XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抗衡
RE：询问镍供应链，尽职调查，人权
亲爱的亚当斯先生，我们代表朱戈·布鲁恩格（JungoBrüngger）女士回答，非常感谢您向我们介绍您的报告“发掘出来的镍：印度尼西亚镍行业的人力和气候成本”，并为我们准备了关键的信息。她感谢您与我们联系并考虑我们的回应。我们的相关专家部门合作审查了该报告和Resulong Quesoons。我们根据您的问题准备了以下有关供应链制图和公司尽职调查的说法。您将在此电子邮件末尾找到该声明。请告诉我们，如果您还有其他问题，我们很乐意协助。真诚的，您在梅赛德斯 - 奔驰集团AG的可持续发展团队请注意我们的陈述如下：请注意我们的陈述如下：一般而言，梅赛德斯 - 奔驰试图确保其产品仅包含在没有紫罗兰人权和环境标准的情况下开采和生产的材料。对梅赛德斯 - 奔驰的尊重和protecoon人权至关重要。我们知道，在某些供应链中存在人权紫罗兰的巨大风险，并且会对它抗衡。在我们的人权尊重制度（HRR）的情况下，我们为我们的供应链中的人权紫罗兰（Humporial Piolaoons）开发了一种Systemaoc方法。我们的供应链非常复杂。拥有超过数十万名直接供应商和更多的子供应商，您必须以战略性和基于风险的方式进行。这正是我们的人权尊重制度的目标。这些评估的结果它使我们能够鉴定出来，并避免在早期阶段对人权的尊重的风险和可能的负面影响。为此，我们正在与供应商密切联系，并在必要时在现场定期进行基于风险的审计。镍是梅赛德斯·奔驰（Mercedes-Benz）将其分类为心脏的24种原材料之一，我们根据联合国商业和人权指导原则（UNGPS）的逻辑和方法进行了面向风险的原材料评估。目的是在我们的原材料供应链中积极地染上和中间的风险。有关与UNGP一致的方法的特定信息可以在我们的网站上找到。我们的供应链非常复杂，可能涉及矿山的许多阶段。在每个阶段，可以有20多个子供应商。我们的目标是使供应链更加透明。这使我们能够承担赋予人权和环境风险，并与我们的供应商在Cooperaoon中抵抗它们。镍已作为这些原材料评估的一部分进行了评估。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。
as/cult/inf（2024）1224年12月4日或。英语文化，科学，教育和媒体委员会监管社交媒体上的内容审核
as/cult/inf（2024）1224年12月4日或。英语文化，科学，教育和媒体委员会调节社交媒体上的内容审核以保护言论自由报告员：意大利瓦伦蒂纳·格里波（Valentina Grippo）女士，自由主义者和民主党在互联网上为欧洲的欧洲言论自由：自2019年以来由欧洲议会议会自2019年采用的文本。决议2144“互联网治理与人权”（2019年1月23日通过）1。委员会的报告和决议基础提倡对互联网治理的批判性反映，并强调政府的重要性，私营部门，公民社会，学术和技术互联网社区以及媒体继续“继续进行开放和包容的对话，以共同发展和实施基于民主和法律权利的数字社会的共同愿景和规则的共同愿景。2。5）并防止用户保护和安全要求成为沉默的观点和破坏媒体自由的借口”（第2144号决议的第9.4节）。2。决议2281“社交媒体：社会话题或对人权的威胁？”（在12 Avril 2019上通过）3。4。因此，大会建议欧洲理事会成员国“完全遵守有关言论自由权的相关国际义务，特别是欧洲人权公约第10条（ETS No.