XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过长
MICHEL FELKAY - 国际警察协会
Unité-Magistrats 联盟秘书长 Béatrice Brugère 对法律案件的处理时间感到担忧。最后一个例子是 Silhem，他被一名尚未受审的人杀害。她谴责法国司法系统陷入危机。司法系统必须彻底改革。无论对于法国人还是法官来说，这都变得至关重要，甚至不可或缺。如今，法官已不再具有审判的自由。掌印大臣，即最高司法首脑，规定了处理法律案件的时间限制。但随着每个人都能在自家门口看到中午，轻松处理文件已成为一种真正的闲事。司法必须与警察、宪兵、专家、其他司法人员、翻译人员合作。正义只有在采取行动时才存在：调查、辩论、保护、审判、惩罚和制裁或预防。这个时间必须计时，否则程序将失败。去年夏天，一份报告指出，司法程序严重落后于进度，原因如下：错误的法庭判决或错误的政治选择。这意味着欧洲人权法院对未能遵守期限的谴责！如何告诉犯罪受害者，由于行政拖延过长、法律难以忍受，寻求正义的时间很长……令人担忧甚至恐惧的是，这种拖延的常规正在形成，并成为一种常态。我们必须战斗，以便正义能够正常发挥作用。如今，法律对于累犯的处罚与初犯一样严厉，Béatrice Brugère 说道。年轻的 Sihem 被谋杀是司法不再正常运作的完美例子（调查的每个阶段都拖延太久）。他的谋杀嫌疑人是一名多名平民，此前已在巡回审判中被判刑，但在刑期结束前被释放。他因谋杀这名年轻女孩而再次成为媒体关注的焦点。这怎么可能呢？他第一次犯罪是在 2011 年，今年在加尔省审判，因为持械抢劫不算严重案件
FDM 虚拟打印 3D 部件的拓扑优化
目的：本研究工作旨在展示在考虑制造参数的情况下对 FDM 虚拟打印的中观结构部件进行拓扑优化的可能性。设计/方法/方法：使用软件 ABAQUS 对 FDM 打印的 3D 部件进行拓扑优化。另一方面，已经实现了使用基于 G 代码文件的脚本的数值方法来创建虚拟模型。然后，根据固体各向同性材料惩罚 (SIMP) 方法对其进行优化，以最小化应变能为目标函数，以 30% 的体积分数为约束。结果：虚拟模型的最终拓扑优化设计与均质部分大致相似。此外，虚拟模型的应变能小于均质部分。然而，虚拟 3D 优化部件体积大于均质部件。研究局限性/含义：在本研究中，由于缩短了模拟时间，我们将研究限制在一层。此外，优化虚拟模型所需的时间过长。在接下来的研究中，我们将优化多层细观结构。 实际意义：我们的研究提供了一种强大的方法来精确优化考虑到制造环境的细观结构。 原创性/价值：在本文中，我们通过一种新颖的方法研究了 FDM 虚拟打印的 3D 部件的拓扑优化潜力。 通过我们的方法，我们能够在考虑制造参数的情况下对 FDM 打印的 3D 部件进行拓扑优化。 关键词：拓扑优化、熔融沉积建模、虚拟 3D 打印部件、SIMP 对本文的引用应按以下方式给出：I. Antar、M. Othmani、Kh. Zarbane、M. El Oumami、Z. Beidouri，FDM 虚拟打印的 3D 部件的拓扑优化，材料与制造工程成就杂志 112/1 (2022) 25-32。 DOI：https://doi.org/10.5604/01.3001.0016.0289
创伤知情护理系列创伤及其对……的影响
创伤经历与发展 大脑自下而上发展。底部区域（即脑干和中脑）控制最简单的功能，如呼吸、心率和血压调节。相比之下，上部区域（即边缘系统和皮层）控制更复杂的功能，如思考和调节情绪。大脑最有调节能力的底部区域最先发育；随后依次是相邻但更高级、更复杂的区域。这通常被称为“顺序发展”。大脑顺序发展的过程，当然还有功能的顺序发展，都是由经验引导的。大脑会根据经验进行自我发展和调整。2 有了最佳（更积极）的经验，大脑就会以健康的方式发展，拥有多样化和灵活的能力。然而，当正常发育经历的时间、强度、质量或数量受到干扰时，可能会对神经发育产生毁灭性的影响，从而影响功能。 3 这意味着，早期接触过多、过早、过频繁和过长的不良童年经历 (ACE) 会通过扰乱大脑发育影响儿童或青少年的健康。早期接触压力和逆境尤其有害，因为儿童 90% 的大脑发育发生在生命的前五年。压力和创伤会扰乱健康的大脑发育，儿童和青少年更有可能出现不良的学业和行为结果，包括读写能力差、社交问题、注意力问题和攻击性。 4 预防和干预 了解创伤对年轻大脑的影响 5 将有利于制定有针对性的干预措施和治疗策略，以促进康复和减轻长期健康后果。通过将这些知识融入实践，工作人员和护理人员可以营造一个更安全、更具支持性的环境，以验证儿童或青少年的经历，支持安全和治愈的环境。该研究强调了进行全面的创伤知情筛查和评估的重要性，以及开发创伤反应护理和针对心理和神经方面治疗的干预措施的重要性。
面向程序员和投资者的量子计算
