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卡罗维发利 - 能源 - 欧盟委员会
2018 年卡罗维发利地区人均 GDP 相当于捷克平均水平的 65%，而另一个主要煤炭产区摩拉维亚西里西亚地区的人均 GDP 则为 75%。2018 年，该地区的平均月薪最低，为 27,974 捷克克朗（2018 年约 1,000 欧元），而全国平均水平为 31,868 捷克克朗（2018 年约 1,240 欧元），2018 年总体失业率较低，为 2.9%，略高于全国的 2.2%。卡罗维发利的失业率从 2013 年的 9% 下降，与全国总体积极的趋势一致。卡罗维发利的三个地区的失业率分别为索科洛夫区 5%、卡罗维发利 4.1% 和海布 3.7%。然而，由于新冠疫情的影响，到 2020 年 4 月，这些失业总人数与 2018 年和 2019 年同期相比有所增加。预计 2020 年夏季通知期将到期时，失业人数将大幅增加。
知识宝库 - 卡罗来纳法律奖学金库
尽管排版对于法律写作至关重要，但律师们却常常无法最大限度地发挥其优势。《北卡罗来纳州上诉程序规则》要求诉讼当事人提交的诉讼材料必须完全使用衬线字体（serif），这种字体的每个字符上都带有装饰性的“翅膀”和“脚”，而不能使用无衬线字体（sans-serif），因为无衬线字体的字边是直的。相比之下，北卡罗来纳州的初审法院几乎一致接受任何字体的诉讼材料，社会科学研究表明，无衬线字体在屏幕上和阅读障碍人士的阅读体验都更佳。残疾人权益倡导者、政府机构和大学通常建议作者使用无衬线字体以方便阅读。佛罗里达州和马里兰州等其他州的高等法院最近也修改了其可接受字体列表，并特别添加了无衬线字体选项。使用无衬线字体的可能性不仅有利于撰写辩护状的学习障碍人士，也有利于阅读辩护状的法官。因此，北卡罗来纳州最高法院应该修改该州的上诉规则，允许当事人以无衬线字体提交材料。
与HDAC9相关的风险基因座通过管理Twist1
1遗传学和基因组科学系，伊坎医学院，西奈山，纽约，纽约，纽约，美国，2心血管研究学院，纽约州西奈山的伊坎医学院，纽约，纽约，纽约，美国，美国，澳大利亚纽约州维克多克·卡德斯研究所3，澳大利亚，维克多·香澳大利亚悉尼，新南威尔士大学的圣文森特临床学校，公共卫生基因组学中心，公共卫生科学系，弗吉尼亚大学医学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔大学医学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔，联合国各州，心脏手术和心脏诊所5 Kravis Center在纽约西奈山的心血管健康伊坎医学院，纽约，美国联合国，7个综合心脏代谢中心，医学系，卡罗林斯卡研究院，卡罗林斯卡大学，卡罗林斯卡大学，卡罗林斯卡大学，瑞丁，瑞士，瑞典，瑞士，瑞士，呼吸中国医学，decriotiratory Depressition，Shanghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tonghai tongeria
经济学中的量子蒙特卡罗：压力测试和宏观经济深度学习
2 请注意，此处讨论的算法在概念上不同于用于分析量子多体系统的量子蒙特卡罗技术（Pang ( 2016 )）。3 其他方法包括量子搜索（如 Grover ( 1996 ) 中的方法）和相位估计（如 Kitaev ( 1995 ) 中的方法）。4 有关编码概率分布，请参阅 Grover 和 Rudolph ( 2002 )、Zoufal 等人 ( 2019 )、Herbert ( 2021a )，有关编码随机变量，请参阅 Rebentrost 等人 ( 2018 )、Vedral 等人 ( 1996 )、Herbert ( 2021b )、Woerner 和 Egger ( 2019 )、Stamatopoulos 等人 ( 2020a )。
评估和预测火电厂设备可靠性的蒙特卡罗方法
摘要 本文介绍了开发一种评估和预测锅炉厂和蒸汽轮机技术状况的方法的结果。所提出的方法基于故障的广义实验数据，通过蒙特卡罗模拟预测火电厂主要元件和部件的损坏。所提出的方法考虑了工艺流程的复杂性、周转时间、故障率和剩余金属寿命状况。它允许开发评估每个元素安全性的方法，以获得可靠且具有代表性的故障统计样本，以评估火电厂锅炉和蒸汽轮机的可靠性。根据结果，在100 MW条件下，蒸汽锅炉和涡轮机的故障运行概率为0.037。所得结果可用于建立预测模型，为延长火电厂锅炉房和蒸汽轮机元件的运行状态提供方法。可用于实施数字能源系统项目，用于监测和诊断火电厂的主要电力设备。
使用蒙特卡罗方法的深度主动推理代理
