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![arxiv：2404.11115v1 [cond-mat.supr-con] 2024年4月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dfdae2b346d5b0896c4cd5850f229538ef3494ec.webp)
arxiv：2404.11115v1 [cond-mat.supr-con] 2024年4月17日
通过测量原始和掺杂的CSV 3 SB 5单晶的磁化，我们已经对较低的临界场，临界电流密度和该kagome系统的平衡磁化进行了系统研究。已经在两个典型样本中研究了较低的临界场，并且可以通过使用两个S -Wave超导间隙的模型来对其进行较低的临界域临界场，从而得出2ΔS1 /K 1 /K b b t c = 7的较大间隙。9（±1。8）。这表明基于V的超导体的强耦合功能。测得的磁化磁滞回路使我们能够计算临界电流密度，该密度显示出非常弱的散装涡流固定。在这两种样品中测得的磁化磁滞回路可以通过最近提出的广义现象学模型来很好地描述，这导致确定这些超导体的许多基本参数。我们的系统结果和详细的分析得出结论，基于V的Kagome系统具有强耦合超导性，相对较大的Ginzburg-Landau参数和弱涡流耦合的特征。
国家医疗保健安全网络（NHSN）手册
背景：每周 COVID-19 疫苗接种模块于 2020 年 12 月推出。长期护理机构通过长期护理机构 (LTCF) 组件报告居民的 COVID-19 疫苗接种数据。2022 年 3 月推出了针对 LTCF 居民的个人级 COVID-19 疫苗接种报告。2023 年 10 月，NHSN 每周疫苗接种监测范围扩大到包括可选的流感和呼吸道合胞病毒 (RSV) 疫苗接种报告。目标：每周疫苗接种模块旨在确保疫苗接种数据的报告在单个医疗机构内随时间保持一致，并在各个机构之间具有可比性。使用这些模块，机构可以每周收集、跟踪和报告针对呼吸道病原体的疫苗接种数据。数据可以手动提交或通过 .CSV 上传提交。LTCF 还可以选择使用个人级 COVID-19 疫苗接种表格向主要每周医疗保健人员和居民疫苗接种模块报告数据。各类医疗机构将受益于技术支持和标准化方法，包括基于网络的应用程序，以进行疫苗接种监测
PureConnect 安装和配置指南
PureConnect 2023 R3 (OpenSSL 3.0) 的先决条件 故障排除 - 使用 SHA256 摘要更新证书 在服务器外安装后信任主机外证书 ASR 服务器 交互记录器和交互屏幕记录器 交互记录器远程内容服务 交互记录器极限查询 交互管理员 Web 版 交互中心扩展库 (IceLib) SDK CIC VoiceXML 解释器服务器 交互多站点状态聚合器 交互分析器 交互过程自动化 交互反馈 交互跟踪器 交互优化器 交互 Web 工具 会话管理器（“服务器外”）CIC 渲染服务器 SOAP 监听器 SOAP 通知器 COM 组件 CSV 列表 G-729 保留音频文件 获取主机 ID CIC 数据库文件 PureConnect 文档库安装 IC 调查系统 IC 系统处理程序 SNMP CIC 语言包和提示包 IPA 与 SharePoint CIC 集成 与 LiveLOOK CIC 集成 与 HEAT CIC 集成 与 IBM Sametime CIC 集成 与 Microsoft Lync 集成
使用Microsoft 365业务的安全指南（...
