XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System翻找
关于大屠杀的讲座
今天还有人对大屠杀（也称纳粹大屠杀）感兴趣吗？如果有，那么这些人如何继续证明他们对如此丑陋的话题感兴趣？或者，亲爱的读者，您不认为纳粹大屠杀不是一个丑陋的话题吗？我仍然不断听到有人声称，翻找上个世纪的尸山是一种变态行为——当然，这只是比喻。因此，我的主张是：让这件事过去吧，因为今天我们面临的问题更加紧迫。我当然可以理解这种观点，因为在我年轻的时候，父母在我上学期间搬家了，导致我在历史课上三次遇到纳粹大屠杀。据说，我祖父母那一代人制造了这么多尸山，而这些尸山却一次又一次地摆上来，这可不是什么乐趣。因此，即使我们忽略某些主题，它们也不会消失。大屠杀也是如此，采取不切实际的态度并希望大屠杀会自行消失是徒劳的。
关于大屠杀的讲座
今天还有人对大屠杀（也称纳粹大屠杀）感兴趣吗？如果有，那么这些人如何继续证明他们对如此丑陋的话题感兴趣？或者，亲爱的读者，您不认为纳粹大屠杀不是一个丑陋的话题吗？我仍然不断听到有人声称，翻找上个世纪的尸山是一种变态行为——当然，这只是比喻。因此，我的主张是：让这件事过去吧，因为今天我们面临的问题更加紧迫。我当然可以理解这种观点，因为在我年轻的时候，父母在我上学期间搬家了，导致我在历史课上三次遇到纳粹大屠杀。据说，我祖父母那一代人制造了这么多尸山，而这些尸山却一次又一次地摆上来，这可不是什么乐趣。因此，即使我们忽略某些主题，它们也不会消失。大屠杀也是如此，采取不切实际的态度并希望大屠杀会自行消失是徒劳的。
人工智能AI 及社会智慧SI 结合有效推展...
1. 定义问题(identify and define problem) 2. 找寻资料(research the need or problem) 3. 发展解决方案(develop possible solutions) 4. 选择最佳方案(select the best possible solution) 5. 制作原型(construct a prototype) 6. 测试与评估(test and evaluate the solution) 7. 沟通方案(communicate the solution) 8. 再设计(redesign) 9. 完成(completion)
撒哈拉以南非洲的能源贫困与……并列
‡…‡›ǡ–š‡—‡”ƒ– ”‰›‰‡…›ȋȋȋȋȋȍ”‡Ž‡†‡†ƒ…'“ ƒ…Š‡〜‡ - ‡''‡××™„›ͷͻͷǥ'•找积 - ‹'ǡ–š‡ƒ–ƒ×€€‰‰‰›'„„ƒŽ‡‡”‰›•‡'“”‡–ǧ–〜‡'‡×（ '“ƒ… - ‹…ƒ秀›››''••€€‡™×' - Š' - - - - - - - '×…€‡ - ‡ - ˆ”'ˆ…………€…' - ” - €€ ‡ˆ‡■ “‰›'〜‡” - ›×ˆ”×…ƒƒ† - Š‡‡‡‡‡‡‡‡™‡™■„™♦‡‡———“‰›ȋȋȋ” –š•ǡ–š‡‰‡‡“ ƒ–”'' 'ǥŠ×• - - - †› ‹•'〜‡Žƒ•€€â''''''•‡•ƒ•„ǧǧšƒ找一项！ ‡ - - ” ‹…›‰‡‡” ƒ–钓务…ƒ'…×…找置ˆ ———“‡‡Ž‡” - ”×…找ͷͷƒ†ͷͺͷƒ•–š‡–ƒ“‰‡†›‡ƒ”•'ˆ ‹'Ž‡♦‡‡‡—TAIJ‰›•›•›•找ƒ–â'ˆ‡Ž‡ - “”…› ———‡‡…‡ - “‰”找积‹–›ƒ……••'ˆƒŽ -š‡•……' - ” - â€来的ƒ–‡‰ach…ƥƒ…׎€才应†› ‹•͉ϳ;„找一项•›• - •‡•Ž‡‡ - ■€„›ͷͷƒ†ͷͺͷƒ”‡•–š‡•'• - ˆ‡ƒ•找‡‡‰” ƒ–€âˆ –š‡‡‡‡‡‰ - ‹‰ȁȁ †™×Ž都„‡•……‡‡••• - ȁ‡ƒ•找积‡…' ' ‹… …'•–•Ǥ Š‹Ž‡ –Š‹• †'‡• '– ”‡“—‹”‡ –Š‡ ‹ –‡‰”ƒ–‹' 'ˆ •–'”ƒ‰‡ •›•–‡ •ǡ ‹– ™‹ŽŽ Š‡Ž' –Š‡ …'— –”‹‡• ”‡†—…‡ –Š‡‹” ‡Ž‡…–”‹…‹–› •‡…–'” ƒ”„' ‡ ‹••‹' „› ͻͼǤͼά ƒ † ͼͷǤ;ά „› ͶͶ ƒ † ͶͺͶ ”‡•'‡…–‹˜‡Ž›Ǥ
尽管现有数据存在挑战，CDC 仍找到了利用数据了解和解决 COVID-19 健康差异的方法
OIG 如何进行此次审查 2021 年 3 月和 4 月，我们对负责收集和分析 COVID-19 数据的 CDC 工作人员进行了结构化访谈；与州、地方和领土实体以及部落流行病学中心 (TEC) 合作；并制定计划解决差异。我们还对来自六个管辖区和两个 TEC 的工作人员进行了结构化访谈，这些工作人员代表了各种州、地方、领土和部落实体。我们询问了 CDC 工作人员如何使用数据来识别和解决差异，以及他们在整个疫情期间为管辖区和 TEC 提供的支持。我们询问了管辖区和 TEC 与 CDC 的合作情况，以及他们在收集、报告和接收 COVID-19 数据和分析方面面临的挑战。
信息空间的法律法规作为...建立能源翻新和可再生能源在社会住房中的智能整合到近零的能源状态
像其他岛屿一样，马耳他面临着巨大的挑战，可以确保其能源供应和独立性。对建筑物对几乎为零的能源的深入翻新和解决“智能准备”被普遍认为有助于解决此类挑战，同时满足了2018年欧盟建筑物指令（EPBD）的紧急情况。使用已建立的EPBD成本优化方法来定义了马耳他住宅建筑的基准测试，但是这些指南详细介绍了一步和一个基准定义方法，忽略了峰值载荷，建立网格交互要求和能源存储。为了抵消这些不足之处，本研究提出了一种创新的多标准方法，该方法改编自ISO 52000-1：2017标准，该方法支持新的EPBD要求，以优化舒适性和解决能源贫困。这是通过在“自由运行模式”下优化自适应舒适性来进行的，然后再切换到机械空间加热和冷却。在对经过深层翻新的现有40个社会住房区块的案例研究中实施这种方法时，发现不适的时间已大大降低，而对剩余的不适时的高峰需求需要机械加热和冷却，则需要减少。尽管被动措施如此积极影响，但与通过主动和可再生能源（RE）度量相比，这项措施对建筑物的能量等级的影响较低，但该研究对建筑物的能量等级的影响较低。因此，提出的多层基准测试方法可确保每种能量效率措施都以其自身的优点进行适当加权，而不是在单个基准指标下进行所有措施。关于负载匹配和网格相互作用的智能指标，使用System Advisor模型软件进行了详细的分析表明，电池储能系统具有将RE供应与需求相匹配的能力，尽管此方法仍然远离成本优势。研究得出的结论是，重新激励措施应远离进料关税，并在其高成本的情况下补贴直接使用，存储和负载匹配。此外，成本优势分析还应量化热不适，能量贫困和网格不匹配的成本，以确保对建筑物进行深入翻新的整体方法。
基于网络的药物再利用方法为多种复杂疾病背后的全身性慢性炎症找到了新的治疗机会
复杂疾病与多种细胞、生理和临床表型相关。为了加深我们对疾病机制的理解和治疗这些疾病的能力，阐明特定疾病表型的分子基础和治疗途径至关重要，尤其是与多种疾病相关的疾病表型。炎症过程构成了一种突出的表型，涉及多种健康问题，包括缺血性心脏病、中风、癌症、糖尿病、慢性肾病、非酒精性脂肪肝以及自身免疫和神经退行性疾病。虽然数百种基因可能在每种疾病的病因中发挥作用，但分离出与特定表型相关的基因（例如炎症“成分”）可以帮助我们了解这种表型在各种疾病中的潜在基因和途径，并预测针对该表型的潜在药物。在这里，我们提出了一种计算方法，该方法整合了基因相互作用网络、疾病/特征基因关联和药物靶标信息来实现这一目标。我们采用这种方法分离与慢性炎症相对应的复杂疾病的基因特征，并优先考虑药物以揭示新的治疗机会。
