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World File Search System可行的
为气候就绪决定提供可行的信息...
•Cross-NOAA line office partnership •Develop national infrastructure to enhance NOAA's climate modeling and forecasting capabilities in support of the nation's living marine resources •Extend Earth System components developed/applied at global scale to regional scales •Stakeholder engagement (e.g.NOAA Sanctuaries, NOAA Fisheries) •Data and products from CEFI will ultimately assist resource managers, coastal communities, and other stakeholders • CEFI: https://www.fisheries.noaa.gov/topic/climate-change/climate,-ecosystems,-and -fisheries
亲生的父亲积极消耗可行的胚胎，以在一夫一妻制的Syngnathidfim中吸收营养
Syngnathidfinse通常会降低育雏量和怀孕期间免疫力的增加。研究人员已经研究了一夫多妻制的管状（Syngnathus Typhle），并透露，男性的育雏袋中的一些低质量女性的鸡蛋是父亲吸收的护士卵。目前尚不清楚其他Syngnathidfiens中是否也存在护士卵，尤其是在一夫一妻制的Syngnathidfins中。在一夫一妻制的Syngnathidfins中，雄性小袋仅带有单个雌性的鸡蛋。因此，问题仍然存在：一些一夫一分子的Syngnathidfiens卵也可以用作护士鸡蛋吗？，如果是这样，这些护士鸡蛋会损害卵子，还是繁殖父亲消耗的可行鸡蛋？在本研究中，我们使用了一夫一妻衬里的海马（海马直立），并询问该物种中是否存在护士卵。我们还探索了护士卵是否可能起源于可行的鸡蛋与无机鸡蛋。使用同位素标记，我们发现可以将胚胎的营养转移到亲生的父亲。此外，我们还发现，与有足够的食物的人相比，食物有限的沉思父亲的同位素含量较高，而育雏量较小。这些结果表明，衬有衬里的海马中存在护士卵，还建议亲子的父亲积极食用可行的胚胎以响应低食物的可用性来吸收营养。这些发现有助于我们更好地理解父母 - 胚胎冲突，同性恋和唯一的唯一的在硬骨上的关怀。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kazlou，T.，Cherp，A.，Jewell，J。（2024）。可行的碳捕获和Sto
气候变化需要大规模部署碳捕获和存储（CCS）。最近的计划表明，到2030年，CCS的容量增加了八倍，但CCS扩展的可行性却是有争议的。使用CCS和其他政策驱动技术的历史增长，我们表明，如果计划在2023年至2025年之间两倍，并且其故障率降低了一半，则CCS到2030年可能会达到0.37 GTCO 2年-1，比大多数1.5°C较低，但比大多数2°C途径更高。保持轨道至2°C将要求在2030-2040 ccs加速至少与2000年代的风力发电一样快，并且在2040年之后，它的增长速度比1970年代至1980年代的核能快。只有10％的缓解途径符合这些可行性限制，几乎所有这些途径描绘了<600 GTCO 2 2100捕获和存储。通过假设CCS计划的失败和生长的速度不如烟气脱硫的速度大约是这一数量的两倍，从而放松约束。
用高线粒体含量过滤细胞在癌症单细胞研究中去除可行的代谢改变的恶性细胞种群
