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在这里，几乎没有理由 - 也许没有理由不这样做，允许原告在很大程度上结论性的宣告性判决指控，可以作为联邦法院的独立主张进行。在2017年，当时的分区法官恩格尔哈特（Engelhardt）根据该法院的“有限的管辖权，以及与下水道和水务委员会的这一争议的特别局部性质”，将该诉讼的先前迭代归还给州法院。参见Sewell诉Decerage＆Water Bd。新奥尔良的Div>，2017 WL 5649595，在 *1（E.D. ） la。 2017年1月5日），Aff'd，697 F. App'x 288（5th Cir。 2017）。 原告与SWB的争议现在同样是本地的，并且由于本案核心的不足§1983索赔的详细讨论，驳回了这一诉讼，有利于州法官，州法官，州议员，州议会判决，州居民较诉讼，法庭，一名国家 /地区的派行委员会的实质性使用，这是该判决的规定，这是该行为的独特之处。参见 Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct. 2137。 id。 在380-81。 法院认为“州法院可以执行自己的新奥尔良的Div>，2017 WL 5649595，在 *1（E.D.la。2017年1月5日），Aff'd，697 F. App'x 288（5th Cir。2017）。原告与SWB的争议现在同样是本地的，并且由于本案核心的不足§1983索赔的详细讨论，驳回了这一诉讼，有利于州法官，州法官，州议员，州议会判决，州居民较诉讼，法庭，一名国家 /地区的派行委员会的实质性使用，这是该判决的规定，这是该行为的独特之处。参见Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct. 2137。 id。 在380-81。 法院认为“州法院可以执行自己的Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct.2137。id。在380-81。法院认为“州法院可以执行自己的
解决Brownfield和Greenfield数据中心的挑战（NIZN）即时功率解决方案
去年接受调查的组织表示，他们正在评估AI的业务用例。但是，为了跟上AI产生的需求，数据中心容量将需要增长近300％，这是一个估计。模块化数据中心的扩展为组织提供了快速为现有操作增加容量的方法。例如，企业可以在其现有数据中心之外添加一个电源模块单元，从而提供更多的功率能力，以支持设施内增加计算功率。另外，在数据中心之外添加电源模块将使企业剥离位于设施内的旧电源和冷却基础设施，从而占据宝贵的地板空间。与Greenfield项目一样，Brownfield项目可以添加功率模块，以利用NIZN电池技术来实现简单，安全和成本效益的功率扩展。
即时数字高度读数而无需按下一个按钮
模型Sonaris高度杆类型的声纳技术具有三角剖分程序（真正无触摸的数字精度）测量范围1至9 ft/30至275厘米高度单位/英寸/英寸，英寸，英寸，厘米和毫米的精度ft/In in and In：0.2毕业时； CM：0.5 cm毕业； MM：5毫米毕业表演0.75英寸（19毫米）高，七个段LCD带有蓝色背光按钮电源和单元按钮类型机械开关类型电源要求6“ AA”细胞碱，NI-CAD或NIMH电池（不包括）国内模型：100至240V AC 50/60HZ 12V DC DC 1A ACS ACS ACSA列表： 6800-1045（不包括）国际型号：100至240V AC 12V DC 1A多针输入输入AC功率适配器：检测零件号6800-1047（不包括）总体尺寸5.9在D x 3.5中，在H / 149 mm W x 89 mm w x 89 mm d x 1,203 mm h / d x x x 47.4 In in d x 47.4中在D / 1,270毫米L X 457毫米W x 203毫米D运输重8磅 / 3.6千克UPC代码809161204506美国原产国< / div
元数据隐私超出即时消息的隧道
摘要 - 传输层数据无意间泄漏元数据 - 例如谁与谁交流。尽管存在强大运输层隐私的工具，但它们具有采用障碍，包括与移动设备不符的性能开销。我们认为，通过更改所有流量的元数据隐私的目标，我们可以为运输层隐私的务实方法打开一个新的设计空间。作为朝这个方向发展的第一步，我们建议使用信息流控制中的技术，并提出了一种有原则的方法，用于构建具有元数据隐私的系统的正式模型，以供某些人拒绝，可拒绝，流量。我们证明，可否认的流量实现了针对强大对手的元数据隐私 - 这构成了信息流控制和我们知识的匿名交流的首次桥接。此外，我们表明，可以通过为拒绝即时消息传递（牛仔布）设计新颖的协议来扩展现有的最新协议以支持元数据隐私，该协议是信号协议的变体。为了显示我们方法的功效，我们在未修改的信号之上实施并评估了一个即时消息传递系统运行牛仔布。我们从经验上表明，信号上的牛仔布可以在不破坏现有功能的情况下保持低延迟的信号流量，同时支持可拒绝的信号流量。
