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自适应试验：统计的原理和作用
Niveditha Devasenapathy博士是一名医生，拥有印度卫生研究的博士学位。她在临床研究方法中拥有15年的校外和校园教学经验。她热衷于研究研究人员提高研究质量的研究能力。她目前负责乔治学院的学术临床试验部门。她还使用较低的资源密集型方法积极从事优化临床试验数据的管理。她目前的研究兴趣是使用数字技术改善膝盖后置换后的患者护理，并参与与风湿性心脏病有关的试验
微生物在改善土壤质量和植物耐受性方面的作用
在本节中，我们将详细讨论有关微生物在改善土壤质量和植物对非生物胁迫的耐受性方面的作用的文献观察的主要发现。主要讨论的重点将涵盖土壤的非生物胁迫。讨论将基于对相关文献的深入审查，以及这些发现与土壤的非生物胁迫的相关性。本研究以批判性文献分析的形式进行，旨在传播与理论和学术方面相关的文献中包含的信息、概念和结果。数据分析方法：使用描述性和推论性统计数据分析土壤质量和植物生长测量数据，以确定微生物对土壤质量和植物耐受性的影响（Kumar et al.al.2021）。结果与讨论
1标题：缺乏ADAP1/Centaurin-α1改善...
此预印本版的版权持有人于2025年1月5日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.05.630617 doi：Biorxiv Preprint
自由州省气候变化改编战略和实施计划2024–2029
自由州省位于南非的地理中心，布隆方丹市是省会。该省估计在2022年人口约292万人，占南非人口的4.8％，使该省成为该国第二小省在该国的人口规模。自由州省估计有863,203户家庭，估计在2020年的家庭增长率为1.03％，这显着高于同年全国估计的家庭增长率0.41％。自由州省正在遇到一些关键挑战，包括青年高失业，以及不断增长的贫困和不平等水平。据估计，南非耕地的四分之一位于自由州省。2019年，自由州省的省级GDP刚好超过2520亿，使其成为省级国内生产总值的第二小省。
取消文化现象：影响...
摘要取消文化现象已成为一个有争议的话题，因为它对言论自由和社会关系的影响。这种现象是社会问责制的一种手段，社会批评被认为违反公共规范或道德的个人。一方面，取消文化增强了集体价值，并为以前闻所未闻的群体提供了一个平台；但是，另一方面，它产生了负面影响，例如自我审查，在这种情况下，个人倾向于避免发出潜在有争议的意见，因为他们担心社会排斥。为了理解这种复杂的动态，本研究使用了一种定性方法，其中包括文献分析和案例研究方法，以探索人们在取消文化压力下表达观点时的心理和行为影响。结果表明，取消文化可以触发暴民的心态模式，这有可能损害个人的声誉并缩小讨论的空间，尤其是在有争议的问题上。此外，发现取消文化的反应因文化和教育背景而异，而媒体在加强这种现象的影响方面起着重要作用。这项研究预计将对取消文化如何影响当代社会的言论自由和社会互动提供更深入的了解。关键词：取消文化，言论自由，社会关系
KADAP 处方集副本 (MASTER_Unbranded)
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全州新闻稿媒体联系人联系：丽莎·李·威廉姆斯502.892.8989 lisa.williams@ky.gky.gov肯塔基州公共卫生部
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人权义务和适应气候变化：
该分析通过分析国际人权机制向联合国成员国提出的关于气候变化的主题适应的国际人权机制提出的建议，深入研究了对气候变化适应的人权义务的日益认识。这些建议向各州提供有关如何遵守他们批准的条约中的人权义务的指导，从而在下面承担了具有法律约束力的义务。他们还可以作为如何确保有效适应的有用指导。这可以帮助包括政府行为者在内的不同人权和发展参与者进行政策制定和计划。明确了关于气候变化适应的人权义务的范围，还可以使国家人权机构（NHRIS），民间社会行为者和权利持有人组织能够有效地分析或建议其国家的适应措施，或者为所述措施的设计，实施和监测。
对Web Berca应用程序的可用性保证分析
摘要在这项研究中，系统在接收DDOS HTTP洪水攻击方面的可用性是一个问题。拒绝服务（DOS）和分布式拒绝服务（DDOS）攻击是对当前IT和计算机网络行业的主要威胁。这种攻击旨在使用户无法获得网络或系统资源，以便没有人可以访问它。基础架构系统的建立需要自动可伸缩能力才能接收DDOS攻击。可用于支持应用程序高可用性的平台是容器编排（Kubernets）。本研究的重点是云计算的设计，因此它可以接收5,000、10,000、15,000、30,000 HTTP洪水攻击，每次进行10次。这项研究的结果表明，尽管节点/工人的数量从2增加到3，以及CPU和内存的显着增加，但构建的系统还是成功地处理了数以万计的攻击。因此，可以说，构建的系统始终可用，并且可以依靠在工作世界中生产。关键字ddos，编排者。可用性
自适应流量监控：整合ML和远景
车辆速度和数板检测系统旨在监视车辆速度并自动确定超过速度限制的车辆，从而使罚款向罪犯发行。该系统使用Yolov8预训练的模型（Yolov8n）从视频或图像中检测车辆，而排序算法则在每个检测到的车辆跨相机的视野中移动时跟踪每个检测到的车辆。使用公式（v = d/t \）计算车辆的速度，其中将时间（t）测量为车辆越过两个平行线，并使用欧几里得距离公式计算线之间的距离（d）。当发现车辆超速行驶时，该系统会使用车牌探测器来捕获车辆的注册号，该号码用于识别所有者以发出罚款或“ Challan”。该项目的代码在speed_detection.ipynb文件中实现，测试视频数据存储在视频文件夹中。