XiaoMi-AI文件搜索系统
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监测农村地区的生物多样性
诸如自然银行之类的要素。GBDA在加强景观中的自然系统中起着重要作用。有弹性的天然系统可确保授粉和天然有害生物调节有效。此外，该系统可以有助于土壤和水质。最近，关于GBDA的讨论获得了提升，因为国家计划农村地区（NPLG）设定了一个目标，即农村地区的10％由GBDA组成。从项目，特别是来自西布拉班特的飞行员中，也已经提出了渴望，以更多地了解当前GBDA的效果以及可以衡量更多GBDA的效果。
宣言-工作组-教育.pdf
人工智能在教育领域有价值的应用所带来的挑战并不局限于教育领域，在某种程度上也适用于其他领域。荷兰人工智能联盟是一个由政府、企业、教育和研究机构以及社会组织共同参与的公私合作伙伴关系。该联盟的目标是激励、支持并在必要时组织荷兰在人工智能领域的活动。她希望让荷兰在人工智能知识和应用领域处于领先地位，以实现繁荣和福祉，同时考虑到荷兰和欧洲的规范和价值观。 NL AIC 是我国人工智能应用的催化剂。 NL AIC 提供的基础设施和实施工具有助于解决阻碍人工智能发展和应用的瓶颈问题。此外，通过与她的合作，我们可以作为联合实施议程的合作伙伴和共同投资者与政府进行有效的接洽。
量子risicomethodogie voor cryptografie
量子计算是对当前密码学的潜在威胁。但是，这种威胁并不影响所有加密算法和应用程序。本文档介绍了TNO设计的一种方法，以评估公司将来面临的风险。它提出了一种系统的简单方法来制作加密清单，并为其易受量子攻击的脆弱性测试。该方法使用了风险分数系统，该系统考虑了现有的加密算法对量子攻击的阻力或脆弱性，攻击对系统的影响以及过渡到抗量子抗性解决方案所需的努力。此外，还尝试使更广泛的受众访问此风险评估，包括那些在加密专业方面的专业知识，例如通过流程图和整个过程中的步骤手册。该计划旨在为公司做好准备，以实现量子计算可能以有针对性的方式打破当前加密方法的未来：具有良好的风险评估
清除空气？关于从大气中删除二氧化碳的原则和管理政策的建议
快速而远得多的温室气体排放量对于防止最严重的气候后果至关重要。另外，CO 2-需要去除。由于人类的温室气体排放而引起的气候变化的后果变得越来越明显，更严重。在2015年的《巴黎气候协议》中，所有国家都同意将全球温度升至远低于2°C，并努力争取1.5°C这些温度限制需要富裕国家，例如欧盟的成员国，包括荷兰，最晚在2050年之前不再为温室气体排放做出贡献。这就是为什么在欧洲气候法中同意到2050年是“气候中立”的原因，这意味着将温室气体与从大气中取出一样多。荷兰已在2019年的《荷兰气候法》中采取了这一目标，该法案还指出，荷兰在荷兰有“负排放”，或者我们从空中消除更多的温室气体。在所有温室气体中，只能从大气中取出CO 2。因此，荷兰只能借助CO 2删除在《气候法》中实现目标。本建议的主题是荷兰政府可以采取哪些原则以及采取哪些政策来撤离CO 2。
H1 2024结果
Delphine Deshayes谢谢您，大家早上好。我们很高兴欢迎您参加我们的H1电话会议。不久，凯瑟琳和皮埃尔·弗朗索瓦（Pierre-François）将提出我们的半年成绩，然后我们将打开Q＆A的界限，并在我有礼貌的要求下，只需将问题限制在一个或两个方面。与凯瑟琳一起。凯瑟琳·麦格雷戈（Catherine MacGregor）感谢您，Delphine和大家早上好。我很高兴地报告说，恩迪在上半场取得了强劲的成绩，使我们能够升级我们的全年收入指导。通过增加可再生能源和贝斯容量并减少温室气体排放，我们变得更加绿色，更清洁，更灵活。我们的CCGT和存储单元在吸收我们主要电力市场越来越多的间歇性供应方面发挥了全面作用，在这种情况下，条件似乎已经定居在新的正常状态下。一直以来，我们的收入稳定且有弹性。4月，比利时议会投票通过了一项法律，该法律通过了与Tihange 3和Doel 4核反应堆的10年延长有关的最终协议，以及有关核废料的所有责任。欧盟在7月开放了一个正式的调查程序，这完全符合我们的期望。到目前为止，我们对此过程感到满意。，我们仍然打算在今年年底之前完成该程序。一些标题号。尽管我们看到的定价和波动性较弱，软容量环境以及去年尤其促进宝石的因素，但我们仍然成功地提供了强劲的EBIT，净经常性收入和现金流量。不包括核的EBIT同比下降16％，而创纪录的高度则下跌。我们再次从近90亿欧元的运营中产生了强劲的现金流量。我们的资产负债表仍然强大，自今年年初以来净债务只有很小的变化，经济净债务稳定在3.1倍EBITDA。遵循我们强劲的H1绩效，弹性零售和零售的支持市场状况以及低于预期的财务费用，我们正在升级全年的指导。我们现在预计，净经常收入集团的份额为50亿欧元至56亿欧元，而先前的42亿欧元至48亿欧元。