新泽西州公立学校员工短缺工作组成员的初步建议
（e）重建工作：适用于重建工作的要求在N.J.A.C.5：23-6.7。 重建是在N.J.A.C.中定义的 5：23-6.3。 与维修，翻新和改变不同，重建不是一种工作。 重建可能明确表示，可以包括修复，翻新和更改工作的组合。 是工作的程度和性质使项目成为重建。 没有定量标准可以确定项目是否是重建。 当项目进行在进行工作时无法占用的区域，并且在重新占用该区域之前需要新的占用证书时，项目将成为重建。 必须满足这两个标准。5：23-6.7。重建是在N.J.A.C.中定义的5：23-6.3。 与维修，翻新和改变不同，重建不是一种工作。 重建可能明确表示，可以包括修复，翻新和更改工作的组合。 是工作的程度和性质使项目成为重建。 没有定量标准可以确定项目是否是重建。 当项目进行在进行工作时无法占用的区域，并且在重新占用该区域之前需要新的占用证书时，项目将成为重建。 必须满足这两个标准。5：23-6.3。与维修，翻新和改变不同，重建不是一种工作。重建可能明确表示，可以包括修复，翻新和更改工作的组合。是工作的程度和性质使项目成为重建。没有定量标准可以确定项目是否是重建。当项目进行在进行工作时无法占用的区域，并且在重新占用该区域之前需要新的占用证书时，项目将成为重建。必须满足这两个标准。
使用时间改进的 3D-QALAS 中的 T1 和 T2 映射...
简介：T 2 和 T 1 估计可改善各种病理的特征描述，但较长的扫描时间阻碍了定量 MRI (qMRI) 的广泛应用，因此已经开发了序列以实现高效的 3D 采集。例如，3D-QALAS 1 利用交错的 Look-Locker 采集和 T 2 准备脉冲来对 T 1 和 T 2 进行全脑量化。但是，3D-QALAS 应用恒定翻转角并在 5 个时间点重建图像，这些时间点由于冗长的回波序列期间的信号演变而出现模糊。总结图 1，我们建议通过以下方式改进 3D-QALAS：(1) 结合基于子空间的重建来解决完整的时间动态以消除模糊 (2) 使用与自动微分兼容的模拟通过 Cramer-Rao 界限 (CRB) 优化采集翻转角，(3) 并减少每重复时间 (TR) 的总采集次数以缩短扫描时间。方法：子空间重建：传统 3D-QALAS 应用 T 2 准备和反转脉冲并测量 5 次采集，每次采集都利用 4 度翻转的回声序列。不是为 5 次采集中的每次采集重建一个体积，而是让 𝐸 成为 3D-QALAS TR 中 𝐴 采集之一中的回声数量（通常 𝐴= 5，𝐸= 120 →𝑇= 120 × 5 = 600 𝑒𝑐ℎ𝑜𝑒𝑠/𝑇𝑅 ），其中 𝑇 是回声总数。我们生成一个信号演化字典，用 SVD 计算低维线性基 Φ，从而产生一个易于处理的重建问题 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑖𝑛 𝛼 ‖𝑦−𝐴Φ𝛼‖ + 𝑅(𝛼) ，其中 𝐴 表示傅里叶、线圈和采样算子以及 𝑅 正则化。通过使用 𝑥= Φ𝛼 解析时空体积，我们旨在利用与 𝑇 回声 2 的字典匹配来估计更清晰的定量图。图 2 (A) 中的体内实验表明，使用子空间可以减少估计的 T 2 图中的模糊。 CRB 翻转角优化：我们通过最小化两种方式的 CRB 来优化 3D-QALAS 中的翻转角：(1) 优化每个回波序列的一个翻转角 (2) 优化每个回波序列中的所有翻转角。