XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System它用
涡旋熵和超大型不足的BI2SR2CACU2O8+x超导体的超导波动
超导体中的涡旋可以帮助识别出现现象，但是涡流的基本方面（例如它们的熵）仍然很众所周知。在这里，我们通过测量磁耐药性和对超薄纤维（≤2个单位细胞）的磁性抗性和Nernst效应，研究了不足的BI 2 SR 2 CACU 2 CACU 2 O 8+X中的涡旋熵。我们从具有不同掺杂水平的样品上的磁传输测量中提取伦敦穿透深度。它揭示了超级流动相位刚度ρs与超级传导过渡温度t c线性缩放，直至极不足的情况。在相同批次的超薄纤维上，我们通过芯片温度计测量Nern的效果。一起，我们获得了涡旋熵，并发现它用t c或ρs呈指数衰减。我们进一步分析了高斯超导波动框架中t c上方的nernst信号。在二维极限中电气和热电测量的组合提供了对高温超导性的新见解。
绘制你的飞机
人们利用现代技术帮助定位建筑物、就餐地点和新目的地。GPS（全球定位系统）技术利用经度和纬度来精确定位并引导用户到达目的地。但是，学生需要知道，这些现代便利设施有时可能不起作用，他们在地图或地球仪上绘制点的知识会派上用场。飞行员、领航员和宇航员利用他们对绘制点的知识来协助飞行。航空图包括经度和纬度线，有助于规划航班并跟踪其进度。纬度和经度在从一个时区到另一个时区旅行时也在确定时间和日期方面发挥着重要作用。在本课中，学生将了解绘制经度和纬度与在笛卡尔平面上绘制之间的相似之处。笛卡尔平面（或有时称为坐标平面）是坐标几何的基本概念。它用两条垂直线或轴描述二维平面：x 轴和 y 轴。 x 轴表示水平数字，y 轴表示垂直数字线。学生将使用笛卡尔平面绘制飞机坐标。
评估聚合物电解质的性能...
尽管在1980年代，在某些疾病中，在某些疾病中使用ECT不太优先，但在某些疾病中，ECT的使用开始增加，因为它用精神药物提供了足够的治疗活性。[2]精神病性抑郁症，自尊的风险，对治疗无反应，躁狂交流，catatonic补贴精神分裂症，精神分裂症障碍，有机病因学，del妄，神经恶性恶性综合征（NMS）的息肉病例是ECT的主要用途。[3,4]第二和第三层仪式可以用作怀孕期间的ECT治疗选择。[5]除此之外，ECT是老年患者的首选治疗方法，由于其效果开始时其速度和可靠性，因此伴随医学或神经系统状况。[6] ECT在精神疾病的治疗中具有重要的位置，并且对ECT的研究进展和应用程序方案的发展。随着应用形式的发展，对治疗的反应将增加，副作用将减少。另一方面，在理解疾病的伦理学作用方面，对ECT的治疗机制的理解可能很重要。在本文中，已经检查了有关ECT应用程序和神经生物学的当前研究，并汇总了新的发展。
抗癌药物针对FDA在2020年批准的蛋白激酶
癌症是一大批疾病，由于人类细胞中许多不同基因的无法控制的作用，主要出现了。 有可能导致癌症发展的基因融合，缺失，扩增，过表达和其他异常。 癌症发育中的一组罪魁祸首是蛋白激酶，蛋白激酶是催化蛋白质磷酸化的大型酶。 人类基因组包含500多个蛋白激酶基因。 激酶调节各种细胞功能，例如增殖，细胞周期，凋亡，分化等。 [1]。 激酶活性的放松管制会导致这些过程的惊人变化，对于癌细胞的存活和传播可能很重要[2]。 因此，许多激酶正在被研究为药物靶标，例如ABL [3] CDKS [4-6]，ERBB2（HER2）[7]，Aurks [8，9]，MAPKS [10]等。 许多药物（即小分子抑制剂或单克隆抗体）已经获得了卫生与公共服务部联邦机构美国食品和药物管理局（FDA）的批准。 此类其他许多药物都在临床试验或临床前开发中。 在这篇评论中，我们将讨论FDA在2020年批准的药物。 avapritinib（Blu-285）（品牌名称Ayvakit）（图1 A）于2020年1月9日获得FDA批准，用于治疗无法切除或转移性胃肠道基质肿瘤（GIST）。 它用作对人PDGFRA受体激酶的抑制剂，该疾病中有D842V突变。癌症是一大批疾病，由于人类细胞中许多不同基因的无法控制的作用，主要出现了。