实现即时护理脑肿瘤分类：福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 病理的纳米孔甲基化测序
摘要 基于牛津纳米孔技术 (ONT) 的甲基化测序因其快速准确地对脑肿瘤进行分类而受到越来越多的认可。这一过程对于最佳患者治疗至关重要。然而，目前广泛的临床应用受到对新鲜冷冻活检的需求而不是标准福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 样本的限制。我们的研究探讨了 FFPE 对 DNA 甲基化的影响，并提出了一种基于 ONT 的 FFPE 肿瘤分类的开发和验证方案。我们提出了一种实用的解决方案，用于在常规临床环境中精确诊断脑肿瘤，并在护理点及时做出治疗决策，而不会干扰手术室标准。关键词：肿瘤分类、牛津纳米孔技术、表观遗传分析、DNA 甲基化、FFPE 活检样本、中枢神经系统肿瘤、精准医学、病理学。准确分类肿瘤类型和亚型对于促进全面精准的患者治疗至关重要 1-3 。例如，世界卫生组织 (WHO) 对中枢神经系统 (CNS) 肿瘤的分类涵盖 10 多个主要肿瘤类别，每个类别又包含许多亚类，总共有 100 多个不同的实体，需要不同的治疗方法，并且与不同的预后和临床病程相关 4。这些肿瘤实体在形态、空间和遗传特征上经常表现出相似性 5–7，因此难以区分它们。此外，神经病理学家可能会对组织病理学结果提供不同的解释，这增加了该过程的主观性 8。另一方面，表观遗传学，特别是 DNA 甲基化——已被证明是一种强大而稳定的工具，可准确区分绝大多数这些肿瘤亚型 2，因此基于甲基化的分类已纳入 2021 年 WHO 对 CNS 肿瘤的分类 4。因此，检查肿瘤甲基化模式最近已成为临床诊断程序的一部分，基于甲基化的分类器已经可用于中枢神经系统肿瘤和肉瘤，其他用于不同肿瘤类型的分类器正在开发中 9 。然而，将 DNA 甲基化纳入脑肿瘤的诊断检查已被证明具有挑战性。评估这些甲基化模式的“金标准”方法是 DNA 杂交阵列，例如 Infinium MethylationEPIC 阵列 10 ，但它具有明显的缺点，包括费用高、周转时间长、所需起始材料量大（最低 500ng DNA，最好是 1ug DNA），需要积累多个样本才能获得结果，并且需要训练有素的人员，这与临床需求通常要求的短时间范围不符 。
实施即时的医疗保健供应链...
2数据科学家摘要医疗组织在其供应链管理中面临重大挑战。效率低下的医疗保健供应链会导致库存，延迟，并最终导致患者护理较差。本文提出了一种新颖的方法，该方法将及时的（JIT）原理，物联网（IoT）设备和云数据平台集成，以应对这些挑战并提高医疗保健供应链效率。医疗保健供应链管理的主要目标是简化沟通，增加实时监控并增强决策过程。这项研究主要基于先前的研究采用定性方法。关键发现强调，物联网和云技术的整合可以改善沟通，有效的决策，降低运营成本以及提高响应能力。关键字：医疗保健供应链，现代云数据平台，物联网，即时1。引言1.1背景医疗组织由于其复杂和批判性的性质而需要有效，响应且稳健的供应链。传统供应链模型通常缺乏满足医疗保健供应动态需求的能力[1]。实施即时（JIT）方法在制造业中取得了巨大成功，并且有可能通过减少废物和优化资源利用来彻底改变医疗保健供应链[2]。1.2医疗保健行业当前供应链的问题声明效率低下，并且面临着浪费，成本更高和延误等障碍。其他具有更改医疗服务中供应链管理的变革性潜力的技术包括使用IoT设备（例如RFID标签和传感器）[3]，此外还包括云数据平台。缺乏实时可见性和过时的库存管理系统是挑战[1] [2]。在医疗保健供应链中解决这些问题很重要，以确保及时提供医疗用品，尤其是在大流行或健康紧急情况等关键条件下。1.3研究的目标本研究的主要主要目标是检查使用IoT设备和现代云数据
利用分子印迹聚合物多重检测慢性肾脏病生物标志物的即时检测传感平台
慢性肾病 (CKD) 是影响人群的最严重的非传染性疾病之一。早期患者没有明显症状，直到发展为危及生命的终末期肾衰竭。因此，早期诊断 CKD 非常重要，以便进行治疗干预和进展监测。本文报道了一种即时诊断 (POC) 传感平台，使用采用新型表面分子印迹技术制备的还原氧化石墨烯/聚多巴胺分子印迹聚合物 (rGO/PDA-MIP)，可同时检测三种 CKD 生物标志物，即肌酐、尿素和人血清白蛋白 (HSA)。开发了一种具有差分脉冲伏安法 (DPV) 功能的多通道电化学 POC 读出系统，结合表面 MIP 电极，可同时检测这三种生物标志物。该传感平台对所有三种分析物的检测限 (LoD) 均达到创纪录的飞摩尔水平，检测范围广，涵盖了它们的生理浓度。通过测量健康对照者和 CKD 患者的血清和尿液中的这些分析物进行临床验证。与医院获得的结果相比，平均回收率为 81.8–119.1%，而该平台更具成本效益、用户友好性，并且需要的样本到结果时间更短，显示出在资源有限的环境中部署用于早期诊断和跟踪 CKD 进展的潜力。