读完本书后，你就会完全理解为什么这本书是为程序员和投资者共同撰写的。首先，我们来谈谈关于量子计算的两个问题：1）何时才有可能建造一台高效的量子计算机？2）它将解决哪些问题？已经撰写的关于量子计算的书籍包含不同性质的概念：它们或多或少地详细讨论了控制亚原子现象的（量子）物理原理，揭示了研究量子物理（线性代数）所需的数学，最后它们处理量子计算。在这本书中，读者不会找到任何关于物理原理的概念，对于数学，他们只会找到量子计算所需的应用部分，其中包括对复数向量和矩阵进行算术运算的算法。然后，在此基础上，读者将找到最著名的量子门和量子算法的描述，以及用 C 语言实现的量子算法。量子计算机将被描述为一个硬件黑匣子，它能够将给定的输入转换为给定的输出，就像计算机科学教科书中经常出现的那样，其中计算所依赖的半导体电子学概念只是暗示，甚至可以完全省略。因此，本书无法回答问题 1。我们是否能够成功构建一台高效的量子计算机，这个问题需要对量子物理学有透彻的了解和经验才能冒险回答。相反，阅读本书后，读者会发现自己对第二个问题有了精确的答案：如果今晚魔鬼像童话故事中那样构建了一台完全高效且稳定的量子计算机，能够处理相当大的量子比特矩阵，那么第二天我们可以用它做什么呢？必须立即指出的是，量子硬件的特点是，只需一次动作，即一次机器状态改变，就能完成某些矩阵操作，而当今基于图灵机原理的计算机则必须通过嵌套的无数个循环迭代来执行这些操作，因此执行时间相当长，对于某些问题，执行时间过长，无法找到技术上有用的解决方案。
适用于大型数据中心应用的氢基储能系统
氢气被用于应对气候挑战，尤其是在重型运输和工业应用等难以脱碳的应用领域，以及通过长时储能实现清洁电网，因此越来越受到人们的关注[1,2]。氢气在众多成熟领域和若干发展中应用领域中都具有巨大潜力[3]。虽然人们在交通领域的氢能和燃料电池技术研发方面已经做出了巨大努力[4-9]，但人们对固定式应用的兴趣正在重新燃起。特别是大型固定式应用，它们没有像燃料电池电动汽车那样严格的限制，例如储能密度、储能系统质量和热管理，是采用氢能技术的主要候选对象[10]。然而，要想取代任何现有技术，新技术的成本和性能都至关重要。要想广泛采用氢气，生产成本是关键。为推动该领域的进步，美国能源部 (DOE) 于 2021 年宣布了“氢能计划”，这是“能源地球计划”中的第一个计划，旨在加速清洁能源解决方案的突破。“能源地球计划”的重点是将清洁氢能的生产成本在 10 年内降低 80% 至每公斤 1 美元，从而实现氢能的大规模部署 [11]。氢能可用于满足备用电源的需求，因为它具有大规模、长期和与电网解耦的储能能力。氢基技术可以提供稳定、可靠的离网电力，在停电时可快速提供并按需供电。提供应急服务的关键设施，例如医院、警察局和消防站、供水和废水处理设施以及用于支持基本公共服务的通信系统，通常依靠备用柴油发电机来确保电网断电时的持续供电。例如，供水设施需要能够维持水压以扑灭毁灭性的火灾。此外，工业区、港口和机场等未达标区域不符合主要空气污染物标准，是氢气可以解决减排问题的另一个领域。美国环境保护署 (EPA) 维护 EPA 绿色
全球基金在肯尼亚共和国的资助
尽管经历了一段艰难和充满挑战的时期，肯尼亚在抗击这三种疾病方面取得了进展。艾滋病毒感染率从 2018 年的 4.9% 下降到 2020 年的 4.5%，艾滋病毒发病率从 2016 年的 0.27% 下降到 2020 年的 0.14%。结核病防治也取得了进展，2018 年至 2020 年期间发病率下降了 11%。然而，进一步的进展受到严重阻碍，因为流程效率低下，延误了采购，影响了整个供应链的药品供应。虽然肯尼亚医疗用品管理局 (KEMSA) 1 正在以有竞争力的价格采购质量有保证的商品，但周转时间过长导致延误，损害了项目。仓储和配送控制不力，影响了数据质量和商品可追溯性，以及中央和医疗机构层面的药品供应。没有一个强大的系统来监测、跟踪和报告运送到医疗机构的商品，无法完全说明收到的药品。采购和供应链管理系统被评为无效。尽管 2020 年和 2021 年 COVID-19 严重扰乱了全球基金项目，但赠款大多表现良好，关键影响指标呈积极趋势。2020 年，150 万艾滋病毒感染者中约有 96% 知道自己的感染状况，89% 正在接受治疗，94% 的病毒载量得到抑制。2 过去 10 年，新感染病例减少了 44%。疟疾患病率和结核病发病率都有所下降。然而，并非所有项目方面都步入正轨。由于 COVID 限制而做出的决定推迟了计划于 2020 年进行的长效杀虫蚊帐分发活动，这可能会增加疾病的患病率、发病率和死亡率。如果不能减少漏诊的结核病病例数量，将会增加疾病的发病率和患病率。肯尼亚的项目干预措施被评为部分有效。肯尼亚及时吸收新冠资金的能力仍然很低，在拨款结束时仅为 51%，这主要是由于采购拖延所致。资金利用率低限制了该国快速应对疫情的能力。新冠资金的管理，包括拨款灵活性，需要显著改进。
使用改进的序贯概率比检验在实时功能磁共振成像实验中提前停止