因此，大会呼吁欧洲理事会将其互联网治理更有效地工作在保护人权上，充分实施部长委员会在这个领域的建议，并且在这种情况下，在此背景下，除了其他情况下，他们：“考虑整体政策，不仅考虑抗衡计算机犯罪的罪行和滥用刑法的权利；在互联网上滥用罪行；包括建立专门的警察部队，以发现和确定适当的技术资源，并为用户提高了教育；委员会的报告和以其基础协议采用的决议，同样，滥用互联网和社交媒体的使用可能会造成表达自由，包括信息自由，并强调“需要进一步探索社交媒体应承担的责任，而社交媒体应在这方面承受这一方面的责任，并确保公共当局必须确保这样的根本权利得到完全尊重的责任（第3281页）。5），在制定该权利的法律框架时，并提供国家法规，要求社交媒体提供者确保各种观点和观点，并避免沉默有争议的政治思想和内容”（第2281号决议）。
引用：LV J，Wang C，Gao X等。动态模型的开发和验证，以预测急性Myo
抽象目标不良事件和预后因素的风险在急性心肌梗塞（AMI）后在不同的时间阶段发生变化。在AMI住院后的早期，不良事件的发生率很大。因此，需要动态风险预测来指导AMI的入院后管理。本研究旨在为AMI后的患者开发动态风险预测工具。设计前瞻性队列的回顾性分析。在中国设立108家医院。参与者在中国急性心肌梗塞注册处总共有23名887例患者。主要结果衡量全因死亡率。结果进行多变量分析，年龄，先前的中风，心率，杀伤类，左心室射血分数（LVEF），院内经皮冠状动脉干预（PCI）（PCI），复发性心肌缺血，再生心脏梗死，心脏故障，心脏故障，心脏故障，心脏故障（HF）在住院期间与远期治疗相关，并在抗年度施工时进行了抗衡状态。与30天至2岁之间的死亡率有关的变量，包括年龄，先前的肾功能障碍，HF病史，AMI分类，心率，Killip类，血红蛋白，LVEF，Hospital PCI，Hospital PCI，HF，HF在住院期间，HF在出院后30天内在30天内恶化，抗血小板治疗，抗乳状细胞疗法，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制作用，β受体抑制剂在30天内使用。包括不良事件和药物的包含显着提高了没有这些指数的模型的预测性能（似然比测试P <0.0001）。这两组预测因子用于建立动态预后列图，以预测AMI患者的死亡率。C索引的c指数为30天和2年的预后命名图为0.85（95％CI 0.83-0.88）和0.83（95％CI 0.81-0.84）的衍生归因于0.79，0.79（0.79）（95％CI 0.71-0.86）和0.71-0.86）和0.81（95％CI coi cos in valiality CORERTIATY in VILATIONS）（95％0.79-0.79-0.79-0.79-0.79-9-0）--84）--84）--84）--84）--84）--84） - 184） - 84） - 84） - 184） - 184） - 184） - 184） - 184） - 184） - 184） - 184） - 184-0） - 84） 校准。
197心脏移植
