XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGCS
新晋地面飞行员：Skilling - SKYbrary
基础地面飞行员培训 这部分培训将侧重于“简单”飞机（单引擎、基本仪表和自动化）和 VFR 操作（本地和越野飞行）。培训练习将采用模拟器训练（模拟飞机）和真实训练相结合的方式进行。无论培训类型如何，机上飞行员都将是真正的飞行员。 GCS 硬件和软件的操作 熟悉飞机类型、系统和仪器 与飞机建立通信和遥测链接并检查其完整性 飞行前规划（天气、航行通告、飞行计划、燃料、质量和平衡、起飞性能等） 根据 GCS 数据和飞行员通信监控飞机的飞行路径（位置、轨迹、能量状态等） 根据 GCS 数据和飞行员通信监控飞机的系统（燃料、电气等） 使用 GCS 监视工具监控飞行路径上的其他运行因素（天气、交通、地形等） 监控机上飞行员并交叉检查其操作 与机上飞行员通信并共享信息（例如，天气更新、位置报告等）
爱尔兰容量前景2022-2031
This document contains two sections comprising of: Part A – Capacity Summary for Ireland 2022-2031 - This outlines the purpose of the Generation Capacity Statement (GCS), the main messages from the GCS and the impact of the mitigation measures which are being progressed under the Commission for Regulation of Utilities (CRU) Security of Supply Work Programme supported by the Department of the Environment, Climate and Communications and EirGrid.B部分 - 生成能力声明2022-2031-这是一份全岛文件，是对EIRGRID的监管要求和SONI的许可要求。根据SONI许可要求，这一代能力声明已由北爱尔兰的公用事业监管机构批准。包含GCS中所有表和数字的数据工作簿将与本文档一起单独发布。
成为基因组变革的推动者 - UTS 的 OPUS
世界各地的遗传咨询师 (GC) 正越来越多地从临床遗传学服务转型，以满足日益增长的基因组医疗需求。这为 GC 提供了一个独特的机会，让他们成为“基因组变革推动者”，因为他们在替代护理模式中工作。通过由变革计划资助的各种创新主流护理模式，我们探讨了 GC 对其作为“基因组变革推动者”地位的看法，以及可能阻碍或推动其不断发展的角色取得成功的因素。在创新扩散理论的指导下，我们对变革计划雇用的所有 12 名 GC 进行了定性访谈，这些 GC 在澳大利亚的五个专业领域以不同的方式提供基因组学服务。所有访谈的录音都被逐字转录并使用归纳内容分析进行分析。研究结果显示，在这些新角色的早期，参与者对“基因组学主流化”持有不同的描述：一些人将其设想为只有从事基因组学实践的医学专家才能实现的最终状态，而另一些人则认为 GC 的参与至关重要。参与者认为，他们处于独特的位置，可以加快患者获得基因组检测和咨询的机会，并提高医学专家使用基因组学的能力。挑战包括一些医学专家对基因组学在医疗保健中的价值犹豫不决，以及遗传和非遗传专业人员之间不同的观点和实践可能产生紧张关系。参与者预计，当非遗传同事管理同意讨论和结果披露时，护理标准会下降。我们的研究强调，领导支持和与担任类似角色的同事的同行联系是 GC 在主流环境中取得成功的基本要素。
凸面集的图形，带有用于最佳控制的应用程序...
本文在组合和凸优化的界面上引入了一类新的问题。我们考虑每个顶点与凸面程序配对的图形，每个边缘通过额外的凸成本和约束来串联两个程序。我们将这样的图称为凸集（GCS）的图。在GCS上，我们可以制定任何可以通过普通加权图制定的优化问题，顶点和边缘的标量成本。实际上，对于凸面程序中变量的任何固定选择，GCS都会简化为加权图，例如，我们可以在其中寻找，例如路径，匹配，旅行或最低成本的生成树。GCS问题中的挑战在于共同解决问题的离散和连续组成部分。通过组合图形的建模能力和凸优化，GCSS是一个灵活的框架，可以制定和解决许多现实世界中的问题。图形和组合目标（例如，找到路径或巡回赛）模拟了问题的高级离散骨架。凸成本和约束填补了低级连续的细节。本论文的主要贡献是解决任何GCS问题的有效而统一的方法。从加权图上优化问题的整数线性编程公式开始，此方法将相应的GCS问题作为有效的混合构成凸点程序（MICP）制定。然后，可以使用公共分支和结合的求解器将此MICP求解为全局最优性，或者大约通过将其凸松弛的溶液四舍五入。重要的是，MICP及其解决方案的配方都是完全自动的，并且我们框架的用户不需要在混合构成优化方面的任何专业知识。我们首先以一般术语描述GCS框架和MICP的表述，而没有以GC在GC上解决的特定组合问题为前提。我们通过跨越物流，运输，调度，导航和计算几何形状的多个示例来说明我们的技术。然后，我们专注于GC中的最短路径问题（SPP）。这个问题特别有趣，因为它概括了各种多阶段的决策问题，并且使用我们的技术可以非常有效地解决。我们考虑了SPP在GC中的两个主要应用：动力学系统和无碰撞运动的最佳控制
构建多特异性抗体
