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评估气候极端事件的影响和……
本研究调查了布基纳法索气候极端事件、冲突和境内流离失所之间的动态关系。分析使用 2018 年至 2022 年洪水、风暴、暴力和非暴力冲突以及示威游行的月度数据，表明与风暴不同，洪水影响了该国所有地区。示威游行的频率较低，而暴力和非暴力冲突在萨赫勒和东部地区更为常见，并蔓延到其他地区。我们应用动态建模方法来建模和识别短期和长期关系。结果表明，在短期内，暴力事件、示威游行和风暴与境内流离失所增加有关。调整速度（21.2%）表明迅速恢复平衡。从长远来看，暴力事件和风暴与境内流离失所呈正相关，而洪水没有显着影响。这项研究强调需要有效的冲突管理政策和气候措施来减轻布基纳法索极端事件的影响。
用零信任评估安全性360°
使用埃森哲零信任到期模型，我们开发了零信任360°（ZT360），这是由ServiceNow提供支持的全面安全评估。ZT360通过评估模型的每个组件以产生ZT成熟度得分来评估组织的安全姿势。此分数可帮助组织了解其当前的成熟度，并为衡量进度提供了基准。该评估还产生了量身定制的ZT战略规划路线图，该路线图优先考虑安全解决方案，技术升级和过程改进，以帮助组织实现最佳的零信任成熟度。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
评估Niemann-Pick疾病个体中和抗体的患病率
“这样的研究对于一般和NPC1患者的基因疗法治疗的分娩策略非常重要，例如确定试验的入学标准，治疗方案是否需要减轻先前存在的NAB，以及在生活过程中NAB的发展可能会影响Hull of Human Gene edior of Munly Gention of Munly Gention of Hull of Munly Gention of Hull of Munly Gention of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Human Gention for Human Gention of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of Hull of the the。马萨诸塞州chan
研究论文评估多胺代谢产物在血液中的作用以及结核分枝杆菌的DNA甲基化对多药物的患者
背景：结核病（TB）是中国第二大传染病杀手，耐药性结核病患者的患病率不断增加，使治疗工作变得复杂并增加了相关成本。对耐药结核病的机制和特征的研究有助于发现新药物靶标和新的抗结核药物的发展。方法：在这项研究中，使用高性能液相色谱（HPLC）来检测多胺代谢产物的含量，而蛋白质印迹，qPCR和ELISA被用来检测与多胺代谢相关酶的表达。牛津纳米孔技术（ONT）测序被应用于耐多药结核分枝杆菌（MTB）中的剖面DNA甲基化。基因本体论（GO）分析和基因和基因组（KEGG）途径富集分析的京都百科全书在筛选的差异性高甲基化基因上进行。此外，使用字符串和细胞尺度软件用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别关键基因。结果：结果表明，在结核病患者的外周血中，精子（SPD）和多胺代谢相关酶的升高升高。此外，多胺和代谢相关的酶的产生在多药耐药性结核病（MDR-TB）患者的外周血中增加。GO和KEGG分析表明，差异甲基化基因主要富含精氨酸代谢。PPI网络分析确定了最高程度的前五位关键基因：MoAx，vapc49，vapb49，higha3和nuoc。结论：MDR-TB患者的外周血中多胺代谢产物增加。多种耐药的MTB中差异性高甲基化基因参与精氨酸生物合成过程，差异甲基化基因可能在MTB的多药耐药性中起重要的生物学作用。
评估卫生发行福利对非政府组织（NGO）满意水平的影响 - 伊曼纽尔国际（Emmanuel International），马拉维
伊曼纽尔国际（Emmanuel International）另一个非政府组织应启动强大而多元化的健康保险系统，以使员工满意度，动机和员工动机，生产力和改善的工人heath。对员工的健康保险福利不仅应成为国际象棋委员会的单个项目，以使员工满意。一种实现员工满意度，动力和生产力的综合方法（除了健康保险之外）还应包括可行且周到的绩效衡量和评估系统，体贴的员工薪酬福利和奖励计划。组织和公司应接受和利用对员工健康保险的严格意识。应进行定期审查和分析健康的不可分解者，以检查和评估健康保险公司的竞争力和价值，以确保为员工提供有价值且具有成本效益的健康保险服务。
使用定量真实...