有可能导致癌症发展的基因融合，缺失，扩增，过表达和其他异常。癌症发育中的一组罪魁祸首是蛋白激酶，蛋白激酶是催化蛋白质磷酸化的大型酶。人类基因组包含500多个蛋白激酶基因。激酶调节各种细胞功能，例如增殖，细胞周期，凋亡，分化等。[1]。激酶活性的放松管制会导致这些过程的惊人变化，对于癌细胞的存活和传播可能很重要[2]。因此，许多激酶正在被研究为药物靶标，例如ABL [3] CDKS [4-6]，ERBB2（HER2）[7]，Aurks [8，9]，MAPKS [10]等。许多药物（即小分子抑制剂或单克隆抗体）已经获得了卫生与公共服务部联邦机构美国食品和药物管理局（FDA）的批准。此类其他许多药物都在临床试验或临床前开发中。在这篇评论中，我们将讨论FDA在2020年批准的药物。avapritinib（Blu-285）（品牌名称Ayvakit）（图1 A）于2020年1月9日获得FDA批准，用于治疗无法切除或转移性胃肠道基质肿瘤（GIST）。它用作对人PDGFRA受体激酶的抑制剂，该疾病中有D842V突变。该决定取决于Nav-Igator（NCT02508532）的结果，这是一项多中心，单臂，开放标签试验，招募了43例携带PDGFRA外显子18突变的患者，其中包括38例PDGFRA D842V突变患者[11]。selumetinib（AZD6244，Arry-142886）（品牌Koselugo）（图1 A）由FDA于2020年4月10日证明，用于治疗I型神经纤维瘤I型（NF1），这会导致沿着大脑的肿瘤的生长以及其他部分的肿瘤生长。它被用作对具有V600E突变的BRAF激酶的抑制剂。该决定取决于50名2-18岁儿童的临床试验（NCT01362803）的结果[12]。tucatinib（ONT-380，Arry-380）（品牌Tukysa）（图1 A）于2020年4月17日批准了FDA，用于治疗不可切除或转移性的HER2阳性乳腺癌。它被用作人ERBB2受体激酶的抑制剂。该决定是根据HER2CLIMB临床试验的结果（NCT02614794）做出的，这是一项关于Tucatinib与安慰剂的研究，并与Capecitabine和Trastuzumab结合使用，招募了612名患者[13]。pemigatinib（incb054828）（品牌pemazyre）（图1 A）于2020年4月17日批准了FDA，用于治疗高级/转移性或外科手术无法切除的胆管癌。它用作人FGFR2受体激酶的抑制剂。
使用有限的演示
深度强化学习（DEEP RL）最近取得了重大进步，使代理可以直接从高维图像像素直接处理视频游戏，运动和操纵等复杂任务。尽管取得了这些成功，Deep RL通常依赖于特定领域的奖励功能，这些奖励功能需要专家知识。在本文中，我们提出了一种目标条件的视觉RL方法，该方法可以使用目标图像和有限的演示来有效地学习灵巧的对象操纵，而无需依赖于域特异性的密集奖励功能。我们的方法利用了有限的演示来预先培训策略，然后通过在策划和在线互动数据之间进行平衡采样来对其进行处理。在线相互作用期间，它用目标图像和VIP模型产生的目标条件奖励代替了人类指定的密集奖励功能。实验结果表明，即使在稀疏或没有奖励的环境中，我们的方法在敏捷的物体操纵任务中达到了较高的样品效率。
布鲁塞尔自由大学 AI 工具箱 Bargiacchi, Eugenio
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。
Diamond IO：晶格的不可区分性混淆的简单结构
难以区分的混淆（IO）已经取得了显着的理论进步，但是由于其高复杂性和效率低下，它仍然不切实际。最近的IO方案中的一种常见瓶颈是依赖自动化技术从功能加密（Fe）到IO中的依赖，该技术需要递归地调用每个输入位的Fe加密算法，这是为实用IO方案的重要障碍。在这项工作中，我们提出了钻石IO，这是一种新的基于晶格的IO结构，它用轻量级的矩阵操作代替了昂贵的递归加密过程。我们的构造在学习中被证明是安全的（LWE）和回避的LWE假设，以及我们在伪甲骨文模型中的新假设（All-Product LWE）。通过利用Agrawal等人引入的伪随机功能的Fe方案。（eprint'24）在非黑色盒子中，我们消除了对先前的Fe-io bootstrapping技术的依赖，从而显着降低了复杂性。剩下的挑战是将我们的新假设减少到LWE等标准的标准，进一步促进了实用和合理的IO构造的目标。
