XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基础
2023 OVO Group Ltd范围1，范围2和范围3准备最终版本的碳排放基础.docx
对于舰队汽车，我们估计一个上限的最大里程，该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反，舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同（例如燃料成本通过费用系统报销）。但是，该系统的限制是，没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆（例如用于工作目的的个人车辆，租用的汽车）。因此，我们估计可以归因于车队的最大里程（例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔）。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意，此估计占总范围1排放量的1％，因此是非物质范围的。
海上关键基础设施中的网络安全
AI Artificial Intelligence AIS Automatic Identification System CCTV system Closed Circuit Television CI Critical Infrastructure CII Critical Information Infrastructure CISO Chief Information Security Officer COP Code of Practice COSCO China Ocean Shipping Company CSA Cyber Security Assessment CSI Container Security Initiative CSIRT Computer Security Incident Response Team CSO Company Security Officer CSP Cyber Security Plan CYSO Cyber Security Officer DA Designated Authorities DDoS (Distributed) Denial of Service DSP Digital Service Providers ECDIS Electronic Chart Display and Information System EEAS European External Action Service EMCIP European Marine Casualty Information Platform EMSA European Maritime Safety Agency ENISA European Union Agency for Cyber Security EUMSS European Maritime Security Strategy GDPR General Data Protection Regulation GMDSS Global Maritime Distress and Safety System GMN Global MTCC Network IACS International Association of Classification Societies IAPH International Association of Ports and Harbours IBC code国际船舶建设和设备国际携带危险化学品的船只工业控制系统ICT信息通信技术ILO国际劳动组织IMDG国际海事危险危险商品国际海事组织IMSBC代码国际海事货运货物IOT IOT IOT IOT IOT IONT地中海运输公司
遗传学基础
摘要：本章探讨了我们对遗传的理解从前孟德尔概念到孟德尔原理的演变及其后续发展。在孟德尔之前，遗传理论主要是推测性的，混合遗传等观点认为后代是父母特征的均匀混合。格雷戈尔孟德尔在 19 世纪中叶的开创性工作引入了颗粒遗传的概念，通过豌豆植物实验证明特征是作为离散单位或基因遗传的。孟德尔提出了三个关键原则：分离定律，该定律指出等位基因对在配子形成过程中分离；独立分配定律，该定律断言不同特征的基因在配子形成过程中彼此独立分配；显性定律，该定律解释了一些等位基因是显性的，而另一些是隐性的。后孟德尔遗传学扩展了这些原则，整合了染色体遗传、基因连锁和分子遗传学的概念，极大地加深了我们对生物遗传和变异的理解。
II-III期非小细胞肺癌的围手术期免疫疗法：随机对照试验的荟萃分析基础 L-DOS47升高胰腺癌肿瘤pH并增强对免疫疗法的反应 蒙特卡洛法的进步用于模拟具有碳基填充物的导电聚合物复合材料的电渗透行为 科学期刊 科学期刊 可持续性
结果：最终分析中包括三个RCT（Keynote-671，Nadim II和Aeegean）。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response （RR：4.36 [3.04，6.25]），主要病理反应（RR：2.79 [2.25，3.46]），R0切除率（RR：1.13 [1.00，1.26]）和辅助治疗速率（RR：1.08 [1.08 [1.01，1.15]）与PP组（NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper）相比。在亚组分析中，EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI（> 25），T阶段（IV），N阶段（N1-N2）和病理反应（具有病理完全反应）是PIO组的有利因素。在安全评估中，PIO组表现出更高的严重AE（28.96％比23.51％）和AES导致治疗中断（12.84％比5.81％）。同时，尽管总的不良事件，3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组，但差异在统计学上并不显着。
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
基础分子遗传技术和生物信息学...
在过去十年中，SAAPBT 开展了 20 多个分子遗传技术和生物信息学工具培训项目。这些项目使 200 多名参与者受益，包括来自兽医、农业、医学和纯科学研究和教学领域的教职员工、研究生和博士学者。基于这一经验，SAAPBT 目前正在 Thrissur 的 Mannuthy 兽医和动物科学学院 SAAPBT 组织一项名为“生命科学研究的基本分子遗传技术和生物信息学工具”的培训项目。该项目专为参与生物科学研究或教学的政府和私人机构的教职员工、研究人员和专业人士而设计。对于那些在分子遗传学实验室工作的人来说，它尤其有价值。培训涉及广泛的学科，包括兽医学、农业、医学和基础科学研究。培训分为两个模块，参与者可以选择其中一个模块或两个模块。每个模块都提供有针对性的培训，参与者完成每个模块后都会获得证书。
CSE475：机器学习的基础
课程描述和目标：本课程提供了机器人技术中的设计和编程感知系统的介绍。该课程涵盖了使用视觉和3D深度传感器的导航领域的主题，本地化和地图制作，视觉导航和识别的基本图像处理，视觉和基于深度的掌握和操纵以及基于深度学习的感知处理技术中的前沿主题。您将开发算法，并学习如何使用当前的最新视觉和软件工具，例如OpenCV，MoveIt和Point Cloud库。该软件组件可以在机器人操作系统（ROS）下开发。该课程将在对象识别，姿势检测，视觉导航以及视觉和推理的应用空间中使用感知大约进行四到五个项目。该软件将首先在模拟中开发，然后在平台上对其进行测试，在该平台上，学生将以三个或四个组为组。该课程是一个面对面的动手学习 +发展课程，我们希望学生参加课内会议。