摘要众多植物检疫威胁挑战全球农业，生态系统和粮食安全。由于全球变暖和人为的栖息地改变，预计将来会加剧的非本地物种和疾病加剧了这些威胁。在变化环境下迫切需要对被忽视的植物检疫威胁的生态影响评估。在这项研究中，使用功能响应分析评估了两种非本地正翅目物种（家中板球Acheta firm houseus和两斑的板球Gryllus bimaculatus）的潜在影响。，我们将它们对农业相关作物（小米）的潜在影响量化为较高的温度（20°C，25°C和30°C），为独立物质以及种间对之间。实验揭示了对种子和跨温度之间种子的类似影响。温度倾向于扩大消耗率和功能响应。种间板球的组合存在通常对种子产生添加作用，并具有一些协同相互作用的实例，从而非营养相互作用的强度与资源密度和温度显着相互作用。这两个物种均表现出对不同温度的显着适应性，在当前和将来的温度下，死亡率较低。这强调了将这两种物种都纳入植物检测评估的必要性。此外，人口监测和实施有效的管理策略作为维护农业生产力并保护未来的当地生态系统的关键措施。该研究的发现突显了抗himeforus和G. bimaculatus的潜在影响，尤其是在稳步上升的温度下，以对农业生产力和粮食安全构成风险。
greendfl：评估分散联合学习系统可持续性的框架
上下文：分散的联合学习（DFL）是一个新兴的范式，可以实现无需集中数据和模型聚合的协作模型培训，从而增强了隐私和弹性。然而，随着能源消耗和碳排放量在不同的系统配置中有所不同，其可持续性仍未得到充满信心。了解DFL的环境影响对于优化其设计和部署至关重要。目标：这项工作旨在开发一个全面和运营的框架来评估DFL系统的可持续性。为了解决它，这项工作提供了一种系统的方法来量化能耗和碳排放，从而提供了有关提高DFL可持续性的见解。方法：这项工作提出了Greendfl，这是一个完全可实现的框架，已集成到现实世界的DFL平台中。greendfl系统地分析了各种因素的影响，包括硬件加速器，模型架构，通信介质，数据分布，网络拓扑和联邦规模，对DFL系统的可持续性。此外，开发了一种可持续性感知的聚合算法（GREENDFL-SA）和节点选择算法（GREENDFL-SN），以优化能源效率并减少DFL培训中的碳排放。结果：经验实验是在多个数据集上进行的，在DFL生命周期的不同阶段测量能耗和碳排放。结果表明，本地培训主导了能耗和碳排放，而沟通的影响相对较小。使用GPU代替CPU来优化模型复杂性，并从策略上选择参与节点可显着提高可持续性。此外，使用有线通信，尤其是光纤，有效地减少了通信阶段的能源消耗，同时整合早期停止机制进一步最小化了总体排放。结论：拟议的Greendfl提供了一种评估DFL系统可持续性的全面和实用方法。此外，它提供了提高DFL环境效率的最佳实践，从而使可持续性考虑在现实世界部署中更具可行性。
评估医院的数字成熟度
数字成熟度评估可以为战略决策提供信息。但是，评估卫生系统数字成熟的国家方法仍处于起步阶段，并且对与此类评估相关的上下文和过程的见解有限。此观点文章描述并比较了评估医院数字成熟度的国家方法。我们回顾了5种评估昆士兰州（澳大利亚），德国，荷兰，挪威和苏格兰医院数字成熟的国家方法，探索了环境，驱动因素和衡量每个国家数字成熟的方法。我们观察到对互操作性的普遍关注，并使用评估结果来塑造国家数字健康策略。指标被广泛对准，但是5个国家 /地区中有4个开发了自己量身定制的指标集。各个国家的关键主题领域包括互操作性，能力，领导力，治理和基础设施。指标的分析是集中的，但与参与组织共享数据。只有1个设置进行了学术评估。数字成熟度评估的主要挑战包括数据收集所需的高成本和时间，有关测量准确性的问题，始终如一的长期跟踪指标的困难以及由于自我报告而引起的潜在偏见。我们还观察到该过程的实际可行性与主题复杂性所需的深度和广度之间的紧张关系，以及国家和地方数据需求之间的紧张关系。在评估全国医院的数字成熟度方面存在一些关键挑战，这些挑战影响了产出的有效性和可靠性。在做出评估告知并随着时间的流逝而进行监控时，需要明确确认这些这些。