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FY24进度监控计划
“ UTILI ZE诊断评估和EV IDENCE BASECL资源列表上述为Monl1or Studen1进度。pro gre ss moni t oring•li st频率，目标和我的hod。州法律要求学校对学生在达到所需的PE RF概念水平方面的进度进行监控。
2024 - 2027 - 战略计划
该银行的总体目标是以动态和可信的方式制定和实施货币和监管政策，为赞比亚的可持续经济发展做出贡献。动态意味着银行将充满活力，并对运营环境的变化做出反应。该银行还将努力保持可信度，这意味着它将在履行其职责时赢得利益相关者的信心和信任。为了实现可持续的经济发展，该银行将采用旨在满足当代需求而不损害后代需求的战略。
创建基于人工智能的游戏玩法的设计注意事项
人工智能已应用于游戏设计和开发过程的许多方面。尽管这已导致游戏和人工智能研究取得了许多进步，但仍有一些游戏以参与人工智能过程为中心：基于人工智能的游戏的设计空间仍未得到充分探索。通过从不同角度研究广泛的游戏体验，可以确定，以人工智能为先导的游戏对玩家、设计师以及游戏学术领域本身都有益。此外，有证据表明，符号方法（而非统计方法）有助于获得具有更多主动性、更强的人类可解释性和更可控制的可创作性的体验。
钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂和非酒精性脂肪肝疾病
钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT2) 抑制剂已被证实对糖尿病患者和非糖尿病患者、左心室射血分数范围广泛的急性和慢性心力衰竭患者以及动脉粥样硬化性心血管疾病患者和非动脉粥样硬化性心血管疾病患者均有心血管益处（图 3）。10–13 鉴于有充分证据表明 SGLT2 抑制剂对具有与 NAFLD 相似病理生理机制的疾病患者具有心血管保护作用，并且由于缺乏有效的 NAFLD 药物治疗方法，11,12 人们越来越有兴趣研究 SGLT2 抑制剂在 NAFLD 中的作用，并且在临床前和临床研究中显示出有利的效果。在本综述中，我们总结了 SGLT2 抑制剂对 NAFLD 影响的当前证据
典型培养儿童的工作记忆训练的神经相关性
已被认为，通过对工作记忆任务的重复和延长实践进行培训，导致神经塑性变化，支持增强认知能力（Klingberg，2010年）。然而，这种假设尚未得到广泛的测试，相反，对于其他与工作记忆能力相关的其他领域（例如推理和学术意识）的广泛改善，在评论和荟萃分析中受到限制（Aksayli等人（Aksayli et al。最近的证据表明，至少在短期内，工作记忆训练可能会更加秘密地改善通常发展儿童的数学能力（Jones等，2020； Judd＆Klingberg，2021年）。此问题的目的是检查结构和功能
人类 TRIM7 B30.2 结构域的晶体结构和突变分析为其与糖原蛋白-1 结合的分子基础提供了见解
表现出典型的 B30.2 结构域折叠，由两个反向平行的七链和六链 β 片层组成，排列成扭曲的 β 夹层。此外，两个长环部分覆盖由六链 β 片层定义的 β 夹层的凹面，从而形成带正电的腔体。我们使用序列保守性和突变分析来提供 GN1 假定结合界面的证据。这些研究表明，TRIM7 B30.2 的 Leu423、Ser499 和 Cys501 以及 GN1 的 C 端 33 个氨基酸对于这种结合相互作用至关重要。分子动力学模拟还表明，氢键和疏水相互作用在模拟的 TRIM7 B30.2-GN1 C 端肽复合物的稳定性中起主要作用。这些数据提供了有用的信息，可用于针对这种相互作用开发潜在的治疗剂。
分析人工智能和数据中心能源消耗
可能改变数据中心负载增长轨迹的一个关键不确定因素是生成式 AI 模型的使用。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，这激发了公众和企业的想象力。关于这些工具将得到多么广泛的使用以及它们将在多大程度上改变计算需求的证据才刚刚开始出现。据估计，这些早期的应用程序需要大约十倍的电力——从传统谷歌搜索的 0.3 瓦时到 Chat-GPT 查询的 2.9 瓦时——来响应用户查询。根据用户提示和其他新兴 AI 应用程序创作原创音乐、照片和视频可能需要更多的电力。全球互联网用户多达 53 亿，这些工具的广泛采用可能会导致电力需求发生重大变化。另一方面，历史表明，增加处理能力的需求在很大程度上被数据中心效率的提高所抵消。
TAC - 空战指挥部
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无新闻：对医学图像扩散模型的批判性分析
摘要。扩散模型最初是为了产生图像的，最近引起了人们的关注，作为一种有希望的图像降级方法。在这项工作中，我们进行了全面的实验，以调查扩散模型所带来的挑战。在医学成像中，保留原始图像含量以及避免添加或删除潜在的病理细节至关重要。通过经验分析和讨论，我们在基于扩散的denoising背景下高出了图像感知与失真之间的权衡。，我们证明了标准扩散模型采样方案与一步denoising相比，PSNR的降低高达14％。此外，我们提供了视觉表明，表明扩散模型与随机采样相结合，具有在脱氧过程中产生合成结构的趋势，从而损害了被剥离图像的临床有效性。我们的彻底调查提出了有关扩散模型对医学图像denoising的适用性的疑问，强调了潜在的局限性，可以仔细考虑将来的应用。