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World File Search System弦长
海军人事长
将会穿的衣服——这是军事时装设计师研究了好几年的一个课题——在由 650 名预备役军人和他们的陆军干部举办的一场模特秀中得到了展示。从滑雪板底部的马海毛登山鞋到他为了防止眼睛被晒伤而戴的护目镜，生活在北极的军人对正确着装的精心程度，就像初次约会的初入社交界的少女一样。（顺便说一下，马毛登山者毛刷是用来滑雪的，因为它们的刷毛可以在上坡时防滑。）以下是海蜂队学员模仿的穿着考究的北极人所穿的特殊服装清单：“长柄”（特殊的厚重冬季内衣）、野战裤、绒毛夹克、派克大衣、九磅重的登山靴、指间手套，以及至关重要的护目镜。他的装备还包括山地滑雪板、背包、睡袋、斧头和支架、雪鞋、行李袋、水壶、餐具和口粮。* 总而言之，当他携带所有发给他的衣服和设备时，他的体重约为 100 磅
长QT综合征
•考虑转介到咨询和基因检测的临床遗传学•β受体阻滞剂（例如nadolol）在LQT1患者中具有极高的保护性，并且在LQT2和LQT3中具有适度的保护性。LQTS基因型的意识允许选择性地使用Beta阻滞剂。 β受体阻滞剂在整个怀孕期间都与胎儿生长限制有关，因此通过连续生长扫描提供胎儿监测（或者考虑到局部治疗后）。 • High risk individuals may be fitted with an implantable cardiac defibrillator (ICD) - arrange an ICD check & download • Avoid QT prolonging medication—please refer to full list at back of high risk folder at reception on delivery suite or see www.crediblemeds.org • Risk of congenital LQTS with fetal heart block. 从20周的妊娠每4周通过听诊或超声检查来监测胎儿心率。 如果持续的胎儿心动过缓<110bpm，请参考胎儿回声。LQTS基因型的意识允许选择性地使用Beta阻滞剂。β受体阻滞剂在整个怀孕期间都与胎儿生长限制有关，因此通过连续生长扫描提供胎儿监测（或者考虑到局部治疗后）。• High risk individuals may be fitted with an implantable cardiac defibrillator (ICD) - arrange an ICD check & download • Avoid QT prolonging medication—please refer to full list at back of high risk folder at reception on delivery suite or see www.crediblemeds.org • Risk of congenital LQTS with fetal heart block.从20周的妊娠每4周通过听诊或超声检查来监测胎儿心率。如果持续的胎儿心动过缓<110bpm，请参考胎儿回声。
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在早期人类胚胎发育期间细胞质弦的重要性
结果：检查了78例患者的208个胚胎的发育。81.2％的胚胎在胚泡阶段具有CS；常规IVF产生的胚胎中存在77％的Cs，而CS的86％存在于受囊肿内精子注射（ICSI）受精的胚胎中（P = 0.08）。有更多的CS+胚胎发展为较高质量的胚泡（52.1％对20.5％，p = 0.02）。在CS+组中（KID：6.1±2.1 vs. 4.7±2.07; IDA：8.0±1.9 vs. 6.8±2.3 vs. 6.8±2.3，p <0.01），在CS+组中，表征胚胎发展（KIDSCORE）和智能数据分析（IDASCORE）等表征的形态运动评分值较高。两组之间早期胚胎发育的动力学相似。但是，CS+胚胎较早地到达了胚泡阶段（TB：103.9 h vs. TB：107.6 H; P = 0.001）。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