使用改进的序贯概率比检验进行共振成像 Sarah JA Carr 1,2 、Weicong Chen 3 、Jeremy Fondran 4 、Harry Friel 5 、Javier Sanchez-Gonzalez 6 、Jing Zhang 4 和 Curtis Tatsuoka 4,2,* 1. 英国伦敦国王学院精神病学、心理学和神经科学研究所神经影像学系 2. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学神经病学系 3. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学计算机与数据科学系 4. 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学人口与定量健康科学系 5. 美国俄亥俄州高地黑兹飞利浦医疗集团 6. 西班牙马德里飞利浦医疗集团 *通讯作者：Curtis Tatsuoka 10900 Euclid Avenue 凯斯西储大学克利夫兰， OH，美国 44106 电子邮件：cmt66@case.edu 关键词：实时 fMRI、自适应 fMRI、动态实验、SPRT、提前停止 摘要简介：功能性磁共振成像 (fMRI) 通常需要较长的扫描时间以确保可以检测到相关的大脑活动。然而，过度的实验会导致许多不良影响，例如学习和/或疲劳影响、受试者不适、过多的运动伪影以及无法持续关注任务。因此，过长的实验会对信号质量和准确的体素激活检测产生不利影响。在这里，我们建议使用一种新颖的统计驱动方法对实时 fMRI 进行动态实验，当观察到足够的统计证据来评估与任务相关的激活时，该方法会提前停止。方法：对 12 名健康青少年受试者和 11 名极度早产 (EPT) 青少年受试者的数学 1-back 任务的 fMRI 扫描实施基于一般线性模型 (GLM) 的体素级序贯概率比检验 (SPRT) 统计数据。该方法基于似然比，并允许基于统计误差阈值进行系统性早期停止。我们采用两阶段估计方法，可以准确估计误差方差。报告了不同第一阶段长度的早期停止性能，并将激活结果与完整持续时间进行比较。最后，对两个早期停止的模型进行组比较
使用心理健康护理中高度去识别的数据预测患者等待时间：增强型机器学习方法
背景：等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务，它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低，等待时间分析的任务就会变得更具挑战性，这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标：本研究的第一个目标是开发机器学习模型，利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素，第四个目标是建立这些模型，使它们实用且易于实施（因此对护理提供者有吸引力）。方法：我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据，使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者，他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果：不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异，但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值，为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用，并提高了模型的预测能力。结论：随机森林方法通过系统知识得到增强，为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测，尽管高度去识别的输入数据的效用很低，而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素，并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
植物细胞器基因组育种的潜力