：射血分数<20％b。功能性III类或心力衰竭症状的历史c。先前的心室心律失常d。最大VO 2> 15 mL/kg/min。小儿患有心力衰竭的患者，需要以下一项或多种持续症状，••连续输注静脉内肌力抗体剂，或•机械通气支持或•具有心脏病的心脏病的机械通气循环系统支持或不符合上述标准的心脏病的人，但有50个人的峰值（如果是峰值），则•有50％的人：预测年龄和性别）；或•心肌病或先前修复或抑制的先天性心脏病和可归因于心脏病的生长衰竭；或•用药物或可植入的除颤器无法治疗的接近猝死和/或威胁生命的心律失常；或•具有反应性肺动脉高压的限制性心肌病；或•反应性肺动脉高压和肺血管耐药性不可逆转的升高的风险，这可能会阻止未来的原位心脏移植；或•具有功能性单脑室的婴儿的自然病史可能会恶化先天性心脏病的自然病史；或•导致心脏移植的解剖学和生理状况，而无需全身性室功能障碍。心脏转移后心脏移植后的心脏转载可以被认为是医学上必不可少的。心脏移植在所有其他情况下都是研究的。除了上述信息外，当存在以下任何条件时，我们还不涵盖心脏移植：•已知的当前恶性肿瘤，包括转移性癌症•最近复发的最新恶性肿瘤o注意：先前治疗的恶性肿瘤的复发风险评估是由移植团队进行的；提供者必须提交一份声明，并说明为什么最近治疗恶性肿瘤的患者是移植的合适候选人。•未经治疗的全身感染使免疫抑制不安全，包括慢性感染•其他不可逆的终末期疾病不归因于心脏或肺部疾病•具有复发风险的癌症病史•复发的风险•全身性疾病•可以通过固定的态度固定的态度来使其受到抗衡的能力，从而加剧了这种疾病，•可以抗拒，以至于固定的能力•固定的能力•固定的能力疗法，使其固定疗法，以抗化治疗。血管耐药性（PVR）大于5木单元，或经过治疗*•尽管治疗*•尽管有最佳的医疗治疗，但大于或等于16 mm/hg的转肺梯度（TPG），但预计不会随着心脏移植而改善。* *有些人可能是候选心脏肺移植的候选者（请参阅策略＃269）。
肺炎克雷伯菌中的副菌CoL杂音与铁载体受体CIRA和B-内酰胺酶活性的突变有关
ce-ferocol是一种新型的铁载体偶联的头孢菌素，具有抗碳青霉烯的病原体的有效活性。铁载体分子具有用于细胞进入的活性铁吸收系统的外膜渗透。ce-fienocer保留用于治疗由多药耐药的革兰氏阴性杆菌引起的患者的感染，并且治疗方案有限。然而，在监视研究中的clinal分离株中已经报道了Ce Fifocol-Non敏感的分离株。可怀疑性的降低可能与β-内乳酶以及其他因素有关[1]。与鲍曼尼杆菌[2]，铜绿假单胞菌和大肠杆菌[3]中的抗CE拟合抗性有关[3]。抗菌异质抗性描述了一种现象，其中遗传均匀细菌的亚群表现出对特定抗生素的一系列敏感性。异质具有相当大的临床相关性，因为抗生素治疗可能会选择更具耐药性的人群。杂质是一个重要因素，导致无法解释的抗体治疗衰竭。在碳苯甲烯类革兰氏阴性病原体中据报道了广泛的CE Finocol异质抗性[4]。但是，缺乏研究CE -Fifocol异质抗性的机制的彻底研究。我们使用磁盘扩散法对CDC＆FDA抗生素耐药性分离株中的革兰氏阴性碳青霉烯酶检测面板中的80个分离株测试了CE-Finocol（30μg; Hardy Diag-nostics）的敏感性。ce Fienocy对面板中的大多数耐碳青霉菌株表现出有效的效率。我们识别了几个cen finocol-non敏感的肺炎分离株（补充表S1）。此外，在Ce -Finocol磁盘扩散测定法中，散射的菌落出现在K.肺炎的抑制区域中（图1 a），这表明对ce fiforcocer的异质抗衡。这项研究基于CE-Finocol-firocy象征性菌株K。K。肺炎0097属于使用MLST 2.0（https://cge.food.dtu.dtu.dk/services/mlst/）确定的多焦点序列确定的SE型ST3603。