主动推理是理解生物智能的贝叶斯框架。其基本理论将感知和行动归结为一个单一的命令：最小化自由能。然而，尽管它在解释智能方面具有理论效用，但计算实现却仅限于低维和理想化的情况。在本文中，我们提出了一种神经架构，用于构建在复杂、连续状态空间中运行的深度主动推理代理，使用多种形式的蒙特卡罗 (MC) 采样。为此，我们介绍了一些对主动推理来说新颖的技术。这些包括：i) 通过 MC 树搜索选择自由能量最优策略，ii) 通过前馈“习惯性”网络近似该最优策略分布，iii) 使用 MC 丢失预测未来参数信念更新，最后，iv) 优化状态转换精度（一种高端注意力形式）。我们的方法使代理能够有效地学习环境动态，同时与基于奖励的对应者相比保持任务性能。我们在基于 dSprites 数据集的新玩具环境中说明了这一点，并证明主动推理代理会自动创建适合建模状态转换的解开表示。在更复杂的 Animal-AI 环境中，我们的代理（使用相同的神经架构）能够模拟未来的状态转换和动作（即计划），以显示奖励导向的导航 - 尽管暂时停止了视觉输入。这些结果表明，配备 MC 方法的深度主动推理提供了一个灵活的框架来开发受生物启发的智能代理，可应用于机器学习和认知科学。
2024 年卡罗莱纳州 MPN 研讨会
目标： 确定 MPN 患者的最佳治疗方法。 分析目前对分子反应的了解，将其作为临床意义的终点（如 MPN 中的总体生存率、无白血病生存率、无血栓生存率）的替代终点。 讨论 MPN 干细胞或造血干细胞微环境的潜在脆弱性，可以利用这些脆弱性进一步优化 MPN 治疗。
检查更新MDM2抑制剂NAVTEMADLIN阻止了小鼠黑色素瘤的体内生长，并增强放射疗法
1微生物学系，肿瘤和细胞生物学系，瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet。 2瑞典乌普萨拉大学免疫学，遗传学和病理学系。 3瑞典乌普萨拉大学乌普萨拉大学外科科学系。 4医学系风湿病学系，卡罗林斯卡大学医院和瑞典斯德哥尔摩的卡罗林斯卡研究所。 5分子医学中心，斯德哥尔摩，瑞典。 6免疫学和过敏部，医学系Solna，Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet。 7 Vanadis Diagnostics，Perkinelmer Inc，Sollentuna，瑞典。1微生物学系，肿瘤和细胞生物学系，瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet。2瑞典乌普萨拉大学免疫学，遗传学和病理学系。3瑞典乌普萨拉大学乌普萨拉大学外科科学系。4医学系风湿病学系，卡罗林斯卡大学医院和瑞典斯德哥尔摩的卡罗林斯卡研究所。5分子医学中心，斯德哥尔摩，瑞典。6免疫学和过敏部，医学系Solna，Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet。 7 Vanadis Diagnostics，Perkinelmer Inc，Sollentuna，瑞典。6免疫学和过敏部，医学系Solna，Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩的Karolinska Institutet。7 Vanadis Diagnostics，Perkinelmer Inc，Sollentuna，瑞典。
鞘脂组成和线粒体生物能的改变代表与白血病中多药耐药性相关的协同治疗脆弱性
通讯：凯尔西·H·费舍尔·韦尔曼（Kelsey H. Fisher-Wellman），布罗迪医学院生理学系以及美国北卡罗来纳州格林维尔的东卡罗来纳大学东卡罗来纳州糖尿病和肥胖研究所，美国北卡罗来纳州27834，美国。fisherwellmank17@ecu.edu; Myles C. Cabot，Brody医学院生物化学与分子生物学系以及美国北卡罗来纳州格林维尔市东卡罗来纳州大学的东卡罗莱纳州糖尿病与肥胖研究所，美国北卡罗来纳州27834，美国。cabotm@ecu.edu。作者的贡献Kelsey H. Fisher-Wellman，James T. Hagen，Miki Kassai，Li-Pin Kao，Margaret A.M.尼尔森，凯尔西·L·麦克劳克林，汉娜·科尔森，托德·E·福克斯，苏 - 芬·坦，大卫·J·菲斯，马克·凯斯特，马克·凯斯特，托马斯·P·劳伦·小，戴维·克拉克斯顿和迈尔斯·C·卡博特参加了数据收集和分析。Kelsey H. Fisher-Wellman和Myles C. Cabot进行了研究设计。Kelsey H. Fisher-Wellman和Myles C. Cabot参加了起草和编辑手稿。Kelsey H. Fisher-Wellman和Myles C. Cabot负责资助支持。所有作者都阅读并批准了最终手稿。