创伤性脑损伤（TBI）是由外部力量引起的脑部损伤（车辆，事故，暴力，运动伤害，工业事故，跌倒）。脑创伤可能是由于穿透头骨的物体或快速加速（加速）或大脑的减速（速度放慢或停止）而发生。创伤性脑损伤（TBI）是死亡率和残疾的主要原因，尤其是在儿童和年轻人中。Based on the Glasgow Coma Scale (GCS), the neurological scale used to measure a person's level of consciousness after a brain injury, traumatic brain injury is classified as: mild (GCS 13 - 15), moderate (GCS 9 - 12), severe (GCS 8 or less), and evaluates the following functions: Eye Opening (E), Motor Re- sponse (M), and Verbal Response (V), to determine a patient's overall GCS，将目光响应，运动反应和言语回应的分数添加在一起。分数从3到15。得分为8或更少，表示昏迷。symptoms可以根据头部受伤的严重程度而有所不同。一个轻度创伤性脑损伤的人可以保持意识，或者可能会丧失意识丧失几秒钟或几分钟。其他症状可能包括头痛，混乱，头晕，视力变化，耳朵响起或听力，疲劳或嗜睡的变化，睡眠模式，行为或情绪变化以及认知和/或执行功能问题的变化。注意力缺陷/多动障碍次要患有中度或严重创伤性脑损伤的人可能会出现相同的症状，但头痛可能会变得更糟，反复呕吐或恶心，抽搐或癫痫发作，无法唤醒睡眠，一个或两个学生的眼睛，slurred语，弱点，弱点，弱点或无数的差异，以及每圆形的损失，或者丧失的范围，或者是丧失。
胶质瘤干细胞作为免疫治疗靶点
胶质母细胞瘤是最常见和最致命的原发性脑恶性肿瘤。尽管在胶质母细胞瘤生物学和药物开发研究方面投入了大量资金，但治疗方法仍然有限，1-2 年后生存率也没有显著提高。癌症干细胞 (CSC) 或神经胶质瘤干细胞 (GSC) 是指能够自我更新和分化的肿瘤起源细胞群。尽管存在争议且研究具有挑战性，但有证据表明 GCS 可能导致胶质母细胞瘤肿瘤复发和对治疗产生耐药性。针对 GCS 提出了多种治疗策略，包括免疫疗法、转录后调控、调节肿瘤微环境和表观遗传调节。在这篇综述中，我们讨论了胶质母细胞瘤治疗的最新进展，特别关注 GCS 的靶向性以及它们与当前临床途径和试验的潜在整合。
会议出席者 - noaa/nesdis
● 当前 GC ○ 已发布 7 个，2 个正在开发中 ○ 美国人员/运营 ■ “运营”、“人员”、“美国人员” ○ 关联公司/子公司 ■ “子公司”和“关联公司”的定义 ○ RGIQE ■ 用于比较 SAR 系统的方程式定义 ○ 任务保证 ■ “任务保证”的定义和确定豁免的方法 ○ 数据提交（第 3 层评估） ■ 概述与 TLC 时钟启动相关的第 3 层数据的评估流程 ○ 网络安全 ■ 概述 CRSRA 对必需和推荐的网络安全实践的看法 ○ 地面站分类（正在开发中） ■ 地面站类型、用途和许可要求的定义 ○ 仪器分类和分层（正在开发中） ■ 使用 FWHM 定义仪器类型、用途和许可要求 ● ACCRES 工作讨论的方向 ○ CRSRA 还应为新的/额外的 GC 考虑哪些其他主题？○ 对现有 GC 的变更有何建议？
机器学习与回归脑损伤的预后：队列差异主导
2.2。模型规范预测的结果是6个月的死亡率和不利的结果（格拉斯哥成果量表<3或格拉斯哥成果量表 - 扩展<5）。模型中包含的预测因子是影响实验室模型的11个预测因子[25]。连续变量作为连续变量包括在模型中（无分类）。所包含变量及其规格的概述如表1所示。基线GCS得分定义为急诊室的最后一个GC（“稳定后”）。如果缺少此分数，则使用较早时刻的最接近的GC。总共包括11个预测因子，代表19个参数（或自由度[DF]）。在死亡率的情况下，我们的数据库中平均存在3491个事件（或每个参数的184个事件）。变量被标准化或单热编码，因为这是使用梯度下降优化的训练算法的标准实践。
慢性应激和糖皮质激素在阿尔茨海默氏病发病机理中的多种作用
慢性应激以及糖皮质激素（GCS）的长期升高，人体的应力激素，增加风险并加速阿尔茨海默氏病（AD）。AD的特征包括细胞内TAU（MAPT）缠结，细胞外淀粉样β（Aβ）斑块和神经蛋白浮肿。越来越多的工作表明，压力和GC会通过蛋白质稳态失调和促进性稳定性，线粒体生物能学以及对损伤相关刺激的反应来引发这些病理的细胞过程。在这篇综述中，我们整合了啮齿动物和细胞模型中的机械研究的发现，其中已表明定义的慢性应激方案或GC给药可引起与AD相关的病理。We speci fi cally discuss the effects of chronic stress and GCs on tau pathogenesis, including hyperphosphorylation, aggregation, and spreading, amyloid precursor protein (APP) processing and traf fi cking culminating in A β production, immune priming by proin fl ammatory cytokines and disease-associated molecular patterns, and alterations to glial cell and blood – brain barrier （BBB）功能。