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根据 IPPS-A 的撤销订单 LRM-2105 - IPPS-A - CDS - HRM 995 案例 LRM-2152 - RMI - 创建用于拆分 RMI 批次的存储过程 LRM-2153 - RMI - 添加新的批次状态以促进 Intellidact 工作流程 LRM-2162 - RMI - 需要一个数据库位置来存储 Intellidact 批次 ID LRM-2171 - RMI - 更改扫描操作员的默认配置文件设置 LRM-2314 - 扩展并添加到 CRSC LRM-2339 - CDS - CRMA 案例类别 995 - 文档分类更改 LRM-2352 - RMI - LRM-2333 的数据库更改 LRM-2355 - 需要查看 SSN 的错误处理 LRM-2381 - CDS - 自动关闭(已关闭/未解决)转移创建的重复文档案例 LRM-2391 - RMI - 为 RMI 时间阈值创建新的 domain_attribute 值 LRM-2410 - RRT 记录审查需要识别审查中的士兵状态 LRM-2424 - CRSC 无法保存生产中的案例 LRM-2468 - 过期的 iPERMS 批量通知消息 LRM-2484 - 审查并修复 create_batch_tables 中的 FIXME LRM-2486 - 审查并修复 matrix_manage_body 中的 FIXME LRM-2487 - 审查并修复 access_manage_body 中的 FIXME LRM-2489 - 审查并修复 vpd_manage_body 中的 FIXME LRM-2490 - 审查并修复 system_manage_body 中的 FIXME LRM-2491 - 审查并修复 soldier_manage_body 中的 FIXME LRM-2492 - 审查并修复 shared_services_body 中的 FIXME LRM-2493 - 审查并修复 security_manage_body LRM-2494 中的 FIXME - 审查并修复 review_manage_body LRM-2540 中的 FIXME - Doc Matrix - 添加以与 AA/AV 相同的功能处理 AD 案例的能力
在过去 3 年里,Return-It 与加拿大工程公司 Machinex 合作开发和改进了 CountAIner 技术以供澳大利亚使用——其中 CDS Vic 仓库 Dandenong South 是唯一在北美以外部署这种高速计数设备的单位。
ACT 容器押金计划 (CDS) 于 2018 年根据《2016 年废物管理和资源回收法》第 10A 部分开始实施。CDS 提供了一种方便有效的饮料容器回收方式,每个符合条件的容器可获得 10 美分的退款奖励。如图 1.1 所示,参与者收集空饮料容器,确保其带有 10 美分的退款标记,然后将其带到遍布领土的众多网络回收点之一。这些回收点提供各种退款方式,包括现场现金退款、通过 Return-It Express 账户将电子退款到银行账户或将收益捐赠给注册慈善机构。目前,150 毫升到 3 升之间的一系列饮料容器均可获得 10 美分的退款,包括由玻璃、铝、钢、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET)、高密度聚乙烯 (HDPE) 和液体纸板 (LPB) 制成的容器。
非局部量子计算 (NLQC) 用一轮同时进行的通信和共享纠缠取代了两个量子系统之间的相互作用。我们研究了两类 NLQC,f -routing 和 f -BB84,它们与经典信息论密码学和量子位置验证相关。我们给出了两种设置中纠缠的第一个非平凡下界,但仅限于具有完美正确性的下界协议。在这种情况下,我们给出了完成给定函数 f ( x, y ) 的这些任务的任何纠缠态的 Schmidt 秩的下界,其矩阵 g ( x, y ) 的秩为当 f ( x, y ) = 0 时其元素为零,否则严格为正。这也导致了 Schmidt 秩的下界,以 f ( x, y ) 的非确定性量子通信复杂度为依据。由于 f 路由与信息论密码学中研究的条件秘密披露 (CDS) 原语之间的关系,我们获得了一种降低 CDS 随机性复杂度的新技术。
近年来,人工智能得到了广泛的发展,并从多个角度改变了医疗保健行业:临床诊断、治疗建议和后续跟进。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题,用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类:(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂,但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此,这些系统通常被比传统系统优越得多的基于人工智能的系统所取代。人工智能技术本质上大多是混合的,包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。虽然大多数技术在理论上是合理的,但这些技术在实际应用中的潜力尚未得到充分挖掘。许多计算应用仍然依赖于非人工智能系统,这限制了它们的实际用途。 CDS 可以基于人工智能,其中涉及的 AI 领域是推理和逻辑,也可以基于非人工智能,其中使用机器学习。CDS 可以支持临床任务的所有方面,但为了有效,它必须正确地集成到临床工作流程以及健康记录中。CDS 的典型应用是计算机辅助诊断 (CAD),以协助医生解释医学图像。CAD 不仅涉及 AI,还涉及计算机视觉、信号处理和特定的医学方面。CAD 可用于乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病、阿尔茨海默病等许多疾病。本期特刊讨论了 AI 在电子健康、生物医学、健康信息学和医学图像分析方面的理论和应用方面的广泛挑战。从提交给本期特刊的总共 25 篇论文中,根据评论选出了 5 篇论文。每篇论文都经过至少三名审稿人的审阅,并经过至少两轮审阅。下面讨论这些论文的简要贡献。 Abhinav Juneja 等人撰写的第一篇论文提出了使用支持向量机进行监督学习以对心脏疾病进行分类。为了提高模型的预测准确性,使用了超参数调整的概念。此外,它将使用超参数调整获得的预测结果与传统的 SVM 分类器进行了比较,并观察到使用所提出的方法,预测分数有显著提高。
摘要:癌症包括一组复杂且异质性的疾病,对全球患者和医疗保健系统来说仍然是一个挑战。因此,开发先进的治疗策略以降低癌症相关发病率和死亡率趋势至关重要。科学家们一直致力于为抗癌剂创造高效的运载载体。在可能的材料中,环糊精 (CD) 在过去几年中引起了越来越多的关注,从而导致了有前途的抗肿瘤纳米药物的出现。研究人员利用其有利的化学结构、易于改性、天然来源、生物相容性、低免疫原性和商业可用性,研究了针对多种癌症的基于 CD 的治疗制剂。在这方面,在本文中,我们简要介绍了 CD 在设计高性能纳米载体方面的特性,并进一步回顾了基于 CD 的运载系统在癌症管理中的一些最新潜在应用。
图2。(a-c) UV-vis absorption spectra (Absorbance axis on left) and emission spectra (photoluminescence = PL axis on right) of commercial or recrystallized pure compounds 2,3-DAP (commercial), 2,7-DAP, (recrystallized), and MQA (commercial) shown as solid blue and red curves, compared to the byproducts from our synthesis captured in the low molecular mass (<500 da)透析液(点缀蓝色和红色曲线),也与参考文献中CD的光谱进行了比较。[13](虚线黑色曲线)。完全匹配了2,3-DAP和MQA光谱(<2%),而2,7-DAP由于原始透析液中存在额外的杂质而在低吸光度下显示出很小的差异(请参阅表S1)。我们的P-,O-和M-CD的吸收光谱和发射光谱如图6,具有完全不同的吸收和发射最大值和形状。
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