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调查荷兰住宅建筑中新型热量电池的用例
1。埃因霍温大学埃因霍温大学的建筑环境系，P.O。框513，5600 MB Eindhoven，荷兰2.Eindhoven技术大学应用物理系，Eindhoven，P.O。 框513，5600 MB Eindhoven，荷兰3。 TNO材料解决方案，P.O。 框6235，5600 He Eindhoven，荷兰4。 Cellcius BV，Horsten 1，5612 AX，Eindhoven，荷兰摘要热化学储存技术的最新进展引入了一种新型的闭环热量存储（TES）系统，称为热电池（HB），这被认为具有较高的能量损失，因为它具有较高的能量损失，因为它具有较高的能量损失，因为其差异性降低了差异性的差异，因为它是可忽略的。 为了调查HB的潜在用例并为其进一步开发提供实际反馈，该研究采用基于模拟的方法来分析其对荷兰住宅建筑物中各种用例的建筑绩效的影响。 确定了包括房主，分销系统运营商和地区供暖系统运营商在内的利益相关者，并根据相关文献和HB开发人员的意见来定义用例的初步用例列表。 进行仿真方法是为了预测每个利益相关者的关键绩效指标。 使用Kruskal-Wallis检验来对模拟结果进行排序和审查，并辨别每个用例元素的重要性。Eindhoven技术大学应用物理系，Eindhoven，P.O。框513，5600 MB Eindhoven，荷兰3。TNO材料解决方案，P.O。框6235，5600 He Eindhoven，荷兰4。Cellcius BV，Horsten 1，5612 AX，Eindhoven，荷兰摘要热化学储存技术的最新进展引入了一种新型的闭环热量存储（TES）系统，称为热电池（HB），这被认为具有较高的能量损失，因为它具有较高的能量损失，因为它具有较高的能量损失，因为其差异性降低了差异性的差异，因为它是可忽略的。为了调查HB的潜在用例并为其进一步开发提供实际反馈，该研究采用基于模拟的方法来分析其对荷兰住宅建筑物中各种用例的建筑绩效的影响。确定了包括房主，分销系统运营商和地区供暖系统运营商在内的利益相关者，并根据相关文献和HB开发人员的意见来定义用例的初步用例列表。进行仿真方法是为了预测每个利益相关者的关键绩效指标。使用Kruskal-Wallis检验来对模拟结果进行排序和审查，并辨别每个用例元素的重要性。调查结果表明，HB具有将运营能源成本降低30％的潜力，以及从建筑物传播到地区供暖系统的峰值加热负荷。
住房和居住生活总体规划 - 2023 年
大学校园、艾伦代尔和皮尤校区。它充当着一个愿景，收集和记录与两个校区学生住房未来需求和愿望相关的见解、理解、战略和实施细节（以及与其他学生生活元素的关键关系，如餐饮、学生服务、户外娱乐和生活/学习潜力）。它寻找两个校区之间的共同点、公平性和差异性。它
编号：APSSB - 特里普拉邦森林
(b) 一般智力与推理能力 - 50 分（25 题，每题 2 分） 教学大纲： - 一般智力与推理能力教学大纲包括语言和非语言类型的问题。测试可能包括类比、相似性、差异性、空间可视化、问题解决、分析、判断、决策、视觉记忆、辨别、观察、关系概念、算术推理、语言和图形分类、算术数列等问题。测试还将包括旨在测试考生处理抽象概念和符号及其关系、算术计算和其他分析功能的能力的问题。
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
研究论文评估多胺代谢产物在血液中的作用以及结核分枝杆菌的DNA甲基化对多药物的患者