我们使用传统的 4 度翻转角初始化了这两种优化，利用了代表性组织参数 [T 2 =70ms、T 1 =700ms、M0=1] 和 [T 2 =80ms、T 1 =1300ms、M0=1]，并最小化了基于 CRB 的成本函数。我们为 3D-QALAS 实现了自动微分兼容信号模拟 3，从而能够计算基于 CRB 的优化的梯度。减少采集：我们通过从 TR 末尾移除采集，设计了具有 A ={5,4,3} 采集的优化序列，从而加快了扫描速度。实验：我们在扫描仪上实施了针对每个回波序列进行优化的 3D-QALAS 序列，并使用 Mini System Phantom、型号 #136（CaliberMRI，美国科罗拉多州博尔德）和人类受试者（经 IRB 批准）上的常规和优化序列采集数据，进行了 3 次和 5 次采集（1x1x1mm3 分辨率，R=2）。我们比较了使用子空间重建（秩 = 3）和字典匹配估计的定量图。结果：优化序列：图 2（B）绘制了优化的翻转角和（C）与应用子空间重建进行定量估计时的传统序列相比的所得 CRB。优化可以减少 CRB 或者以更少的采集次数匹配传统的 5 次采集 CRB，从而有可能缩短扫描时间。模型和体内：图 3（A）和（B）显示了从模型和体内数据估计的图，其中每个 ETL 翻转角优化的序列（A=3,5 次采集）与恒定翻转角匹配。讨论和结论：未来的工作将实施全翻转角优化序列来解决未来实验中的 T 1 偏差。将子空间重建与自动微分启用的翻转角优化相结合，可获得改进的 3D-QALAS 序列，并将扫描时间缩短 1.75 倍。参考文献：[1] Kvernby, S. et al. J. Cardiovasc. Magn. Reson. 16 , 102 (2014)。[2] Tamir, JI 等人 Magn. Reson. Med. 77 , 180–195 (2017)。[3] Lee, PK 等人 Magn. Reson. Med. 82 , 1438–1451 (2019)。致谢：NIH R01 EB032708、R01HD100009、R01 EB028797、U01 EB025162、P41 EB030006、U01 EB026996、R03EB031175、R01EB032378、5T32EB1680
兽医学院教学医院资本规划项目
鉴于校园总体规划和六年资本支出计划包括对兽医学院 (CVM) 教学医院的翻新和扩建；鉴于该医院专注于教学并提供实践学习体验，学生、住院医生和实习生可与 CVM 教职员工密切合作；鉴于现有的教学医院建于近四十年前，已无法满足学校日益增长的学术项目的需求；鉴于该项目预计翻新约 25,000 平方英尺 (GSF) 并增加约 32,000 GSF，总计 57,000 GSF 的更新现代化空间用于 CVM 教学医院的学术项目；鉴于翻新和扩建将提供新的检查室、手术室和服务模块、社区实践空间以及 ICU、中级护理套房、物理治疗和药房以及必要的支持空间；鉴于，大学正在申请 430 万美元的规划授权，以完成工作图并使用来自私人捐赠和 CVM 现金储备的 100% 非一般基金资源为规划项目提供资金；鉴于，在设计开始并确定整个项目的确定范围、成本、资金计划和时间表后，大学可以提交后续的全额项目资金申请；鉴于，根据弗吉尼亚州和弗吉尼亚理工大学之间的 2006 年管理协议，校监委员会有权批准非一般资助的主要资本支出项目的预算、规模、范围和总体资金。因此，现在决定，授权大学继续进行 430 万美元的规划授权，通过工作图完成兽医学院医院翻新和扩建项目的设计。建议：批准授权弗吉尼亚理工大学规划兽医学院医院翻新和扩建项目的决议。 2024 年 8 月 28 日