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World File Search System经验教训
Viva Energy Australia 经验教训报告第 1 号
早期参与为监管机构和其他相关机构提供了一个机会，让他们可以提出问题并跟进任何需要澄清的方面，而这远远早于他们收到理事会的推荐，要求他们对规划申请提出意见。如果对开发存在不确定性，DA 流程的时间表可能会受到影响。为了缓解这种情况，项目团队希望确保任何所需信息不超过传统加油站的正常预期。由于早期参与，DA 流程标准“进一步信息请求”阶段所要求的信息并不繁琐，而且很容易解决。
临床试验的经验教训有关免疫的三重组合...
自2010年代以来，免疫检查点抑制剂（ICI）和BRAF/MEK靶向疗法已经显着改善了患有无法切除或转移性黑色素瘤的患者的预后，现在，处于良好状态的患者可以期望5年的总生存率（OS）率为50％或以上（1-3）。根据当前的长期用途数据，在ICIS中，Nivolumab Plus iPilimumab疗法组合被认为是最有前途的疗法，报告的总反应率（ORR）为58％，中位OS为72.1个月（1）。在有针对性的疗法中，dabrafenib plus trametinib的组合是最广泛使用的，高ORR为68％，有利的5年OS率为71％，为19％的患者（2）。然而，所有患者的无进展生存期（PFS）仅为11.1个月，大多数患者的反应均未持续（2）。
经验教训的开放式开放ran 2024年9月
● Goal: truly multi vendor solution ● Standardised open interfaces ● Vertical and horizontal disaggregation ● Three O-RAN Alliance RAN functions: O-RU, O-DU, O-CU (CP and UP) ● Other key elements: RIC and SMO ● O-RAN Alliance nomenclature for Cloud Platform: O-Cloud
回顾 AI 系统工程——关键挑战和经验教训 †
许多现实世界的任务都具有不确定性和概率数据的特点，这些数据对于人类来说很难理解和处理。机器学习 (ML) 和知识提取 [ 1 ] 有助于将这些数据转化为有用的信息，以实现广泛的应用，例如图像识别、场景理解、决策支持系统等，从而在广泛的领域中实现新的用例。各种机器学习方法，特别是深度神经网络 (DNN)，在解决计算机视觉和模式识别等难题方面取得了成功，导致了人工智能 (AI) 领域的寒武纪大爆发。在许多应用领域，人工智能研究人员已将深度学习作为首选解决方案 [ 2 , 3 ]。这一发展的一个特点是过去十年人工智能进步的加速，这导致人工智能系统强大到足以引发严重的伦理和社会接受问题。这一发展的另一个特点是此类系统的工程方式。最重要的是，数据分析、模型构建和软件工程等传统上独立的学科之间的相互联系日益紧密。如图 1 所示，AI 系统工程涵盖了构建 AI 系统的所有步骤，从问题理解、问题规范、AI 模型选择、数据采集和数据调节到在目标平台和应用环境中的部署。
15-06 - MDMP 经验教训和最佳实践手册 - DTIC
无论是在实际行动中还是在 CTC 的训练中，规划时间通常都极其有限。在这些情况下，部队通常会省略 MDMP 的步骤。大多数 CTC 培训师都同意，当时间有限时，完全省略 MDMP 的任何步骤都不是解决方案，而且往往会降低任务成功率。伊拉克和阿富汗的作战行动导致在规划过程中使用非教义故事板。这种做法缺乏向指挥官提供所需决策信息所需的保真度，并可能导致行动期间失去同步。
美国农业部森林服务站火灾经验教训报告
增强现有的航空管理培训，包括夜间飞行作业管理。当地 - 安吉利斯国家森林 (ANF) 安吉利斯国家森林主管和洛杉矶县已同意修改合作协议年度运营计划 (AOP)，以明确管理层对夜间飞行的期望。常规培训和运营将确保事件指挥官 (IC) 知道，他们可能会批准在傍晚和清晨使用适当部署的夜间飞行直升机来控制火灾，这种火灾是直接威胁，或可能对生命和财产构成威胁，在适当的情况下，或当两个机构都处于统一指挥时。这将适用于所有安吉利斯国家森林土地，包括初始行动区内的土地。安吉利斯国家森林人员在使用夜间飞行直升机时将接受有关安全要求的额外培训。森林将以“雇佣援助”的形式支付这些行动的费用。在 2010 年春季森林首席官员会议和与洛杉矶县举行的年度春季首席官员会议上，讨论了夜间飞行行动的话题。所有具有值班官员身份的森林首席官员都知道，他们可以利用洛杉矶县消防局的直升机在安吉利斯国家森林的任何地方进行夜间飞行灭火支援。火灾行为建模改进
美国农业部森林服务站火灾经验教训报告
增强现有的航空管理培训，包括夜间飞行作业管理。当地 - 安吉利斯国家森林 (ANF) 安吉利斯国家森林主管和洛杉矶县已同意修改合作协议年度运营计划 (AOP)，以明确管理层对夜间飞行的期望。常规培训和运营将确保事件指挥官 (IC) 知道，他们可能会批准在傍晚和清晨使用适当部署的夜间飞行直升机来控制火灾，这种火灾是直接威胁，或可能对生命和财产构成威胁，在适当的情况下，或当两个机构都处于统一指挥时。这将适用于所有安吉利斯国家森林土地，包括初始行动区内的土地。安吉利斯国家森林人员在使用夜间飞行直升机时将接受有关安全要求的额外培训。森林将以“雇佣援助”的形式支付这些行动的费用。在 2010 年春季森林首席官员会议和与洛杉矶县举行的年度春季首席官员会议上，讨论了夜间飞行行动的话题。所有具有值班官员身份的森林首席官员都知道，他们可以利用洛杉矶县消防局的直升机在安吉利斯国家森林的任何地方进行夜间飞行灭火支援。火灾行为建模改进
从大型研究中学到的关于生理相关性的经验教训......
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型，它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中，科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域（包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑）的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外，通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型，如小胶质细胞和血管内皮细胞，也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展，但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成，单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库（如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO)）中单细胞转录组数据的数量不断增加，引发了各种二次合成分析，这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞，并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明，原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络
