XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System后续的
人力资源信标 - MyNavyHR
里程碑式巡演成就，细员将向符合 CLS 和里程碑资格的军官发放单独的名单，并要求军官为每个名单提交独立的排名。此流程允许根据每位军官的 CLS 筛选结果进行明确的偏好排名，并尽早更慎重地将符合 CLS 资格的军官分配到 CLS 巡演中。根据 O4 薪级的多个 CLS 和里程碑式巡演成就的功绩重新排序考虑，在指挥官任职的军官将有机会进入后续的海上巡演，之前在海上巡演中接受指挥官筛选的军官将有机会提交指挥官名单偏好。
人工智能作品的作者身份
自然语言生成 (NLG) 是将思想转化为语言的过程，从计算的角度来看，计算机程序相当于一个有话要说的人。6 在 NLG 过程中，机器从意图转向文本，而 NLP 则是通过理解从文本转向意图。因此，在 NLG 中，“已知”的是生成器对其说话者的意图和情绪、计划以及“生成器已经生成的任何文本的内容和结构”的认识。7 上面已经指出，人工智能机器依赖于它收到的输入以及它对该输入所做的修饰来确定后续的内容创建。人工智能的问题基本上是选择如何“从过多的可能性中发出其预期的推论，以及应该省略哪些信息和必须包含哪些信息”。8
信息请求 RFI-ACT-SACT-23-36
和学术界通过合作，对与 CBRN FS 相关的当前和未来能力进行研究。未来的能力要么是国家所有，要么是商业可用（由东道国 (HN) 或北约机构采购）。HQ SACT 尚未承诺采购本文描述的任何系统、产品、服务或技术，且此 RFI 的发布不应被视为此类承诺，也不应被视为授权承担需要或寻求报销的费用。另外，受访者应注意，HQ SACT 不会支付响应此 RFI 所产生的任何信息或管理费用。响应此 RFI 的费用应由响应方独自承担。不响应此 RFI 并不妨碍参与任何后续的提案征求书 (RFP)（如果将来发布）。
MH370 的运营搜索 - 图书馆藏品
2014 年 4 月 28 日，由澳大利亚海事安全局 (AMSA) 协调的 MH370 水面搜索结束，澳大利亚运输安全局 (ATSB) 负责对飞机进行水下搜索。水下搜索区域最初定为 60,000 平方公里，2015 年 4 月，三国政府（马来西亚、澳大利亚和中华人民共和国）同意将搜索区域扩大到 120,000 平方公里，因此搜索范围扩大。水下搜索的主要目的是确定失踪飞机的残骸场是否位于专家根据飞机飞行路径和其他信息分析确定的海底区域。如果找到残骸场，则需要通过光学成像确认残骸为 MH370，然后绘制残骸场地图，以便规划后续的打捞行动。
MH370 搜寻行动 - 图书馆藏书
2014 年 4 月 28 日，由澳大利亚海事安全局 (AMSA) 协调的 MH370 水面搜索结束，澳大利亚运输安全局 (ATSB) 负责对飞机进行水下搜索。水下搜索区域最初定为 60,000 平方公里，2015 年 4 月，三国政府（马来西亚、澳大利亚和中华人民共和国）同意将搜索区域扩大到 120,000 平方公里，因此搜索范围扩大。水下搜索的主要目标是确定失踪飞机的残骸场是否位于专家根据飞机飞行路径和其他信息分析确定的海底区域。如果找到残骸场，则需要通过光学成像确认残骸为 MH370，然后绘制残骸场地图，以便规划后续的打捞行动。
肿瘤学 - Krazati事先授权政策
2024）建议克拉萨蒂作为后续的治疗选择，如果患者尚未接受过以前的KRAS G12C靶向治疗（2A类），则至少在一种先前的全身治疗（即二线及以后）使用后使用Krazati。在Lumakras™（Sotorasib片剂）上进展的患者，这是另一种针对Kras G12C渗透的NSCLC的KRAS抑制剂，不应用Krazati治疗。由于其相似的作用机制，反之亦然。NCCN中枢神经系统癌症指南（版本3.2024 - 2024年9月30日）建议将Krazati用于KRAS G12C突变阳性NSCLC，该NSCLC已转移到大脑（2A类）。3•胰腺腺癌：指南（版本1.2025 - 12月20日，
协作护理模型妇女健康临床工作流程
在与精神病顾问的每周病例审查会议中，BHCM广泛审查了患者治疗登记处，每个患者都被考虑进行详细讨论。BHCM和精神病顾问通常会首先讨论新患者和急性事件的患者；还优先考虑未对治疗反应或跟进治疗或进行后续的患者。BHCM在精神病顾问的帮助下制定了个性化治疗计划，其中可能包括药物建议，简短的心理治疗和/或新患者的心理心理干预措施。BHCM的报告中清楚地描述了该计划，该计划与患者初步讨论并发送给OBGYN。OBGYN然后通过其余的COCM团队的建议来审查患者的治疗计划。
自动驾驶汽车远程操作的未来
版权 除非特殊情况，出版商将把本文档（或其可能的替代品）在线保存在互联网上，自出版之日起保留 25 年。文档的在线可用性意味着任何人都可以永久阅读、下载或打印单份副本供自己使用，也可以将其不加修改地用于非商业研究和教育目的。后续的版权转让不能撤销此许可。文档的所有其他用途均需征得版权所有者的同意。出版商已采取技术和行政措施确保真实性、安全性和可访问性。根据知识产权法，作者有权在其作品被访问时被提及，如上所述，并受到侵权保护。有关林雪平大学电子出版社及其出版程序和文档完整性保证的更多信息，请参阅其 www 主页：https://ep.liu.se/。© 2023 Linnea Klingberg
人工智能驱动的深度可视化蛋白质组学定义细胞身份和异质性
图 1：深度可视化蛋白质组学概念和工作流程 深度可视化蛋白质组学 (DVP) 将高分辨率成像、人工智能 (AI) 引导的单细胞分类和分离图像分析与新颖的超灵敏蛋白质组学工作流程 7 相结合。DVP 将细胞培养或存档的患者生物库组织的数据丰富成像与基于深度学习的细胞分割和基于机器学习的细胞类型和状态识别联系起来。(无)监督的 AI 分类的细胞或亚细胞感兴趣对象经过自动激光显微切割和基于质谱 (MS) 的蛋白质组学分析。后续的生物信息学数据分析使数据挖掘能够发现蛋白质特征，从而在单细胞水平上提供对健康和疾病状态中蛋白质组变异的分子见解。DVP 可作为研究人员和临床医生的资源。
辉瑞管道
● 本报告包含前瞻性陈述，这些陈述受重大风险和不确定性的影响，可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果存在重大差异。对于管道产品，无法保证临床研究会成功，产品会获得必要的监管批准，或证明它们会在商业上取得成功。如果基本假设被证明不准确或风险或不确定性成为现实，实际结果可能与前瞻性陈述中的结果存在重大差异。有关这些因素和其他因素的更多信息，可在辉瑞截至 2021 年 12 月 31 日财年的 10-K 表年度报告及其后续 10-Q 表报告中找到，包括其中标题为“风险因素”和“前瞻性信息和可能影响未来结果的因素”的部分，以及我们后续的 8-K 表报告，所有这些报告均已提交给美国证券交易委员会，可在 www.sec.gov 和 www.pfizer.com 上查阅。