背景：结核病（TB）是中国第二大传染病杀手，耐药性结核病患者的患病率不断增加，使治疗工作变得复杂并增加了相关成本。对耐药结核病的机制和特征的研究有助于发现新药物靶标和新的抗结核药物的发展。方法：在这项研究中，使用高性能液相色谱（HPLC）来检测多胺代谢产物的含量，而蛋白质印迹，qPCR和ELISA被用来检测与多胺代谢相关酶的表达。牛津纳米孔技术（ONT）测序被应用于耐多药结核分枝杆菌（MTB）中的剖面DNA甲基化。基因本体论（GO）分析和基因和基因组（KEGG）途径富集分析的京都百科全书在筛选的差异性高甲基化基因上进行。此外，使用字符串和细胞尺度软件用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别关键基因。结果：结果表明，在结核病患者的外周血中，精子（SPD）和多胺代谢相关酶的升高升高。此外，多胺和代谢相关的酶的产生在多药耐药性结核病（MDR-TB）患者的外周血中增加。GO和KEGG分析表明，差异甲基化基因主要富含精氨酸代谢。PPI网络分析确定了最高程度的前五位关键基因：MoAx，vapc49，vapb49，higha3和nuoc。结论：MDR-TB患者的外周血中多胺代谢产物增加。多种耐药的MTB中差异性高甲基化基因参与精氨酸生物合成过程，差异甲基化基因可能在MTB的多药耐药性中起重要的生物学作用。
AI和收敛性文学
近年来，人工智能（AI）技术与人力资源管理实践的整合已成为一种变革性的力量，将新颖的考虑因素引入了融合 - 差异性话语（Smith，A。N.，＆Cockburn，D。（2017），Sparrow，P.R。和Bognanno，＆Bognanno，M.（2019）。AI，包括机器学习，自然语言处理和数据分析，从根本上改变了组织管理人力资本的方式（Smith＆Cockburn，2017）。随着AI成为人力资源管理功能的组成部分，例如招聘，人才发展和绩效评估，它提出了有关其通过标准化实践增强融合或通过适应独特的上下文需求促进融合的潜力的相关问题（Smith，A。N.，A。N.，＆Cockburn，＆Cockburn，D。
![arxiv：2502.06651v1 [cs.cr] 2025年2月10日](/simg/8\85d07bd4f031075dcff413f6e20fae8b425df70c.webp)
arxiv：2502.06651v1 [cs.cr] 2025年2月10日
摘要。为了学习和保护敏感的培训数据，人们对保存机器学习方法的隐私兴趣越来越大。差异隐私已成为隐私的重要衡量标准。我们对联合环境感兴趣，其中一组各方都有一个或多个培训实例，并希望在不揭示其数据的情况下进行协作学习。在本文中，我们提出了计算差异性私人分布函数的策略。从隐私预算的角度来看，揭示完整的功能更昂贵，但它也可能为学习者提供更丰富，更有价值的信息。我们证明了隐私保证并讨论计算成本，既适合任何安全模型的通用策略，又是基于秘密共享的特殊用途策略。我们调查了许多应用程序和目前的实验。
种族和药物毒性：对三种具有强有力的药物基因组学建议的心血管药物的研究。
摘要：临床药物遗传学实施联盟 (CPIC ® ) 制定了利用某些优先药物的药物遗传学信息的循证指南。华法林、氯吡格雷和辛伐他汀是 CPIC 严格规定的心血管药物处方指南。这些药物的各自药物基因在不同种族/祖先/人种群体中表现出相当大的差异性。种族和族裔在临床实践中通常用作替代生物标志物，可以在许多处方指南中找到。这是有争议的，因为不同种族/族裔群体之间存在很大的差异性，缺乏详细的种族信息，并且种族群体的地理分类很广泛。通过对电子健康记录 (EHR) 的回顾性分析，我们试图确定自我报告的种族/族裔对这些药物的不良反应概率的影响程度。所有模型都使用自我报告为白人的个体作为对照组。当我们校正协变量后，在“仅有种族”模型中观察到的不同种族群体与药物毒性之间的大多数明显关联均不再显著。我们确实观察到自我认定的亚裔种族在所有模型中都是华法林出血事件的显著预测因素（p=0.016）。此外，即使在校正了其他协变量后，黑人/非裔美国人（p=0.001）或其他/多种族（p=0.019）的患者在服用辛伐他汀时报告不良反应的概率也低于白人。在两种种族/民族可预测药物毒性（即华法林、辛伐他汀）的例子中，研究结果与这些药物的 CPIC 指南中描述的药物基因已知的整体变异性一致。这些结果证实，使用从 EHR 中提取的自我认同种族/民族信息作为药物不良反应预测指标的可靠性可能仅限于影响药物毒性的基因表现出巨大、明显的民族地理变异的情况。