XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System简化
简化的环境影响声明
List of Table Table 1- Environmental description and summary of the key findings and conclusions ..................... 18 Table 2-The total length with the total lines of seismic survey activities ............................................. 28 Table 3-The Roles and Quantities for the seismic project .................................................................... 29 Table 4 - Geodetic parameters .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................参数和技术标准“ TBD” ..................................................................................................................................................... 36 Table 8 - Applicable Laws and Regulation in Timor-Leste for the Seismic Survey................................ 37 Table 9 - Applicable International Standards and Guidelines for the Seismic Survey.......................... 40 Table 10 - Air Quality data collected from EBS and comparing it to WHO Air Quality Standard................................................................................................................................................
人工智能增强的简化搜索 Workday 工作援助，为临时工和雇员提供帮助
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通过对话简化生物信息学数据分析
高通量测序技术的快速进步产生了大量的OMICS 9数据，促进了重要的生物学见解，但带来了巨大的计算挑战。10个传统的生物信息学工具需要大量的编程专业知识，这限制了11位实验研究人员的可访问性。尽管努力开发用户友好的平台，但这12个工具的复杂性仍在阻碍有效的生物学数据分析。在本文中，我们介绍了Biomania-13 AI驱动的，自然的以语言为导向的生物信息学管道，该管道通过14实现生物学分析的自动和无编码执行来解决这些挑战。Biomania利用15个语言模型（LLM）来解释用户说明并执行复杂的生物信息学工作-16个流量，从现有的Python工具中整合了API知识。通过简化分析过程，17 Biomania简化了复杂的OMICS数据探索并加速了生物信息学研究。com-18依靠通用LLMS从头开始进行分析，生物狂热，以19个领域特异性的生物学工具告知，有助于减轻幻觉，并显着降低混乱和错误的可能性20。通过全面的基准测试和对各种生物学21数据的应用，从单细胞听号到电子健康记录，我们证明了Biomania的能力22降低技术障碍的能力，从而实现了更准确，更全面的生物学发现。23
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
简化的ledéveloppementde l'iagénérative
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量子多路复用器简化状态准备
量子态初始化或量子态准备 (QSP) 是量子算法中的一个基本子程序。在最坏的情况下，一般的 QSP 算法由于需要应用多个控制门来构建它们而成本高昂。在这里，我们提出了一种算法，该算法可以检测给定的量子态是否可以分解为子态，从而提高在初始化具有一定程度解缠状态时编译 QSP 电路的效率。通过消除量子多路复用器的控制来实现简化，从而显著减少电路深度和 CNOT 门的数量，并且执行和编译时间比以前的 QSP 算法更短。从深度和 CNOT 门数量方面的效率来看，我们的方法与文献中的方法不相上下。但是，在运行时间和编译效率方面，我们的结果明显更好，实验表明，通过增加量子比特的数量，方法的时间效率之间的差距会增加。
ANDA 提交——根据 GDUFA 对简化新药申请进行修订
I. 引言 本指南旨在向申请人解释 2022 年仿制药用户费用修正案 (GDUFA III)2 中设立的评估目标如何适用于根据《联邦食品药品和化妆品法案》（FD&C Act）第 505(j) 节（21 USC 355(j)）3 提交给食品药品管理局的简化新药申请 (ANDA) 或事先批准补充文件 (PAS) 的修正案。本指南介绍了修正案的分类和类别，并解释了修正案提交如何影响申请的评估目标日期。本指南取代了 2018 年 7 月的行业 ANDA 提交指南——根据 GDUFA 对简化新药申请的修正案。一般而言，FDA 的指导文件并不规定具有法律强制力的责任。相反，指南描述了该机构目前对某一主题的想法，除非引用特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。机构指南中使用“应该”一词的意思是建议或推荐某事，但不是要求。
简化管理期货策略 ETF
截至 2024 年 6 月 30 日的一年中，CTA 回报率为 14.52%，而其参考基准 SG CTA 指数同期回报率为 3.50%，比基准高出 11.02%。短期利率和相关头寸是 CTA 的主要风险和主要贡献者。整个曲线的较高利率，加上及时的能源、金属和农产品定位，导致总回报率接近 15%，优于竞争对手和基准。该基金的定位受益于资产曲线的形状，提供了正向套利。此外，该基金的实际波动率约为 14%，略低于趋势跟踪基金的典型目标。展望未来，我们相信该基金处于有利地位，可以利用能源和金属的近期牛市和农产品价格走软，同时全球收益率上升。纳入额外的流动性能源、金属和农产品头寸应能增强多元化并提供更广泛的潜在阿尔法来源。