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报价编号。 MLM QUO-03-02-2025
市政公司建设IER服务的房屋必须指示快递公司在2003年《市政财务管理法》第110条的方面坐在Cepted（No./div>）2003年56岁），根据《 SCM法规》第18条第18条第18章，2003年第56号法规。请邀请报价任命一个有信誉的承包商，以在适当和授权的招标者身上在市政公司建筑中建造一座警卫室。适用最低技术规范的遵守。详细的规格和规定的文件可在理事会网站www.mkhondo.gov.za上找到，根据“报价”部分。如果需要，也可以通过电子邮件提供此文档。Technical queries relating to this request for quotation can be addressed to QZ Mbatha, Tel: 017 004 0197, Email: zmbatha@mkhondo.gov.za and administrative queries can be addressed to Mr MC Gumede, Tel 017 004 0197, and email mgumede@mkhondo.gov.za .此RFQ只能在发行的文档中提交。如第3页所述，欢迎支持和其他文档。所有提交将根据Mkhondo当地市政当局的采购政策进行裁决。还将根据2000年第5号的优惠采购政策框架法以及“优先采购法规，2022年（PPR 2022）进行评估。80/20的价格和特定目标点系统将适用于此招标。理事会保留不将RFQ授予最低出价或完全不是部分或部分的权利。应根据历史上处于弱势群体或符合要求的人或个人的个人或个人的企业签约，总共分配了15个优先点，并应以比例或亲率的比例为基础分配以实施计划的企业。
推进 AML 治疗
急性髓系白血病 (AML) 是一种恶性程度较高的血癌，预后较差。尽管同种异体造血干细胞移植和高剂量化疗等治疗方法在某些情况下可能治愈年轻患者，但复发和治疗相关毒性等挑战仍然十分严峻。联合疗法一直是 AML 治疗的基石，通过利用多种药物的协同作用来提高疗效。然而，AML 的高毒性水平和遗传异质性使确定有效且普遍适用的药物方案变得复杂。为了应对这些挑战，我们引入了 CoPISA 工作流程（组合药物的蛋白质组整体溶解度/稳定性改变分析），这是一种创新方法，旨在专门研究联合疗法中的药物-靶标相互作用。CoPISA 可检测仅在两种药物一起使用时发生的蛋白质溶解度/稳定性变化，揭示单一药物治疗无法实现的协同机制。我们将这种方法应用于我们小组之前推出的两种高效低毒的 AML 药物组合：LY3009120-sapanisertib (LS) 和 ruxolitinib-ulixertinib (RU)。CoPISA 工作流程利用先进的蛋白质组学工具来研究主要和次要靶标效应，从而更深入地了解联合疗法如何影响多种信号通路以克服耐药性。此外，我们提出了一个称为“联合抑制”的新概念，其中药物的联合作用会诱导单个药物无法实现的生物反应。这种方法为组合疗法的设计带来了变革，并为 AML 和其他复杂疾病的更有效治疗提供了新方向。
在基于MLP的DDOS攻击检测中，Harris Hawks和Dragonfly优化方法合并的方法J. Ghasemi *A，R。Salah-Hassan
在本文中，提出了一个新的入侵检测系统（IDS）来处理分布式拒绝服务（DDOS）攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化（HHO）和蜻蜓算法（DA）的组合算法，以选择相关功能，并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器（MLP）神经网络。该网络（作为分类器）将网络流量分为两个类别，即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能：NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准（例如准确性，精度，回忆和F量）方面，与以前的方法相比，所提出的方法的优越性。具体而言，所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9％，97.6％，96％和96.8％的改善（与基线方法相比）。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息，提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明，将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此，它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效，准确。
