XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动
COVID-19疫苗的数据驱动部署：
已建立的技术：超过45个国家已经将DHIS2用于其国家免疫计划，而36个国家使用DHIS2进行Covid-19-19的监视现有能力：MOH已实施了DHIS2多年了； DHIS2专家的13个区域HISP集团可自定义的工具：DHIS2完全可自定义，使国家团队可以掌握其系统的所有权，并修改它们以满足当地需求和不断变化的需求。全球标准：HISP与谁和其他全球合作伙伴合作，以确保DHIS2工具包建立在全球标准上，以易于整合，分析和互操作性可持续性投资：向国家提供实施，培训和基础设施的资金，从而有助于长期目标，从而有助于加强卫生系统数字公共善良：DHIS2免费和开放式卫生系统。所有应用程序，移动应用，工具，培训材料，平台改进和创新都在全球共享，没有许可费
ESR1突变驱动对ER+乳腺癌中CDK4/6抑制剂的抗性
图3。（a）MCF7_ESR1 WT，MCF7_ESR1 Y537S和MCF7_ESR1 D538G细胞用9浓度的palbociclib±雌激素剥夺（E2-）或1 nm fulvesterant处理。治疗6天后，通过曲面测定法测量细胞活力。（b）MCF7_ESR1 WT的肿瘤生长（n = 12），MCF7_ESR1 Y537S（n = 8）或MCF7_ESR1 D538G（N = 8）异种移植物在卵巢肌切除术中。小鼠用车辆或50mg/kg Palbociclib P.O.持续4周。（c）在（b）中描述的肿瘤处理结束时肿瘤体积的折叠变化的比较。（d）（b）中肿瘤的IHC染色定量。数据代表平均值±SD；使用Dunnett的事后测试使用单向方差分析进行统计分析。
海报：基于加强学习的自主行动的鲁棒性驱动到对抗性输入
在这项研究中，我们评估了自主驾驶（AD）系统中增强学习的鲁棒性（RL），特别是反对对抗攻击的稳健性。我们采用了Karavolos等人提出的基于Q学习的AD模型。[1]的简单性，是我们分析的基础。此选择使我们能够在简单的Q学习方法和更复杂的RL系统之间进行明显的比较。我们设计了两个威胁模型，以模拟对基于RL的广告系统的对抗性攻击。第一个模型涉及在RL模型的细调中注入未发现的恶意代码，使其容易受到对抗性扰动的影响，这可能会导致在特定的触发条件下碰撞。第二个威胁模型旨在通过直接改变RL模型在特定触发条件下的行动决策来引起碰撞，这代表了一种更隐秘的方法。基于这些威胁模型，我们对两种主要情况的实证研究提出：操纵传感器输入和直接对动作的扰动。研究结果表明，尽管基于RL的AD系统表现出针对传感器输入操纵的弹性，但在受到直接动作扰动时它们会表现出脆弱性。主要的和宽容的场景涉及更改传感器读数，例如在偏心转弯期间，这可能会误导系统并可能导致事故。这对于小误差很大的操作至关重要。第二种情况直接扰动动作，更多地是对基于RL的AD系统脆弱性的理论研究，而不是实用的现实世界威胁。
全球超级电网：社会技术驱动因素与障碍
摘要背景：设计完全基于可再生能源的电力系统的一种方法被称为全球超级电网，这是一种前所未有的地理范围的输电网络愿景，它使用先进技术来平衡全球空间和时间变化的供需。虽然自 20 世纪 60 年代以来，支持者一直认为全球超级电网在技术上是可行的，在社会上也是可取的，自 20 世纪 90 年代以来也取得了重大的技术进步，但发展缓慢，新的输电线路主要采用成熟技术并在单个国家境内建设。本研究的目的是探索全球超级电网发展的社会技术驱动因素和障碍。结果：一个主要的驱动因素是百年来流行的观念，即更大的电网更高效，有助于合作与和平。在过去的几十年里，支持者的技术知识水平和网络不断增长。超级电网还受益于在现有电网上建设的潜在机会。障碍源于试验所需的投资规模、成熟行业的路径依赖以及基于本地生产、能源存储和智能电网技术的新型小规模解决方案的竞争。其他障碍源于国际电力贸易的组织和制度复杂性，以及地方和全球层面缺乏信任，这阻碍了必要协调的发展。结论：分析表明，如果超级电网要成为未来电力系统的一部分，那么话语需要开放，超越效率和“技术官僚国际主义”的简单理念，并考虑更广泛的社会利益、风险和权衡。关键词：能源转型、高压输电、超级电网、技术创新体系
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
细浓度：通过扩散模型进行细粒度及时驱动的3D人姿势估计
3D人姿势估计（3D HPE）任务使用2D图像或视频来预测3D空间中的人类关节坐标。尽管最新的基于深度学习的方法取得了进步，但它们主要忽略了可访问的文本和自然可行的人类知识的能力，而错过了有价值的隐性监督，以指导3D HPE任务。此外，以前的努力经常从整个人体的角度研究这项任务，从而忽略了隐藏在不同身体部位的细粒度指导。为此，我们基于3D HPE的扩散模型（名为FinePose）提出了一个新的细粒及时驱动的DeNoiser。它由三个核心块组成，增强了扩散模型的反向过程：（1）通过耦合辅助辅助文本和可学习的提示以模拟隐式指南的耦合知识，并通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识，可以通过耦合的辅助辅助文本和自然可行的零件知识来构建精细的部分零件感知的提示。（2）Fine-
100W DALI LED驱动器（恒压）
1.1。按下两个按钮中的两个按钮，直到数字数字显示闪烁，然后释放按钮。1.2。单击第一个按钮以选择“ 1A”，“ 2A”，“ 3A”或“ 4A”，这意味着1个地址，2个地址，3个地址或4个地址。1.3。然后按下并按住两个按钮中的任何一个，直到数字数字显示停止闪烁以确认设置为止。例如，当我们将地址设置为22：选择1A时，所有四个频道将是同一地址22。选择2a时，频道1和3将是相同的地址22，频道2和4将是相同的地址23。选择3A时，分别将分别地址为22、23、24，并且第4频道的地址也为24。选择4A时，频道1、2、3、4将分别分别为22、23、24、25。
朝着负责任的教育生成AI的负责发展：一种评估驱动的方法
7月 *的Irina *，‡，，赫尔曼（Herman），丹尼尔·卡森伯（DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3，Andrera Huber 1，Bretht Wastshire 1，Gall Elidan，Rabin 2，Roni Robinin 2，Robiviit Engelberg 2，Lydan Hackmon 2，Ravil 2，Rachel棕色1，绿色Chiir§，1，Grand Studina Grand We-Xin Dog 3，Marchal 1，Racsite Van Deman 4，儿童区，Abbhipolo 3，Striopolous 3，Annihe Hale 5，Wais Matatas 2，Ben Gomes 3特征1
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。