XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System群集
sars-cov- 2感染：P4O2联盟的结果
SARS-COV-2感染四个月后的抽象背景，22％–50％的Covid-19患者仍有投诉。长期covid是一种异质性疾病，寻找亚型可以帮助对个体患者进行优化和开发治疗。在感染后3-6个月的P4O2 Covid-19人群中，从95例患者中收集了方法数据。 对患者特征，急性SARS-COV-2感染的特征，长期的互联症状数据，肺功能和调查表进行了无监督的分层聚类，并描述了长期相互证明的影响和严重性。 评估鲁棒性，将围绕MEDOID的分区用作替代聚类。 结果揭示了三个不同的群集患者的三个不同的簇。 群集1（44％）主要代表女性患者（93％），患有哮喘，并患有四种症状类别的中位数，包括疲劳，呼吸道和神经系统症状。 他们表现出温和的SARS-COV-2感染。 群集2（38％）主要由男性患者（83％）组成，患有心血管疾病（CVD），患有三种症状类别的中位数，最常见的是呼吸道和神经系统症状。 该簇还显示出1 s内的强制呼气量明显较低，一氧化碳的肺部扩散能力。 群集3（18％）主要是雄性（88％），具有先前存在的CVD和糖尿病。 该簇显示出最轻度的长相，并且患有一种症状类别中位数的症状。 后续研究是方法数据。对患者特征，急性SARS-COV-2感染的特征，长期的互联症状数据，肺功能和调查表进行了无监督的分层聚类，并描述了长期相互证明的影响和严重性。评估鲁棒性，将围绕MEDOID的分区用作替代聚类。结果揭示了三个不同的群集患者的三个不同的簇。群集1（44％）主要代表女性患者（93％），患有哮喘，并患有四种症状类别的中位数，包括疲劳，呼吸道和神经系统症状。他们表现出温和的SARS-COV-2感染。群集2（38％）主要由男性患者（83％）组成，患有心血管疾病（CVD），患有三种症状类别的中位数，最常见的是呼吸道和神经系统症状。该簇还显示出1 s内的强制呼气量明显较低，一氧化碳的肺部扩散能力。群集3（18％）主要是雄性（88％），具有先前存在的CVD和糖尿病。该簇显示出最轻度的长相，并且患有一种症状类别中位数的症状。后续研究是结论长互联患者可以根据其临床表现并易于获取信息将三种不同的表型聚类为三种不同的表型。这些簇显示出患者特征，肺功能，长期造成的严重程度和急性SARS-COV-2感染严重程度的区别。这种聚类可以帮助为患有长期共同的患者选择最有益的监测和/或治疗策略。
将英国的水泥和石灰行业置于净零的道路上
MNZ-PEAK群集合作伙伴关系是我担任APPG主席最激动人心的CCS项目之一。这是英国最先进的项目之一，提供了将英国最大的天然气场之一重新利用的机会，为一家较差的LD领先碳店，接受了一个数百年来一直是该行业的碳。超出了项目的重大经济利益，所提供的存储规模使MNZ-PEAK群集成为一个在国内和国际上具有重要意义的项目。
IOM对气候变化和与灾难有关的弹性...