Maeda, A., S. Takenaka, T. Wang, B. Frink, T. Shikanai 和 M. Takenaka (2022) DYW 脱氨酶结构域对靶标 RNA 编辑位点的邻近核苷酸有明显的偏好。Plant J. 111: 756–767。Melonek, J., J. Duarte, J. Martin, L. Beuf, A. Murigneux, P. Varenne, J. Comadran, S. Specel, S. Levadoux, K. Bernath-Levin 等人 (2021) 小麦细胞质雄性不育和育性恢复的遗传基础。Nat. Commun. 12: 1036。Mok, BY, MH de Moraes, J. Zeng, DE Bosch, AV Kotrys, A. Raguram, F. Hsu, MC Radey, SB Peterson, VK Mootha 等人(2020) 细菌胞苷脱氨酶毒素可实现无 CRISPR 的线粒体碱基编辑。《自然》583：631-637。 Mok, YG, S. Hong, S.-J. Bae, S.-I. Cho 和 J.-S. Kim (2022) 植物叶绿体 DNA 的靶向 A 到 G 碱基编辑。《自然植物》8：1378-1384。 Motomura, K., Z. Moromizato 和 S. Adaniya (2003) 源自 Oryza rufipogon 的水稻品系 RT102 细胞质雄性不育的遗传和育性恢复。《日本热带农业杂志》 47: 70–76. Nakazato, I., M. Okuno, H. Yamamoto, Y. Tamura, T. Itoh, T. Shikanai, H. Takanashi, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2021) 拟南芥质体基因组中的靶向碱基编辑。纳特。植物 7：906–913。 Nakazato, I.、M. Okuno、C. Zhou、T. Itoh、N. Tsutsumi、M. Takenaka 和 S. Arimura (2022) 拟南芥线粒体基因组中的靶向碱基编辑。过程。国家。阿卡德。科学。美国 119：e2121177119。 Nakazato, I., M. Okuno, T. Itoh, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2023) 质体基因组碱基编辑器 ptpTALECD 的表征与开发。Plant J. 115: 1151–1162。Omukai, S., SI Arimura, K. Toriyama 和 T. Kazama (2021) 线粒体开放阅读框 352 的破坏可部分恢复细胞质雄性不育水稻花粉的发育。Plant Physiol. 187: 236–246。Takei, H., K. Shirasawa, K. Kuwabara, A. Toyoda, Y. Matsuzawa, S. Iioka 和 T. Ariizumi (2021) 两个番茄祖先 Solanum pimpinellifolium 和 Solanum lycopersicum var 的从头基因组组装。 cerasiforme，通过长读测序。DNA
姓名： Phillip Janowicz 博士 职位和隶属关系
我的想法是将免疫检查点抑制剂和癌症疫苗与放射疗法和纳米颗粒相结合。他还展示了关于 Ferumoxytol/Feraheme 的临床数据，这为第二天我的报告做了很好的铺垫。另一位受邀演讲者是 Stefanie Corradini 教授，她也从德国提供了非常有趣的观点。关于进行 DTI 的新方法、更正确的方法，大家议论纷纷（Marc Agzarian 博士发表了精彩的报告，其中还包括胶质母细胞瘤病例），总体而言，会议的主题是降低放射治疗的毒性，同时提高癌症治疗的有效性。我想说，许多研究人员设想 MRI 引导的放射治疗与免疫治疗相结合，将来能够取代某些癌症的手术。与 Yves De Deene 交谈并深入讨论（例如在会议晚宴期间）基本的生物学实验想法，是开展合作方面的一大亮点。我以前在网上见过 Yves，但从未与他面对面交谈过，也没有进行过长时间的交谈。与 Christopher Crane 博士和 Stefanie Corradini 教授以及澳大利亚本地的放射治疗 (RT) 和 MRI 专家交流也很有价值。会议的一大亮点是包括胶质母细胞瘤在内的广泛临床视角，这帮助我了解了临床医生面临的挑战，并为我完成了一篇更有见地的综述论文提供了宝贵的信息。这次会议激励了我在胶质母细胞瘤纳米粒子 MRI 联合放射治疗方面的持续研究，并提醒了我继续在该领域进行学术研究的重要性。我从会议上汲取并完善了资助理念，并弄清楚了在该领域的局限性和优先事项方面哪些不该做。例如，与 Sweet Ping Ng 博士的交谈让我对胶质母细胞瘤成像和临床病例（例如，放射治疗与进展和手术的时机，以及在疑难病例中避免放射性坏死）的“实际情况”有了宝贵的见解。我发现各位演讲者介绍的临床病例特别有见地。此次学习成果涵盖了关键的前沿临床研究和基础研究，使每个人都能及时了解当前和未来的MRI和放射治疗、研究和合作。这些成果对于改善多种癌症患者的预后有着显著的应用，尤其是那些最受益于MRI和放射治疗的癌症。我个人的一大亮点是每天早上在会议开始前去海滩游泳（在温暖的昆士兰州海水中！）。会议结束后，我还有机会在冲浪俱乐部与住在布里斯班的母亲叙旧，她去年切除了一个小的乳腺肿瘤。（以上这些亮点均包含在内。）