XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启停
通过早停...
摘要 - 在本文中，我们提出了一种基于蒙特卡洛的增强特征选择（MCRFS）方法，以及两种效率改进策略，即早期停止（ES）策略和奖励级别互动（RI）策略。功能选择是数据预科技术中最重要的技术之一，旨在为给定的下游机器学习任务找到最佳特征子集。已进行了巨大的研究，以提高其有效性和效率。最近，多代理增强功能选择（MARFS）在改善特征选择的性能方面取得了巨大的成功。但是，Marfs承受着构成成本的沉重负担，这极大地限制了其在现实情况下的应用。在本文中，我们提出了一种有效的增强功能选择方法，该方法使用一种代理来遍历整个功能集，并决定选择或不选择每个功能。特别是，我们首先制定一种行为策略，并使用它来穿越功能集并生成培训数据。然后，我们根据培训数据评估目标策略，并通过Bellman方程来改善目标政策。此外，我们以渐进的方式进行了重要性采样，并提出了一种早期停止策略，以通过删除偏斜数据来提高训练效率。在早期停止策略中，行为策略停止以与重要性抽样重量成反比的概率相反。此外，我们提出了一种奖励级别的互动策略，以通过奖励级别的外部建议来提高培训效率。最后，我们在现实世界数据上设计了广泛的实验，以证明该方法的优越性。
变色龙启发了通过...
摘要：最近已经认识到，由于研究人员的兴趣，材料和纺织品的增长正在连续发展。颜色变化技术最近在许多产品和材料中反映了，由于市场内颜色变化的需求增加。其中一些要求可能因受益而有所不同，而有些要求则是表达创造力的目的。通过各种方法实现了改变颜色的技术，其中一种是铬材料。这样的材料既是光色素和热色素着色剂。他们是市场上良好的着色剂。光致质着色剂具有在暴露于阳光的情况下改变色彩的能力，而热色素着色剂在暴露于热量时会改变颜色。由于其潜力，这些类型的着色剂已成为研究的主要重点。它们已用于各种应用中，例如医疗热量表，塑料带温度计，食物包装等。在过去的几年中，此类着色剂在纺织品上的应用大大提高了，这将使潜力通过此类产品丰富市场。本文重点介绍了光致变色和热色素的色素，这些色素被应用于织物上，然后在设计中应用它们。设计的灵感来自变色龙，因为铬材料的另一个术语是“变色龙”材料。耐用性和舒适实验在将其应用于执行的设计上之前，在铬织物上进行了执行，目的是区分应应用的区域。
儿科心脏骤停 - 一般
e。避免通风过多（体积和费率）。4。继续CPR，最小的中断，更改进行压缩的救援人员5。如果可用，请启动ALS响应。6。建立一条专利气道，如果指示，则保持C-Spine预防措施，从BLS AIRWAIL辅助设备和具有高流量的BVM开始。使用BVM和气道辅助设备的通风至少与儿童气管插管一样有效。7。如果在三分钟的CPR和ALS周期不可用或延迟的三分钟周期后，尚未实现自发循环（ROSC）的返回，则接触医疗控制，请启动运输。8。如果无法通风或无法维持专利气道，请根据紧急气道处理协议建立气道。（可提供年龄批准的尺寸时，上方航空道是儿科的首选高级气道）
我们受到启发去强化生活
在我们朝着成为一家材料公司的目标迈进之际，展望未来并思考 2020 年可能发生的事情是明智之举。但首先，让我们快速回顾一下。在过去的两年中，我们进行了有针对性的收购以获取知识和专业技能，并且我们收购了美国四家主要的复合材料技术公司。我们的旅程始于 Fabric Development Inc. 和 Textile Products Inc.。随着对 Advanced Honeycomb Technologies 的收购，我们的能力得到了扩展。最后，通过收购 Axiom Materials，我们在北美创建了一个增长平台，而北美是航空航天工业的增长中心。随着对高温材料的需求增加，氧化物-氧化物陶瓷基复合材料作为高温部件的主流材料选择越来越受到关注。通过收购 Axiom Materials，我们已成为全球合格的耐高温氧化物-氧化物陶瓷基复合材料制造商之一。
启用器和障碍-ResearchSpace@Auckland
摘要基本规范如何影响现有商业业务模型中可持续性的引入。我们介绍了一家在商业和专业逻辑下运营的专业服务公司的民族志研究，并响应了可持续性逻辑的引入。我们发现，在每个业务模型组件中，不同的逻辑特征可能是核心，从而导致明显的推动因素和障碍，以改变可持续性。我们展示了响应特定客户和员工期望的逻辑之间的实践一致性是可持续性的推动者。相反，当客户或员工不需要采取行动时，会创建障碍。我们发现，启用的行动受到不愿对可持续性领先客户开放的障碍，要求专业人员将可持续性纳入服务交付，并承担股东回报的风险。这项研究表明逻辑及其表达方式如何影响业务模型变更的可持续性。
铁路停运的经济影响