区域或行业垂直注意事项；但是，不同框架之间的控件大多彼此兼容，因此解决一个通常在其他框架中的控件求解的控件。为您方便，我们在下面的清单中列出了适用的CIS控件。身份管理计划：Microsoft 365租户中的用户可以具有其身份（用户名，密码等）完全在云中管理，或与本地Active Directory同步。如果您的客户没有现有的Active Directory本地目录，则可以通过使用PowerShell中的PowerShell中的单独添加用户或使用CSV文件来设置仅云的身份。如果您的客户具有Active Directory，则建议我们从混合方法开始 - 使用Azure AD连接以将域与Microsoft 365同步，并且它们从混合动力转变为仅在云中管理身份，尽可能合理地在云中管理身份，因为它可以更简单地管理，降低复杂性，并且比识别率相比更容易降低相同的识别率，从而使自己更容易同步。我们建议配置Azure AD与Microsoft 365业务溢价连接：
ACCESS for ELLs 在线检查表 2024-2025
在 10 月 SIMS 提交之后且在 2025 年 2 月 7 日或之前入学的 EL 学生必须接受测试，并需要将其添加到 WIDA AMS 并进行测试注册。请参阅 WIDA AMS 中的知识文章“如何添加学生？”，方法是单击我的申请 > DRC 客户服务 > WIDA AMS 知识文章。有关在测试窗口期间测试新到校学生的信息和截止日期，请参阅马萨诸塞州 ACCESS for ELLs 管理手册 2024-2025。如果学生在 10 月 SIMS 之后且在 2025 年 1 月 6 日测试窗口打开之前退出 EL 状态，请从 WIDA AMS 中的测试注册中删除该学生，并在 3 月 SIMS 中将其报告为非 EL。请参阅 WIDA AMS 中的知识文章“如何编辑注册？”以获取有关从注册中删除学生的帮助。要添加多个学生，请参阅 WIDA AMS 中的知识文章“如何导入学生导入文件？”。该文件必须为.csv 格式，并且文件中的字段必须位于特定的列中。
人工智能与高性能数据驱动医疗。
摘要 数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的数量从四面八方涌来，随着 iCloud 作为大数据 (BD) 存储平台的扩展，我们别无选择，只能求助于集成了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 子系统的人工智能 (AI) 系统。人工智能在医疗保健领域的兴起是我们近期和长期不可避免的事件。我们绝对需要人工智能，以便能够毫无疑问地在战术和战略上处理这些 BD。关键词：医疗保健、现代生活、人工智能、机器学习、深度学习、心脏病发作和中风、数据分析和预测、通用分离值 (CSV) 数据简介：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 已被人类所熟知，并且与当今的创新技术方法（例如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 作为 AI 的集成子系统）相结合，为我们日常生活带来了极大的增强。人工智能 (AI) 在医疗保健应用中的兴起是不可避免的，大数据和机器学习以及随之而来的深度学习 (DL)（即参见图 1）等充分条件正在影响我们现代生活的大多数方面，从娱乐、商业、银行业、体育、网络安全、可再生和不可再生能源以及医疗保健。
数据输入案例
数字解决方案的开发和实施在当代物流业务中尚属新鲜事物。接下来，利用 AI 或 ML 算法并利用数据的高级解决方案的潜力得到了大力推广。然而，大规模实施此类解决方案的步伐缓慢。最近的研究表明，海运供应链 (MarSC) 中的大量数据仍通过传统通信渠道传输（例如，通过电子邮件或附加的 xls、pdf、csv、xml 等文档）。因此需要人工干预来获取此信息并将其输入内部 ERP 系统中。这种做法会导致额外的劳动力、误解或故障。本研究提出了港口用户对实施基于 AI 和 ML 的数据自动处理应用程序的看法。为了实现这一目标，我们启动了一项结构化调查。调查结果表明，虽然 AI 和 ML 技术很有可能接管重复性和易出错的任务，但仍然需要人工操作员来维护客户关系或执行其他与计划相关的任务。初步调查显示，尽管基于 AI 的技术可以避免运营成本，但物流行业对此类解决方案的支付或加入开发轨道的意愿较低。
硕士论文 - 纯
本硕士论文重点介绍了 Viggo Eindhoven Airport（埃因霍温机场最大的服务提供商）专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统来更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本文推荐使用数据仓库作为替代方案，它将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在本论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者侧重于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。使用上述数据仓库系统，将原始信息转换为数据。
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。
典型和极端天气数据集用于研究建筑物对气候变化和热浪的弹性
我们介绍了当前和未来的预计天气文件的前所未有的数据集，用于在全球10个气候区域分发的15个主要城市建立模拟。数据集包括环境空气温度，相对湿度，大气压，直接和弥漫性太阳辐照度以及小时分辨率下的风速，这是进行建筑模拟所需的必不可少的气候元素。数据集包含Energy Plus天气文件（EPW）格式（EPW）格式的典型和极端天气年份，以及三个时期的逗号分隔价值（CSV）格式的多年预测：历史（2001- 2020年），未来的中期（2041-2060）（2041-2060），以及未来的长期（2081-2100）。数据集是从一个区域气候模型的预测中生成的，这些模型是使用每个城市的多年观察数据对其进行偏差校正的。所使用的方法使数据集成为第一个在极端温度的频率，持续时间和幅度中纳入未来气候中复杂变化的数据集。这些数据集在IEA EBC附件80“建筑物的弹性冷却”中创建，可以用于不同类型的建筑适应和弹性研究，以进行气候变化和热浪。