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
优化概率模型是统计中良好的领域。然而，它与生成模型的培训的联系在很大程度上仍然不足。在本文中，我们表明可以将时间变化的生成模型的演变投射到指数族的歧管上，自然会在生成模型的参数与概率模型的参数之间建立链接。然后，我们根据自然梯度下降方案将其投影在流形上移动。这种方法还使我们能够有效地近似KL差异的自然梯度，而无需依靠MCMC进行棘手的模型。此外，我们提出了该算法的粒子版本，该版本具有指数家族中任何参数模型的封闭形式更新规则。通过玩具和现实世界实验，我们验证了所提出的算法的有效性。
NVIDIA DGX OS 7用户指南
OpenSM附加到本地计算机上的特定IB端口，并仅配置连接到其的织物。 （如果本地计算机具有其他IB端口，则OPENM将忽略连接到其他端口的织物）。 如果未指定端口，OpenSM将选择第一个“最佳”可用端口。 OpenSM还可以提供可用的端口，并提示要附加一个端口号。OpenSM附加到本地计算机上的特定IB端口，并仅配置连接到其的织物。（如果本地计算机具有其他IB端口，则OPENM将忽略连接到其他端口的织物）。如果未指定端口，OpenSM将选择第一个“最佳”可用端口。OpenSM还可以提供可用的端口，并提示要附加一个端口号。
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
mlnova：机器学习的交互式学习平台
mlnova是按照结构化的，以用户为中心的设计方法开发的，从用户研究开始，以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性，实时反馈和易用性，这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理，从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型，以实现简单性，而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。
对使用机器学习（ML）和物联网（IoT）
在当今世界上，在工业设施和大型结构等高风险环境中打击火灾是一个重大挑战。将消防员部署到此类地点不仅危险，而且危害他们的生命。为了解决此类关键问题，本评论论文提出了尖端技术，特别是机器学习（ML）和物联网（IoT）传感器，以开发自动射击的机器人。这种建议的方法旨在增强早期的火灾检测和消防能力，从而优先考虑在危险环境中的安全性。该系统涉及使用ML和IoT技术创建智能机器人。配备了一系列传感器，包括超声波，激光雷达，气体探测器和烟雾探测器，该机器人收集了与火灾事件有关的重要数据。具有相机和微控制器等功能，该机器人允许无缝遥控器。嵌入在系统中的ML功能使机器人能够检测火灾并传递相关信息以进行快速决策。通过依靠传感器数据，该机器人旨在优化控制措施，从而最大程度地减少消防员的风险。这种开创性的方法确保了增强的安全措施，并标志着在消防行动中朝着更安全，更有效的未来方面的重大步伐。通过ML的收敛，尤其是卷积神经网络和物联网，该解决方案在危险情况下提出了用于火灾管理的变革性范式，并承诺将有更安全，更有效的未来。本文对使用人工智能对消防安全挑战的火灾和烟雾探测功能，优势和创新贡献进行了详尽的审查。此外，我们确定了研究差距，并指出以前的文献主要集中于传统方法或完全自主的解决方案，而对混合方法的关注很少。响应这一差距，我们的评论专门探索并提出了整合传统和自动消防技术的混合解决方案。
用于神经科学标准化多尺度建模的 NeuroML 生态系统
神经元和电路的数据驱动模型对于理解膜电导、突触、树突和神经元之间的解剖连接的特性如何产生健康和疾病状态下的脑回路的复杂动态行为非常重要。然而，这些生物过程固有的复杂性使得构建和重复使用生物学详细模型具有挑战性。已经开发了各种各样的工具来帮助构建和模拟它们，但设计和内部表示的差异对那些希望在研究工作流程中使用数据驱动模型的人来说是技术障碍。NeuroML 是一种用于计算神经科学的模型描述语言，它的开发就是为了解决建模工具中的这种碎片化问题。自成立以来，NeuroML 已经发展成为一个成熟的社区标准，涵盖了计算神经科学中的各种模型类型和方法。它促成了一个大型生态系统的开发，该生态系统由可互操作的开源软件工具组成，用于创建、可视化、验证和模拟数据驱动模型。在这里，我们描述了如何将 NeuroML 生态系统纳入研究工作流程，以简化神经系统标准化模型的构建、测试和分析，并支持 FAIR（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）数据原则，从而促进开放、透明和可重复的科学。