美国的货运铁路服务于我们经济的几乎所有农业、工业、批发、零售和资源型部门。它们在 49 个州的近 140,000 英里的网络上运营，为客户提供了进入全球市场的竞争机会，并大大提高了我们的生活水平。货运铁路对我们的经济不可或缺。这就是为什么货运铁路停运将导致每天超过 7,000 列长途一级列车（以及短线、客运和通勤列车）停运，这将是毁灭性的。今天，从庞大的汽车厂到夫妻店零售商，数以万计的铁路客户都依赖铁路运送原材料和成品。如果这些和其他铁路运输停止，经济产出的损失可能至少为每天 20 亿美元。在 2022 年上半年，每天有超过 75,000 辆货车、联运集装箱和卡车拖车开始铁路之旅。对于大多数铁路客户来说，短期内改用卡车或驳船来取代铁路服务将代价高昂且混乱不堪。每天需要大约 467,000 辆额外的长途卡车来处理货物。目前，既没有满足这一需求所需的卡车，也没有卡车司机。除了对货运产生影响外，货运铁路停运还会使大多数客运和通勤铁路服务停止。• 39,000 个集装箱和卡车拖车：一节车厢上的一个集装箱或拖车可以装载 2,000 个 UPS 包裹、数万根香蕉或数百台平板电视。铁路停运会减缓或停止这些货物的运输。• 5,300 车皮的塑料原料、肥料和其他化学品：一车皮的塑料颗粒可以制造大约两百万个两升的汽水瓶，而一车皮的肥料足以处理大约 4,500 英亩的农田。化学品对公众健康、清洁水源、国内粮食供应稳定和可靠发电至关重要。铁路停运将迅速而直接地影响我们的日常生活。• 6,300 节食品和农产品车厢：一节满载的车厢装载的小麦足以制作 260,000 条面包。铁路还运输美国三分之一的谷物出口，考虑到乌克兰战争导致的全球谷物供应中断，这一点在今天尤为重要。• 2,000 多节车厢载有 75% 的新制造汽车：每天，数以万计的机动车开始前往汽车经销店的铁路之旅。由于汽车制造商通常使用即时生产技术并且库存很少，因此铁路服务中断将很快扰乱汽车生产。• 客运和通勤铁路服务主要在货运铁路轨道上运行：货运铁路拥有并维护着 Amtrak 近 22,000 英里系统中近 97% 的轨道。就在客流量刚刚开始回升之际，货运铁路的关闭将会对美铁的运营造成严重破坏。由于一半的通勤铁路系统至少部分在货运铁路拥有的轨道或通行权上运行，因此关闭铁路还将扰乱全国数十万通勤者的每日铁路旅行。
出院心脏骤停：年度报告
从医院心脏骤停（OHCA）出发是一种威胁生命的紧急情况，心脏停止在体内抽血。这是救护车服务最关键时期的事件类型 - 如果不干预，不可逆转的死亡就可以在患者最初崩溃的短短10分钟内发生。在全球范围内，OHCA的存活率从不到5％到60％以上，并且取决于多种因素。救护车服务几乎无法控制许多此类因素，例如患者年龄或逮捕原因。但是，从治疗到及时性，对OHCA做出反应的改善，可以并且绝对可以挽救生命。这些可控特征总结在生存链的四个链接中。这些链接描述了经历OHCA的患者所需的整个护理系统，从社区准备就绪（包括预先护理计划）到出院后护理。
人工智能预测心脏骤停
背景：心脏骤停是一种危及生命的心脏活动停止。早期预测心脏骤停非常重要，因为它允许在发作期间采取必要的措施来预防或干预。人工智能 (AI) 技术和大数据越来越多地被用于增强预测和为高危患者做准备的能力。目的：本研究旨在探索文献中报道的人工智能技术在预测心脏骤停中的应用。方法：根据 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）扩展的范围界定审查指南进行范围界定审查。搜索了 Scopus、ScienceDirect、Embase、电气和电子工程师协会和 Google Scholar 以确定相关研究。还对纳入的研究进行了反向参考文献列表检查。研究选择和数据提取由 2 名审阅者独立进行。从纳入研究中提取的数据以叙述方式综合。结果：在检索到的 697 篇引文中，41 篇研究被纳入审查，6 篇是在向后引用检查后添加的。纳入的研究报告了人工智能在预测心脏骤停方面的应用。在 47 项研究中，我们能够将研究采用的方法分为 3 个不同的类别：26 项 (55%) 研究通过分析患者的特定参数或变量来预测心脏骤停，而 16 项 (34%) 研究开发了基于人工智能的预警系统。其余 11% (5/47) 的研究侧重于区分心脏骤停高风险患者和无风险患者。两项研究关注儿科人群，其余研究关注成人 (45/47, 96%)。大多数研究使用的数据集大小小于 10,000 个样本 (32/47, 68%)。机器学习模型是研究中用于预测心脏骤停的最突出的人工智能分支（38/47，81%），最常用的算法是神经网络（23/47，49%）。K 折交叉验证是研究报告中最常用的算法评估工具（24/47，51%）。结论：人工智能被广泛用于预测不同患者环境中的心脏骤停。技术有望在改善心脏医学方面发挥不可或缺的作用。需要更多的评论来了解在临床环境中实施人工智能技术的障碍。此外，还需要研究如何最好地为临床医生提供支持，以理解、适应和在实践中实施这项技术。