使用抗性基因识别（RGI）（https：//card.mcmaster。CA/Analyze/RGI）。抗性基因包括BLA TEM-1，BLA OXA-9，BLA KPC-3，BLA SHV-11，SUL1，SUL1，SUL2，DFRA12，DFRA12，DFRA14，AAC（6'）-IB，AADA1，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，AADA2，APH（6）-ID，APH（6）-ID，APH（3'''''-ib，Fosa，Fosa6和几个ant and and and and ant nattibibibibibibibibibiceciocic E.我们使用人口分析（PAP）测定法来确认K.肺炎A 0097中的基因构成异源。PAP分析确定了琼脂抗性菌落数量的比例
海报：葡萄糖：自动胰岛素输送的安全，安全和可扩展的系统
摘要 - 型1糖尿病（T1D）是一种代谢性疾病，其中个体的胰腺停止产生胰岛素。需要补偿合成胰岛素。胰岛素的动力学以及各种固有和无关因素对葡萄糖的影响使T1D的治疗变得复杂[19]。研究表明，现代机器学习（ML）算法[19]，[8]，[18]，[16]非常适合管理T1D，现有的自动胰岛素输送系统[10]，[13]，[4]，[4]，[2]，[2]，[1]，[1]不支持ML。来自ML的错误预测，无论是来自恶意模型[6]，[9]或良性模型的盲点，可以在用于控制胰岛素泵时杀死人。自动胰岛素输送系统还必须与现实世界中的其他实际挑战（例如皮肤感染[12]和泵衰竭[7]抗衡。这些风险以及缺乏复杂ML的解释性，使人们不愿在实践中采用ML来管理T1D [3]。因此，当前的系统构建者和用户选择了可解释的确定性算法，这些算法在MAN-MAN-T1D中提供了适度的控制，而不是最准确的最准确的预测。但是，与T1D一起生活的人错过了一个可行的机会，可以通过不使用ML来改善其长期健康并减轻T1D管理负担。在本文中，我们面临着支持用于管理T1D的强大预测ML算法的挑战。我们构建了第一个自动胰岛素输送系统，该系统可以采用任何算法来安全，安全地控制胰岛素泵。我们的贡献在我们的新型系统中，称为Glucos，我们从头开始设计和实施，以及在自动给出胰岛素时处理安全性和安全性的新型安全机制。葡萄糖不与任何特定算法相关，并且可以安全地支持任何算法，包括基于ML的[20]，[15]，基于生理的[5]，[17]，控制理论[11]，[14]和基于启发式的[13] [13]，[10]，[10]。我们对安全性的主要见解是，在足够长的时间内，所有正确的算法都将服用相同数量的胰岛素。例如，在给定的一天，一个人需要给固定量的胰岛素剂量吸收所有食物中的所有葡萄糖。由于合成胰岛素作用缓慢，因此预测未来的代谢状态早期注射胰岛素对于长期健康至关重要。Glucos对现代基于ML的算法的支持为用户提供了剂量胰岛素的预测能力。为了安全性，葡萄糖是一种具有保守和安全模型的预测ML模型，可为ML提供足够的灵活性来主动控制胰岛素泵，同时保持安全模型规定的范围。我们没有丢弃当前系统使用并用精美ML代替它们的无聊的旧传统算法，而是将这些简单的算法重新利用，以作为我们安全逻辑的基础。通过易于理解和有效的算法将我们的安全逻辑扎根，我们继承了随之而来的解释性和确定性。
lnas-framework-a-uk-uk-green-taxonomy-for- ...