最终报告项目糖尿病数据平台
1。引言糖尿病对自我护理非常吸引人。近年来，旨在减轻患者疾病负担的技术创新。这些创新之一是患者可以大量测量并通过数字监测。导致糖尿病数据数字交换的必要性。每个糖尿病艾滋病制造商都有自己对这种交流的愿景。糖尿病数据平台是一个完整的解决方案，用于检索，处理，分析和介绍由糖尿病艾滋病生成的数据，特别是通过连续的葡萄糖传感器和胰岛素泵获得的数据。一个重要的障碍，用于进一步提高质量和质量改进，是通过各种应用程序和数据平台以各种方式共享和显示数据，这些数据也有限或不可互换。这是不希望的，因为结果数据必须在决定共同决定的咨询室（https://www.uitkikikdichichichichtzorg.nl/themas/themas/definitie-samen-samenissen），并作为针对Diabetes（dpard; first dpard; first; first; erttpsproject.nl/dica.nl/dica.nl）;在以结果为导向的护理计划中，记录了糖尿病患者的重要结果数据。此外，通过连续的葡萄糖传感器（称为非常相关的结果数据）获得了重要的Glykemic参数，应重复使用，但由于上述障碍，因此无法立即可用。本报告是该项目的最终报告。这是荷兰国际协会（NIV）为此建立质量项目的原因，该项目由质量饲料医学专家（SKMS）提供资金。
AI和将军
充满热情，我们提出了这个QuickScan 1，它阐明了人工智能（AI）与药品行业之间的关系。在一个创新和技术进步迅速跟随彼此的时代，了解AI对药物整个生命周期的转变影响至关重要。这种QuickScan旨在首先研究AI在国内外药品行业中应用的趋势，发展和未来。从临床前检查到药物问题，我们从研究人员，医疗保健专业人员和患者的角度强调了AI的新作用。对于研究人员而言，AI是一种强大的工具，可以分析和解释复杂的数据集，从而使药物的开发更快，更有效。我们探讨了AI如何充当开创性发现的催化剂和研究过程的优化。对于医疗保健专业人员而言，AI代表了追求个性化医学的有前途的合作伙伴：我们研究了AI技术如何支持医生或药剂师做出良好思考的决策，在个人层面调整治疗计划并改善患者护理。最后，我们简要关注患者的观点，从而研究了AI对安全，有效和可访问药物的开发的影响。我们研究了技术进步如何改变患者及其医疗保健专业人员之间的相互作用，以一种更具包容性和面向患者的方法的看法。
新冠肺炎疫情的经济影响
我们感谢提供用于构建本文所建立的公共数据库的基础数据的企业合作伙伴：Affinity Solutions（特别是 Atul Chadha 和 Arun Rajagopal）、Lightcast（Anton Libsch 和 Bledi Taska）、CoinOut（Jeff Witten）、Earnin（Arun Natesan 和 Ram Palaniappan）、Homebase（Ray Sandza 和 Andrew Vogeley）、Intuit（Christina Foo 和 Krithika Swaminathan）、Kronos（David Gilbertson）、Paychex（Mike Nichols 和 Shadi Sifain）、Womply（Derek Doel 和 Ryan Thorpe）以及 Zearn（Billy McRae 和 Shalinee Sharma）。我们非常感谢 Nathaniel Hendren，他与我们合作推出了数据库的初始版本，并帮助在 2020 年春季对本文初稿进行了初步分析。我们还要感谢盖茨基金会的 Ryan Rippel 对启动该项目的支持，以及 Gregory Bruich 的早期对话，这些对话帮助激发了这项工作。我们感谢 David Autor、Gabriel Chodorow-Reich、Haley O'Donnell、Emmanuel Farhi、Jason Furman、Steven Hamilton、Erik Hurst、Xavier Jaravel、Lawrence Katz、Fabian Lange、Emmanuel Saez、Ludwig Straub、Danny Yagan 以及众多研讨会参与者的有益评论。这项工作由陈-扎克伯格倡议、比尔和梅琳达盖茨基金会、Overdeck 家族基金会以及 Andrew 和 Melora Balson 资助。该项目已获得哈佛大学 IRB 20-0586 的批准。