Judy，Kevin和Lola协助将转介到群集，卫生，教育，性别和保护，粮食安全和农业以及水，卫生和卫生等集群中，以满足撤离中心和影响社区的直接需求。IOM通过DECM集群的协调支持对于满足近期需求至关重要，尤其是孕妇，哺乳的母亲，残疾人和老年人，包括内部流离失所者（IDPS）等最脆弱的人。•在2022年，IOM Tonga通过ECMD群集支持了即时
使用聚类来了解热浪中的城市内变暖：对巴黎，蒙特利尔和苏黎世的见解
摘要我们通过将近地表的近表面空气温度与行星边界层高度进行聚类，从而引入了新的方法论进步，以表征分析的城市内群集。为了说明这种方法，我们分析了三个热浪（HWS）：2019年在巴黎，2018年的HW，蒙特利尔的2018 HW和Zurich的2017 HW。我们在热波事件发生之前，期间和之后评估基于群集的特征。，尽管该聚类通过中等分辨率成像光谱仪（MODIS）土地覆盖数据获得的建筑区域确定的城市群集与内置区域保持一致，但也可以识别出跨越几公里的其他当地热点，并扩展到建筑区域之外。使用客观的滞后模型，我们进一步确定了地面存储通量和全波向下辐射通量之间的磁滞循环的总体强度系数，在热浪期间，农村簇的城市群集的范围从0.414到0.457，从0.126到0.126到0.157。在所有城市中，随着热浪的进展，我们观察到累积的地面热通量中的加油率模式。这种提出的两组分聚类方法的未来发展，并将更具影响力的物理学和空间和时间分辨率的进步整合在一起，将为城市气候分析的城市提供更全面的特征。
图形神经网络的图形聚类
图形神经网络（GNNS）已在许多图分析任务（例如节点分类和链接预测）上实现了最新结果。然而，图形群集等图形上的重要无监督问题已证明对GNN的进步具有更大的抵抗力。图形聚类的总体目标与GNN中的节点合并相同 - 这意味着GNN池方法在聚类图方面做得很好？令人惊讶的是，答案是否 - 在简单的基准（例如应用于学习的表示上的K均值）良好工作的情况下，循环的GNN合并方法通常无法恢复群集结构。我们通过仔细设计一组实验来进一步研究，以研究图形结构和属性数据中不同的信噪情景。为了解决这些方法在聚类中的性能不佳，我们引入了深层模块化网络（DMON），这是一种受群集质量模块化量度启发的无监督的汇总方法，并显示了它如何处理现实世界图的挑战性聚类结构的恢复。同样，在现实世界数据上，我们表明DMON产生的高质量群集与地面真相标签密切相关，从而获得了最先进的结果，比各个不同指标的其他合并方法提高了40％以上。关键字：图形聚类，图形神经网络，随机块模型
在一个仅通过从河流和池塘里抽水而活的水生昆虫动物区系的时代，我们可以看到...
开发了一种用于昆虫的DNA条形码分析的多功能遗传标记，该标记已在全球范围内寻求（我希望将其应用于环境DNA分析，也可以应用于陆生昆虫！）[研究结果]⚫近年来，来自环境DNA的元基因组（社区）分析全面研究了仅通过从河流和池塘中收集水来居住在那里的生物群，在全球范围内吸引了大量关注，需求一直在增加。 ⚫在鱼类，鸟类，哺乳动物和甲壳类动物中已经开发了高度的遗传标记（PCR引物），并经常用于环境DNA分析。 ⚫在昆虫中，地球上种类最多的物种，对全面的社区分析的需求很大，但是物种多样性越高，遗传多样性越高，使得可以开发可用于所有昆虫的基因标记，并且与其他动物群体相比已落后。但是，即使在本文中的试验中，这次发表的论文中发表的遗传标记也已被证明是高度的，而且预计不仅在水生昆虫中，而且昆虫的社区分析都会迅速加速。 ⚫当提交论文时，以预印式的形式发布了有关新开发的标记的信息，并在出版之前已在国内和国际环境DNA分析中使用，并且也因标记的多功能性而受到好评。一些合同进行环境DNA分析工作的公司已经在其网站上发布了日本对本文的解释。 https://edna-blog.com/paper/insectprimer/
提案要求投资咨询服务一月...
标准将使用基于群集的格式进行评估：一组与常见刺激或一组两个多项选择项目相关的多项选择项目，以及与常见刺激相关的技术增强项目。CCR科学内容测试包括一些群集，其中仅包含多项选择项目以及一些包含多项选择和技术增强物品的簇。每个集群将与单个标准与其相关的学科核心思想，科学和工程实践以及交叉切割概念保持一致。
西湖计划委员会常规会议 - ...
滚动电话 - 晚上7:00 - 会议委员会批准会议委员会 - 12/02/24＆12/10/24理事会报告业务24-11-67条例2024-93 2024-93 Rezone Rezone East of Porter Road，Center Ridge Road南部，PP＃21621001＆004和21620018，（4035 Porter Rd。）从R-1F-80（单个家庭）到R-1F群集（单个家庭群集），病房4，参考。10/18/24，播放11/11/24，12/2/24; 90天分机。时间到期3/15/24