独立的土地，自然和改编系统（LNA）咨询小组今天发布了第二个且最终的报告，概述了一个实用的框架，以支持动员资产用于弹性和以适应为中心的投资。，即使全球温度升高限制在工业前水平高1.5°C时，英国和其他国家也必须与更频繁和极端的急性天气事件以及海平面上升的慢性风险抗衡。在英国，过去一年中，与天气相关的纪录与房地产保险索赔和最近的风暴导致了多次死亡，对房屋的广泛损失，停电以及有时迫使大部分大西部铁路网络暂停。在海外，图片同样鲜明。加拿大和美国已经忍受了前所未有的野生季节，西班牙的灾难性降雨和潮流量已经夺走了数百人的生命，并可能造成数十亿美元的伤害。消息很明确：没有任何区域不受气候变化的影响，并且适应至关重要。lnas，从绿色技术咨询小组（GTAG）中脱离的任务是为HM政府提供有关如何在英国绿色分类法内发展适应和弹性的建议。在其报告中，LNA提出了一个五步框架，以确定适应性投资并制定标准，以确定其在提供适应性和弹性结果方面的有效性。在没有量化的国家适应目标的情况下，一个精心策划的政府支持的适应分类法可以帮助识别和扩展有效的弹性建筑解决方案。适应是必要的。这样的分类法可以指导财务机构更好地了解身体气候风险，并帮助实际经济公司和投资者在适应性的技术和解决方案中识别和部署机会，从先进的预测工具和水上有效的灌溉系统到自然的解决方案。有希望的是，研究表明，适应解决方案的广泛定义的总回报率比市场高16.3％。通过阐明对适应和弹性的投资的资格，英国绿色分类法可以为财务机构提供他们在规模上进行投资并加快这些挑战需求的信心和指导。到目前为止，没有一个国家还建立了一种适应性分类法，该分类学始于我们需要看到的结果 - 这是一个真正的经济，适应已经存在的气候变化。本文所描述的基于第一个原则的方法旨在做到这一点，提供一个框架来支持动员对弹性和适应性投资的动员。Robert Bradburne博士主席，LNAS咨询小组兼首席科学家，环境局
先生。迈克尔·J·霍尔特
（研究与技术），国防部研究与工程副部长 Holthe 先生目前担任国防部研究与工程副部长办公室平台与武器技术主任。在这一职位上，Holthe 先生担任高级专家、顾问和经理，也是国防部在平台和武器技术领域的高级顾问。Holthe 先生负责国防研究与工程主任办公室（研究与技术）下属空、陆、海、天领域平台和武器领域航空航天技术和推进、定向能、材料、弹药、电力和能源以及无人系统的科技工作和发展的战略、协调和监督。Holthe 先生于 2020 年 4 月被任命为高级行政服务人员。此前，Holthe 先生曾担任陆军副助理部长办公室（研究与技术）的杀伤力组合主任。担任此职务期间，霍尔特先生负责杀伤力科学和技术工作，包括能量学、推进和弹头，以增加射程和决定性作用；制导和导引头，以提高在 GPS 拒绝或退化环境中的精度；动能武器和定向能武器，用于经济实惠的防空；导弹和火炮，用于扩大射程精确射击；以及士兵武器技术，使陆军部队能够与任何敌人抗衡。2016 年，霍尔特先生被任命为代理一级 SES 技术主任和陆军副助理部长（研究和技术）的副手。 Holthe 先生曾担任陆军研究、开发、测试和评估 (RDT&E) 计划的 6.1（基础研究）、6.2（应用研究）、6.3（先进技术开发）、6.4（技术成熟计划）和 6.7（制造技术）预算活动的首席科学和技术 (S&T) 战略规划师和顶级联络人、协调员、经理和发言人。他负责这些计划的计划开发、评估和监督，并担任陆军首席科技顾问、咨询师和发言人，制定并向陆军部、国防部长办公室和国会辩护选定的科学和技术预算、计划、方案、优先事项和投资。 Holthe 先生于 1995 年获得明尼苏达州诺斯菲尔德圣奥拉夫学院体育科学学士学位，主修运动医学。他于 1999 年获得爱荷华州立大学运动科学（生物力学）硕士学位。Holthe 先生于 2003 年完成了海军研究生院的高级采购计划，并于 2014 年毕业于竞争发展小组/陆军采购奖学金计划，在该计划期间，他担任 PEO Soldier 的助理产品经理和系统集成商，曾担任陆军副助理部长办公室（研究和技术）纳蒂克士兵研究开发和工程中心联络官，陆军助理部长办公室（财务管理和主计长）/陆军预算办公室导弹采购和 RDT&E 预算分析师。霍尔特先生于 2006 年成为陆军采购部队成员，并于 2018 年毕业于人事管理办公室联邦行政学院民主社会领导力项目。在其职业生涯中，霍尔特先生曾获得民事服务成就奖章、两项民事服务指挥官奖、陆军高级单位奖和圣莫里斯勋章 - 民事级别。