截至 2023 年 4 月，Opportunity Insights 经济追踪团队的成员包括 Hamidah Alatas、Camille Baker、Harvey Barnhard、Matt Bell、Gregory Bruich、Tina Chelidze、Lucas Chu、Westley Cineus、Sebi Devlin-Foltz、Michael Droste、Dhruv Gaur、Federico Gonzalez、Rayshauna Gray、Abigail Hiller、Matthew Jacob、Tyler Jacobson、Margaret Kallus、Fiona Kastel、Laura Kincaide、Cailtin Kupsc、Sarah LaBauve、Lucía Lamas、Maddie Marino、Kai Matheson、Jared Miller、Christian Mott、Kate Musen、Danny Onorato、Sarah Oppenheimer、Trina Ott、Lynn Overmann、Max Pienkny、Jeremiah Prince、Sebastian Puerta、Daniel Reuter、Peter Ruhm、Tom Rutter、Emanuel Schertz、Shannon Felton Spence、 Krista Stapleford、Kamelia Stavreva、Ceci Steyn、James Stratton、Clare Suter、Elizabeth Thach、Nicolaj Thor、Amanda Wahlers、Kristen Watkins、Alanna Williams、David Williams、Chase Williamson、Shady Yassin、Ruby Zhang 和 Austin Zheng。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
针对硬件/软件系统的测试和调试进行设计
本文描述了对硬件/软件系统中“测试和调试设计”通用方法开发的研究。该方法为与系统级测试和调试相关的复杂问题提供了解决方案。系统级测试的目的是验证系统硬件/软件实现的行为是否与指定的系统行为相匹配。调试对于确定测试所揭示的错误的确切原因是必要的。测试和调试硬件/软件系统时的一个主要问题是内部系统行为的可见性有限。内部系统行为的某些方面在系统的外部环境中特别难以观察和控制，例如顺序。系统中的事件、流程的不同执行、时间依赖性和非确定性行为。在我们的“测试和调试设计”方法中，这些问题是通过提高内部系统行为的可控性和可观察性来解决的。我们为硬件/软件系统中的错误提供各种分类。我们专注于错误的通信和同步协议、对受损数据或资源的错误互斥访问、错误的进程执行序列、死锁、竞争条件和错误的中断处理。这个
有关CHEK2 GEN突变（一些突变，杂合）的信息，荷兰的CHEK2突变近7个女性B
有关荷兰乳腺癌和CHEK2突变的CHEK2 Gen突变（一些突变，杂合的）的信息，将近7个女性乳腺癌。乳腺癌通常不是遗传性。大约5％的乳腺癌女性（20分之一）遗传危险因素起作用。这些危险因素之一是CHEK2突变。然后，某人在CHEK2基因中有变化（突变或错误）。基因是遗传物质（DNA）的一部分。在荷兰，CHEK2基因，CHEK2 C.1100DELC突变有一定的变化。女性对乳腺癌的风险的高度取决于各种因素，例如： - 她是否是遗传性乳腺癌的携带者，例如CHEK2突变。- 家庭以及与谁和哪个年龄的乳腺癌经常发生。- DNA的300多个小变化的组合，每种变化都会影响乳腺癌的风险。这被称为“聚乙烯风险评分”。- 乳房组织有多近。这可以在乳房照片（乳房X线摄影）上看到。- 个人因素，例如您有多长时间和沉重。- 生活方式因素，例如您喝了多少酒精。知道乳腺癌的风险高于CHEK2突变的女性，我们使用了尽可能多的信息。因此，对于每个患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的估计风险并不相同。这种风险在80岁之前为15％至55％。那里有哪些医疗建议？对于患有乳腺癌（乳腺癌）的CHEK2突变的女性来说，乳腺癌的风险大约是没有这种突变的乳腺癌女性的两倍。对于患有CHEK2突变的女性，乳腺癌的风险取决于上述因素。根据估计的风险，我们可以建议从35岁或40岁起的定期乳房控制。有时没有理由进行额外的乳房控制。然后，从50岁开始参加乳腺癌的人群筛查就足够了。定期检查旨在尽早发现乳腺癌。如果早点发现乳腺癌，治愈的机会通常更大。治疗也可能不太自由基。由于乳腺癌的个人估计风险有所不同，因此去除乳房不是CHEK2突变女性的标准建议。对于患有乳腺癌的CHEK2突变的女性，其治疗团队的后续作品首先适用。之后，可能有额外的乳房控制的原因。可以考虑每月乳房自我检查。尚不清楚乳房自我检查是否可以帮助患有CHEK2突变的女性尽早发现乳腺癌。没有CHEK2突变的女性家庭成员有时会根据其个人危险因素获得额外乳房控制的建议。除了对乳房检查的建议外，对于患有CHEK2突变的女性，没有其他医疗建议。对于患有CHEK2突变的男人也没有额外的建议。