XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多篇
DTM 22-004，“预备役产假计划”，2022 年 6 月 9 日，纳入变更 2，2024 年 11 月 1 日
• 具体而言，本 DTM 根据《美国法典》第 37 篇第 206 节和《美国法典》第 10 篇第 12732 节实施 RCML 计划，本文件中建立或纳入的政策和程序补充了有关休假和自由的任何现有指导；RC 使用类别和培训参与要求；根据《美国法典》第 37 篇第 206 节获得补偿的权利（以下简称为非现役工资）、特殊和奖励工资以及奖金；以及在所有适用的国防部发布中记入用于计算非正常退休的积分（以下简称退休积分），包括国防部指令 (DoDI) 1327.06、DoDI 1215.06、DoDI 1215.07、DoDI 1215.13、DoD 7000.14-R 第 7A 卷以及任何其他与休假和自由、以现役身份参加 RC、适用形式的军事补偿和生育有关的国防部政策发布。此类发布将进行更新，以纳入本 DTM 中概述的适用政策。本 DTM 优先于任何与 RCML 相关的发布。
药物流行病学中的人工智能系统评价。第 2 部分 - 人工智能与传统药物流行病学技术的性能比较
结果：通过 Ovid MEDLINE 共查明 72 篇原创文章和 5 篇综述，其中 19 篇（26.4%）将人工智能技术与传统药物流行病学方法的性能进行了比较。总共对 44 篇文章进行了比较，旨在 1）根据患者特征预测所需剂量（31.8%），2）预测药物治疗后的临床反应（29.5%），3）预测药物不良反应的发生/严重程度（20.5%），4）预测倾向评分（9.1%），5）识别更有可能出现药物无效风险的亚群（4.5%），6）预测药物消耗量（2.3%），7）预测药物引起的住院时间（2.3%）。在 44 项比较中的 22 项（50.0%）中，人工智能的表现优于传统药物流行病学技术。在大多数比较中，随机森林（11 项比较中的 7 项；63.6%）和人工神经网络（10 项比较中的 6 项；60.0%）的表现优于传统药物流行病学方法。
地貌测量学书目
超过 2100 篇参考文献的汇编提供了一站式访问地貌测量学（地表形态的量化）的各种文献的渠道。该报告还定义了该学科，描述了其范围和实践，讨论了目标和应用，并确定了相关领域。参考书目记录了当前计算机驱动的地貌测量学的最新进展，并提供了理解其发展的历史背景。大多数条目至少涉及该科学的十个方面中的一个，即其概念框架、使能技术、地形数据及其空间排序、垂直和水平域中的地形属性、地形的尺度依赖性和自组织、描述参数的冗余、地形分类以及地表过程的解释。大约 350 篇参考文献的子集分为 49 个主题，更详细地概述了地貌测量学领域，引导读者进入更长的未注释列表。最后，超过 100 篇参考文献追溯了该学科的一项杰出新贡献的开发和应用：DEM 到流域的转换。
数字创业与共享经济
数字化转型要求企业重新思考和创新其商业模式。Li 等人（2018 年）声称，互联网和大数据目前正在对所有行业产生影响；因此，企业需要重新考虑其商业模式以适应环境。随着新形式的企业不断发展，共享经济的实践也日益增多。最近在谷歌学术上进行的搜索显示，自 2016 年以来，针对“数字商业模式”等搜索词组发表的研究文章数量惊人，有 3,080 篇；“数字化”有 61,800 篇；“共享经济”有 28,000 篇！最近针对这一现象的大量专题也表明人们对共享经济的兴趣日益浓厚（Maurer 等人，2020 年）。实际上，在欧洲五大最突出的共享经济领域，交易总额预计将从 2015 年的 280 亿欧元增至 2025 年的 3350 亿欧元（Vaughan 和 Daverio，2016 年）。这表明，研究和实践都越来越关注共享经济现象。
可再生能源汽车项目（REV）
媒体 REV 的一个关键组成部分是提高公众对可持续交通需求的认识；因此，该项目旨在在未来几年保持较高的媒体曝光率。自 2008 年以来，REV 已有 20 多篇电视报道、40 次电台采访和 150 多篇印刷文章。REV 在网络上拥有大量存在，重点介绍研究成果、车辆规格、即将举行的活动和赞助商参与情况，每年页面点击量约为一百万次：REVproject.com
癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息的宝贵见解，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，随后它们可以对原始的 Zhang, Y., et al. 产生益处。途径。研究中 40 篇论文超过 600,000 字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
fsh 6709.11 健康与安全法规手册
1.安全与健康标准的基本依据是 1970 年《职业安全与健康法》（第19 和 24 条）及其修正案（美国法典第 29 篇，第 668、673 条）以及美国劳工部职业安全与健康管理局 (OSHA) 在《联邦法规汇编》（29 CFR）第 29 篇第 1910 部分《职业安全与健康标准》；第 1926 部分《建筑标准》；以及第 1960 部分《联邦雇员职业安全与健康计划和相关事项的基本计划要素》中颁布的实施条例。
打击贩毒和其他非法威胁网络框架 2019 年 5 月
2017 财年《国防授权法》废除了第 1004 条，并将第 1004 条的大部分权力编入美国法典第 10 篇第 284 条（支持禁毒活动和打击跨国有组织犯罪的活动）。2017 财年《国防授权法》在美国法典第 10 篇第 333 条中编入了为外国执法机构提供 CIDT 和 CTOC 活动支持的权力（原为第 1004 条）。第 333 条位于美国法典第 10 篇第 16 章（安全合作），是国防部的全球培训和装备权力，用于建设外国安全部队的能力。第 16 章规定国防安全合作局 (DSCA) 局长负责执行和管理国防部安全合作计划和活动，包括根据第 333 条以 CIDT 或 CTOC 为目的的培训和装备计划。这一变化使国防部能够更多地关注禁毒和打击跨国组织犯罪计划运用国防部其他相关权力和资源实现全领域意识、作战支持、情报分析和信息共享。
