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Thinksystem NVIDIA L40S 48GB PCIE GEN4无源GPU
企业正在寻求使用主流基础架构来满足其计算需求，但是培训最先进的模型需要大量的计算能力。对于LLM型号，八个L40S在主流服务器中的培训表现为NVIDIA HGX™A100 8-GPU系统的训练性能，使Enterprises通过传统的基础架构快速解决解决方案。与推理的A100 80GB SXM相比，L40S使用stablediffusion提供了高达1.2倍的生成AI推理性能，并且在流行网络上（例如MLPerf Benchmark中包含的网络）提供了高达1.5倍的推理性能。
陆军助理秘书的办公室
•命令和控制：“分析我们旅的通信设备的维护记录，并确定可能影响我们在30天操作中维护命令和控制能力的潜在故障。提供了优先维护和最大程度减少停机时间的建议。”•运动和操纵：制定一个小营大小的元素的路线规划策略，该元素进行运动，以接触山区的行动。考虑地形约束，敌人活动和物流。•情报：“分析特定区域中的社交媒体活动，以识别可以指示对手计划或操作的沟通趋势和异常。提供了进一步调查和潜在行动方案的建议。”•射击：“优化分区大小操作的弹药分配并确定火灾操作的高价值目标。提供了优先级目标和分配弹药以最大化火灾有效性的建议。”•保护：“分析了进行防御行动并确定潜在脆弱性的旅的大小元素的武力措施。提供了增强力保护和减轻潜在威胁的建议。”
切割中的KERF锥角的实验分析双重乳液由PGPR和阿拉伯胶作为胶囊稳定：内部液滴的令人惊讶的稳定作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
混合方法评论探索GPS的信心
引言可靠地访问了英国武装部队（UKAF）人员的高质量PMP护理，这是对通过PMP服务的人员进行研究的普遍主题。1对UKAF的妇女进行了自我报告的PMP症状的调查发现，有54.4％的响应者认为她们的治疗可以得到改善。他们报告了与工作有关的压力和常见的心理健康障碍，而不是PMP，其中一些报道GP对PMP管理缺乏信心。在UKAF服役的潜在围绝经期妇女（40-60岁）的比例从11％上升到2024年的19％，2意味着需要获得高质量的PMP护理，并且可用于服务人员。在英国更广泛的人口中，50至64岁的妇女人数从2011年的510万增加到2021年的590万，3岁和更多的女性正在开处方激素替代疗法（HRT），以供PMP症状。4尽管如此，缺乏GP对PMP处方的HRT处方的信心，尤其是在年龄<45岁的妇女中，并且患有主要心理症状的女性。5,6在评估专业PMP服务的潜在需求的一项调查中，超过50％的NHS GPS报告称，每周> 4个PMP案例> 4个PMP案例，但仍然缺乏信心。7
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162
物联网的实用跨层射频基于射频的身份验证方案
摘要常染色体显性症（AD）高IGE综合征（HIE）的抽象患者患有一系列表现形式，包括复发细菌和真菌感染，严重的特应性和骨骼异常。这种情况通常是由单相关的显性阴性（DN）STAT3变体引起的。在2020年，我们描述了来自八名具有DN IL6st变体的八种幼虫的患者，导致了一种新形式的AD HIE。这些变体编码了截短的GP130受体，具有完整的细胞外和跨膜结构域，但缺乏细胞内回收基序和四个STAT3结合残基，导致无法循环和激活STAT3。我们在这里报告了三个无关的HIS-AD家庭中IL6ST的两个新的DN变体。这些变体的生化和临床影响与先前报道的变体的生化和临床影响不同。p。（Ser731Val f s*8）变体，在来自两个家族的7例患者中鉴定出来，缺乏回收基序和所有STAT3结合残基，但其在细胞表面的水平仅略有升高，并且它的基础是轻度生物学表型，具有可变的临床表达性。p。（arg768*）在单个患者中鉴定出的变体缺乏回收基序和三个最远端的STAT3结合残基。这种变体在细胞表面积聚，并构成严重的生物学和临床表型。p。（Ser731Val f s*8）变体表明，在细胞表面上以接近正常水平表达的DN GP130可以是异质临床表现的基础，范围从轻度到重度。p。（arg768*）变体表明，截短的GP130蛋白保留了一种STAT3结合残基可以是严重HIE的基础。
附件A-使用苏格兰政府生成人工智能（AI）中使用生成人工智能（AI）（AI）是广泛的
附件A-使用生成人工智能（AI），例如苏格兰政府生成人工智能（AI）中的Chatgpt，是一个广泛的标签，描述了任何类型的人工智能，可用于创建新文本，图像，视频，音频或代码。大语言模型（LLM）是此类AI的一部分，并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图，或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章，获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导，已发布了使用生成AI的框架，该框架基于10个关键原则：1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法，道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用，并拥有正确的
β-淀粉样蛋白诱导GPC4和APOE的小胶质细胞表达，导致神经元TAU病理学和毒性增加
摘要：为了阐明Aβ病理对小胶质细胞在阿尔茨海默氏病发病机理中的影响，我们在用Aβ原纤维治疗后介绍了小胶质细胞表面体。我们的发现表明，与Aβ相关的人类小胶质细胞上调了Glypican 4（GPC4），GPI锚定了硫酸乙酰肝素蛋白聚糖（HSPG）。在果蝇淀粉样变性模型中，神经胶质GPC4表达加剧了运动缺陷并降低了寿命，这表明神经胶质GPC4在神经变性过程中有助于有毒的细胞程序。在细胞培养中，GPC4增强了Tau聚集体的小胶质细胞吞噬作用，而SHED GPC4可以作用于反式，以促进tau骨料的摄取并在神经元中播种。此外，我们的数据表明，在APOE的存在下，GPC4介导的效应会放大。这些研究提供了一种机械框架，该框架通过小胶质细胞HSPG和APOE连接了Aβ和TAU病理。关键字：神经变性，阿尔茨海默氏病，痴呆，小胶质细胞，星形胶质细胞，淀粉样蛋白，tau，apoe，播种，果蝇。简介：阿尔茨海默氏病的定义病理特征是β-淀粉样蛋白（Aβ）斑块和Tau神经原纤维缠结的积累。1,2啮齿动物和人类研究表明，Aβ加速了大脑网络中Tau病理的传播，这可能是通过局部和远程淀粉样蛋白TAU相互作用3-8加速。的确，抗Aβ单克隆抗体，lecanemab和Donanemab，减少了阿尔茨海默氏病（AD）患者Tau病理学的沉积，这可能是通过去除上游淀粉样蛋白斑块而导致的。9–11然而，Aβ促进Tau病理学的扩散的细胞和分子机制仍然未知。