暴发通常很复杂,涉及克隆,质粒或转座子的基因传播的各种因素(Brehony等,2019)。碳青霉素型OXA-48首次出现在2000年代中期,此后在许多欧洲国家和世界各地都发现了(Hidalgo等,2019)。在法国,它是产生甲状腺素酶的肠杆菌科(CPE)中最常见的酶(Emeraud等,2020)。BLA OXA-48基因被认为源自环境Shewanella菌株的染色体(Tacão等,2018)。它在物种之间的快速传播是由于其在转座子中筑巢(TN 1999),该转座主要由含有/M型质粒携带(Shankar等,2020)。控制医院病房中的暴发是必要的,以限制多药耐药细菌的传播。CPE对患者的定殖可以干扰适当的护理。fmt是CPE定殖也可能影响癌症患者化学疗法的开始,因为它与接受诱导化疗的患者的存活率较低有关(Ballo等,2019)。因此,已经实施了一种恢复健康的肠道菌群并消除CPE储层(例如粪便菌群移植(FMT))的策略。
摘要 - 遮挡对安全至关重要的应用(例如自动驾驶)提出了重大挑战。集体感知最近引起了巨大的研究兴趣,从而最大程度地减少了闭塞的影响。尽管已经取得了重大进步,但是这些方法的渴望数据的性质为其现实世界部署带来了重大障碍,尤其是由于需要带注释的RSU数据。鉴于交叉点的数量和注释点云所涉及的努力,手动注释培训所需的大量RSU数据非常昂贵。我们通过根据无监督的对象发现为RSU设计标签有效的对象检测方法来应对这一挑战。我们的论文介绍了两个新模块:一个基于点云的空间时间聚集,用于对象发现,另一个用于改进。fur-hoverore,我们证明,对一小部分带注释的数据进行微调使我们的对象发现模型可以使用甚至超过完全监督的模型范围缩小性能差距。在模拟和现实世界数据集中进行了广泛的实验,以评估我们的方法†。
1. 所有报价均不含增值税 (VAT)。 2. 报价必须包含运费和卸货费,且货物必须送至指定地址。 3. 所有提交的价格必须为固定价格。“固定”价格被视为固定价格,仅受以下法定变更影响,即增值税和任何与关税和消费税相关的征税。 4. 数量是诚心提供的,不向 uMhlathuze 市作出承诺。 5. 未在 SARS 注册增值税的供应商将被视为非增值税供应商。 6. 提交报价的供应商应在中央供应商数据库注册,必须提供 CSD 编号。如果供应商未注册,则无法考虑对其进行评估。如果供应商希望在 CSD 注册,则必须访问 www.csd.gov.za 并进行注册。 7. 必须提供良好信誉证明。 8. 报价单必须用黑色墨水填写。不接受用铅笔填写的报价单。
概率是告诉我们某事发生的可能性。例如 - 当硬币扔掉时,有两个可能的结果或结果:头(H)或尾巴(t)概率方程定义事件发生的可能性。这是有利结果与总体有利结果的比率。概率公式可以表示为,
1. 所有报价均不含增值税 (VAT)。 2. 报价必须包含运费和卸货费,并且货物必须送至指定地址。 3. 所有提交的价格必须为固定价格。“固定”价格被视为固定价格,仅受以下法定变更的影响,即增值税和与关税和消费税相关的任何征税。 4. 数量是诚心提供的,不向 uMhlathuze 市作出承诺。 5. 未在 SARS 注册增值税的供应商将被视为非增值税供应商。 6. 提交报价的供应商应在中央供应商数据库注册,必须提供 CSD 编号。如果供应商未注册,则无法考虑对其进行评估。如果供应商希望在 CSD 注册,则必须访问 www.csd.gov.za 并进行注册。 7. 必须提供良好信誉证明。 8. 报价单必须用黑色墨水填写。用铅笔填写的报价单将不被接受
使用生成AI创造力的好处:生成的AI可以帮助创意者突破界限,以使创意过程更加高效和个性化。这在艺术,设计和音乐等领域中可能特别有价值。效率:生成的AI可以自动化内容创建过程,与传统的手动流程相比,可以节省时间并降低成本。个性化:生成AI可用于根据单个用户的偏好和行为(例如定制的产品建议或个性化新闻文章)为单个用户创建个性化内容。探索:生成AI可用于探索新的设计空间或优化复杂系统,例如设计新药或改善工业过程。可访问性:生成的AI可以民主化对内容创建工具的访问,从而使资源有限或技术专长的人更容易生产高质量的内容。可伸缩性:生成AI可用于快速有效地生成大量内容,这使其成为需要生产大量内容的企业和组织的可扩展解决方案。
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由于电动汽车和电池储能系统的重要性日益严重,因此必须在生产过程中和生产后确保电池安全性。一个方面是内部结构的可视化,可以通过计算机断层扫描(CT)作为一种非破坏性测试(NDT)方法来实现。深度学习工具可以快速学习和执行不同的图像处理任务。但是,在大多数设置中,生成训练这些工具所需的标记数据很昂贵。因此,这项工作通过逐步学习(GL)解决了CT体积中阳极和阴极的分割,该技术仅需要单个注释的体积切片。该技术利用了相邻切片之间的高相似性,并应用于电池堆栈细胞和圆柱形细胞。对于堆栈细胞,使用了平移相似性,这导致平均增益比联合(IOU)点相交0.09。对于圆柱细胞,提出了沿旋转中心切片的顺序分割。这导致GL应用之前的堆栈单元的较高初始IOU为0.78 vs. 0.73。对于圆柱细胞类型的GL的IOU增益为0.01 iOU点较小,但由于去除其余的伪影时,定性样品显示出改善。