此外，PCTMT已与细胞特异性代谢活性密切相关，从而导致不同细胞类型的实质性变异性，并且经常超过传统过滤器设定的阈值[8,14,16,17]。例如，蒙特塞拉特 - 尤索索（Montserrat-Ayuso）和埃斯特维（Esteve-Codina）[12]认为，常规的线粒体过滤器可能会无意中消除具有高代谢活性的健康细胞。此外，大多数将PCTMT与细胞质量联系起来的研究是在健康而不是患病的组织上进行的，而恶性组织通常由于线粒体DNA（MTDNA）拷贝数升高而导致的线粒体计数较高，或者表现出更高的线粒体计数[18]或MTOR途径的激活[18] [199,20]。因此，在癌症研究中，使用基于整个细胞群体的预定义阈值或中值绝对偏差来过滤较高的PCTMT细胞，可能会无意中消除恶性细胞的罕见，功能上重要的亚群。
可行的Nessus网络监视器6.5.x用户指南
注意：默认情况下，安装时可启用Nessus网络监视器已启用发现模式。您必须禁用可行的Nessus网络监视器的发现模式，以将插件加载到内存中。有关发现模式的更多信息，请参见Tenable Nessus网络监视器设置部分。
分析瘫痪的兴起，最佳但不可行的溶剂
1.0摘要，尽管他们共享的统计基础，但土木工程中的经验得出的代码规定和方程式与面对机器学习（ML）模型的怀疑主义形成鲜明对比。本文通过结构工程的角度研究了这种哲学张力，并探讨了ML挑战传统工程哲学和专业身份的挑战。最近的工作已经记录了ML如何提高预测精度，优化设计并分析复杂行为。但是，人们可能还会引起人们对人类直觉和算法的解释性下降的关注。为了展示这一很少探索的前面，本文介绍了如何通过扣除，归纳和绑架来成功地将ML成功整合到各种工程问题中。然后，本文确定了采用ML时可能出现的三个主要悖论：分析瘫痪（提高了预测准确性，导致对物理机制的理解降低），不可行的解决方案（优化的解决方案（优化导致挑战工程直觉的挑战）和Rashomon效应（在其中解释了能力方法和物理学方法）。本文通过解决这些悖论，并认为有必要重新考虑工程和工程教育和方法论的认识论转移，以将传统原则与ML协调。
“我们需要可行的微量营养素数据！”：一项定性研究，评估了对综合微量营养素数据的需求，以支持印度食品系统利益相关者
在决策角色中的利益相关者要求数据可用，可访问和可用，以确保对计划和政策的证据设计，实施和评估，以减轻印度的微量营养素不足。这项研究确定了印度粮食系统利益相关者的典型用途，数据源，优先级和未满足的需求，共同的挑战以及愿望与使用和解释来自健康，营养，农业和计划领域的公共可用微量营养数据的使用和解释。进行了一项定性的描述性研究，目的是对州和国家政府，发展机构，非政府组织，研究机构，私人组织和学术界的利益相关者进行有目的的取样。数据是通过焦点小组讨论和半结构化的主要线人访谈生成的。主题和子主题是使用演绎方法的框架分析确定的。利益相关者强调了对健康，营养和农业来源的合并，协调的地区水平数据的迫切需求，以更好地了解微量营养素缺陷的原因和差异的原因，并为补充和强化计划计划以及政策计划以及政策评估提供了决定性的决策。生物标志物数据，营养仪表板和食品消耗数据最常使用；尽管有相关性，但通常不使用有关食品成分，计划成本以及土壤/作物微量营养素成分的数据。还需要确定进一步的地理和时间（包括季节性）分类的地区级别数据，并确定了可访问性的提高。当前的挑战包括有限的地区级数据，过时的调查和数据可访问性，同时需要对可自定义的工具集成各种数据集，这反映了对基于证据的决策和政策制定的共同愿景。
优先考虑可持续和可行的精神卫生系统
与此同时，随着 NDIS 审查的实施，国家和州的政策环境正在快速变化，而各州/领地和联邦政府之间关于资助 NDIS 之外社区心理社会支持的巨大缺口的谈判可能会在明年年初开始，因此州政府寻求社区心理健康部门的意见以更好地了解塔斯马尼亚人的需求至关重要。随着 Rethink 2020 的结束，塔斯马尼亚还需要与联邦政府谈判一项新的双边协议并制定一项新的心理健康战略。这是一个确保塔斯马尼亚新心理健康战略优先考虑持续改进的机会。MHCT 已准备好支持这项工作，认识到强有力的监测和报告框架是变革的催化剂，通过为政策和实践提供信息来改善对塔斯马尼亚人至关重要的心理健康结果。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。