评估即时Cascara饮料对健康男性和雌性大鼠脑肠轴的影响
。 palalego@urjc.s（P.-B。）; D.B.--Á）; Y.L.-T.-T。 carlos.galvezr@urjc.s（C.-R。）; CSI的统一） Pharmom-urjc），28922 （Neugut-urjc），28922在Cabrera，9，28049西班牙马德里； 28046马德里西班牙马德里，西班牙，西班牙。）; raquel.abalo@urjc.s（R.A.）;电话。： +34-91-488-65-65（A. B.）; +34-91-488-54（R.A.）
Develset：即时掩模优化的深神经级
摘要 - 作为分辨率增强技术的关键技术之一（RET），光学接近校正（OPC）的计算成本过高，作为特征尺寸缩小的缩小。逆光刻技术（ILTS）将掩模优化过程视为反向成像问题，产生高质量的曲线掩模。但是，由于其时间消耗程序和过多的计算开销，ILT方法通常无法打印性能和制造性。在本文中，我们提出了DEVELSET，这是一种有效的金属层OPC引擎，该发动机替换了基于隐式级别设置表示的离散基于像素的掩码。使用GPU加速的岩性模拟器，Develset使用神经网络实现端到端掩模优化，以提供准优化的水平设置初始化，并使用基于CUDA的掩模优化器进行快速收敛。Develset-NET的骨干是一个基于变压器的多重型神经网络，它提供了一个参数选择器，以消除对手动参数初始化的需求。实验结果表明，DEVELSET框架在可打印性方面优于最先进的方法，同时实现快速运行时性能（约1 s）。我们期望这种增强的水平设定技术，再加上CUDA/DNN加速的关节优化范式，对工业面罩优化解决方案产生了重大影响。
低成本，基于智能手机的即时三个
虽然采集过程也很耗时。此外，此方法需要3D数字化器的范围，这也相对昂贵（价格约为3000英镑）。相比之下，摄影测量方法是用于空间注册的低成本解决方案，因为它们可以通过单个智能手机轻松实现。8摄影测量法从不同角度戴上FNIRS设备的受试者拍摄了多个照片图。使用专业软件（例如MetaShape 10）将获得的2D照片图转换为3D模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，并首先估算与每个图像关联的相机位置。通过比较图像并识别共同点和特征，摄影测量软件可以重建对象的3D表示（在我们的情况下，是受试者的头部）。通过检查所得的3D点云或网格，可以确定Optodes的位置相对于受试者的颅骨标记。但是，此过程在计算上是昂贵且耗时的，因此通常在实验后执行，通常需要使用标准计算资源来花费数小时。如果结果3D模型不足以捕获所有OPTODES的所有位置信息，则不可能进行重新验证，因为对受试者的实验将具有长期的实验。除了上面概述的挑战外，如果受试者是婴儿，则EM跟踪和传统的摄影方法通常是不切实际的，因为它们的近乎恒定的运动。鉴于头部实际上是一个刚性对象，从理论上讲，婴儿受试者的运动不应排除有效的摄影测量法。但是，在移动婴儿的情况下，传统的摄影测量方法面临重大挑战。次优的照明条件，例如在婴儿脸上施放的不均匀照明或阴影，可能会影响获得图像的质量和清晰度。另外，当受试者运动中时，必须掩盖由此产生的2D图像中的背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使单机摄影测量法高度挑战，以捕获移动婴儿的准确可靠的3D头模型。最近，实施了一种使用智能手机的结构化刷新深度相机来获取主题的3D头模型进行空间注册的方法。11结构化刷新深度摄像机通过将特定的光模式投射到视野中，并分析这些模式如何被拍摄的对象形状变形。深度摄像机可以使用此信息来计算对象表面与摄像机表面上每个点的距离，从而生成对象的精确3D代表。与FNIRS注册的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获得的3D深度信息消除了将2D图像转换为3D模型所需的时间，从而有可能允许用户在实验过程中调整扫描过程以确保模型覆盖扫描中的所有Optodes位置，并且具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化刷新方法具有比传统摄影测量法更准确和可靠的潜力。尽管这种直接的3D扫描方法不需要受试者严格固定，但过度移动可以并且会影响扫描图像的质量。通常不可能在一次收购中获得移动婴儿头部的完整3D模型。结果，在为婴儿应用智能手机3D扫描方法时，用户仍然需要从不同角度拍摄多个快照以产生部分3D表面，然后随后将它们缝合在一起，将其拼接在一起成一个完整的全头3D模型。尽管所需快照的数量远低于准确的光语法所需的2D图像数量，但这仍然会导致更长的获取时间，降低准确性并防止Instanta-neous结果。