Roijers，Diederik M.；诺维，安
存在几个与 AI-Toolbox 功能部分重叠的库。MADP（Oliehoek 等人，2017）是最著名的工具箱之一。它用 C++ 编写，面向多智能体部分可观察模型，并提供多种算法。MADP 是面向对象的，因此类的层次结构很大，而 AI-Toolbox 的设计更紧凑。此外，MADP 没有 Python 绑定。BURLAP 是一个用于强化学习和规划的广泛的 JAVA 库。它包含可视化环境的代码，可与 ROS 框架一起使用（Quigley 等人，2009）。它主要关注完全可观察的环境，而 AI-Toolbox 包含多种最先进的 POMDP 算法。pomdp-solve 是 Anthony Cassandra 编写的 C 库，其中包含相对较旧的 POMDP 算法（最新的算法发表于 2004 年）。它还需要商业许可的 CPLEX 线性规划求解器。MDPToolbox（Chades 等人，2014 年）是用于单代理 MDP 算法的 MATLAB 工具箱。相比之下，AI-Toolbox 还支持 bandits、POMDP 和 MMDP 算法。还有其他工具箱，例如 PyMDPToolbox、JuliaPOMDP（Egorov 等人，2017 年）、ZMDP 和 APPL，但它们的范围比 AI-Toolbox 小得多。
可持续性报告
自2015年以来，3M Co.就面临美国城市，州和社区对河流，水道和地下水的诉讼，它用有毒化学物质（广泛称为河流和多氟烷基物质（PFAS））。PFA与包括甲状腺疾病在内的各种医疗状况有关；低生育力；和前列腺，睾丸，皮肤，结直肠癌和肾癌。在2018年和2019年，有3M在明尼苏达州和阿拉巴马州解决了诉讼，涉嫌在这些州遭受地下水污染。 在2022年7月，该公司就其源自比利时工厂的PFAS污染解决了与Flanders环境局（VMM）的纠纷。 和2023年6月，有3M同意在南卡罗来纳州解决一项多区诉讼（MDL）审判程序。 原告声称，3M通过其水性膜形成泡沫（AFFF）释放了PFA，对当地的地下水和受污染的饮用水污染了PFA。在2018年和2019年，有3M在明尼苏达州和阿拉巴马州解决了诉讼，涉嫌在这些州遭受地下水污染。在2022年7月，该公司就其源自比利时工厂的PFAS污染解决了与Flanders环境局（VMM）的纠纷。和2023年6月，有3M同意在南卡罗来纳州解决一项多区诉讼（MDL）审判程序。原告声称，3M通过其水性膜形成泡沫（AFFF）释放了PFA，对当地的地下水和受污染的饮用水污染了PFA。
AC 120-54A 高级资格认证计划 - CHG 1
1. 目的。本咨询通告 (AC) 为联邦航空管理局 (FAA) 提供指导，以便根据 AQP 监管指导批准高级资格计划 (AQP)。（AQP 指导在《联邦法规汇编》第 14 篇 (14 CFR) 第 121 部分 Y 分部或取代它的后续法规中提供。）AQP 是一种系统方法，用于开发航空公司机组人员和调度员的培训计划内容。它用基于熟练程度的培训和评估取代了计划时间，这些培训和评估源自包括机组资源管理 (CRM) 在内的详细工作任务分析。AQP 结合了数据驱动的质量控制流程来验证和维护课程内容的有效性。如果需要，AQP 可提供一种替代方法来对飞行员、飞行工程师、乘务员、飞机调度员、教员、评估员和其他受 14 CFR 第 121 和 135 部分培训和评估要求约束的运营人员进行资格审查和认证。AQP 鼓励在指导和评估过程中使用的方法和技术进行创新，并有效管理培训系统。AQP 的目标是实现个人和机组人员绩效的最高标准。AQP 的主要目标是提供有效的培训，将专业资格提高到高于第 121 和 135 部分规定的现有标准的水平。