XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOWL
药理学知识目标更新...
1.1 2022 年版前言 本前言下方附有第一版前言。它旨在提供一些关于知识目标的发展和目的的历史视角。知识目标的最后一次迭代发生在 2012 年。2017 年左右更新了一些章节，但并未进行全面更新。此次迭代是与医学院药理学主席协会 (AMSPC) 和 ASPET 药理学教育部 (DPE) 达成协议的结果。这两个组织都意识到这样的文件的价值，它可以为我们未来的医疗保健提供者提供一致的药理学教育。两个组织的成员共同努力更新了这份文件，并使其可供所有需要其中指导的人使用。编辑们感谢各部门主席和每个委员会成员为创建此更新所做的辛勤工作和奉献精神。需要提出几个要点来帮助促进本文件的目的。
评估有关STEM的知识...
Pathanamthitta（地区），喀拉拉邦，印度摘要的STEM细胞库是从人体中获取珍贵的干细胞，加工和存储它们的过程，以便将来可能在干细胞处理中使用。干细胞目前用于现代医学，可以通过更换和维修方法帮助治疗80多种医疗状况。干细胞具有自我更新和分化为不同细胞类型的能力。干细胞疗法已发现在各种疾病的治疗中应用。该研究的目的是评估女性干细胞库的知识水平，并找出具有选定人口统计学变量的女性中干细胞库的知识之间的关联。定量研究方法用于研究。使用目的抽样选择了一百三十名妇女的样本。使用自我结构调查表评估了干细胞库的知识。本研究表明，大多数66名（50.76％）被选中的妇女知识渊博，而64个（49.24％）对干细胞库的知识中等。研究报告说，知识与社会人口统计学变量（例如教育水平和先前的知识）之间存在关联，并且知识与社会人口统计学变量（例如妇女年龄，妇女宗教，居住领域，家庭收入，家庭收入和职业）之间没有关联。关键字：评估；知识;干细胞银行；女性。
生成的AI作为知识变化的来源
2022年11月的Chatgpt推出，彻底改变了生成人工智能的可访问性，从而实现了对话性互动。经过数百万人的影响，其对管理的影响已成为辩论的主题。在数字革命中，生成人工智能具有变革性的潜力，可以自动化任务，提供新颖的商品和服务，并产生宝贵的见解。但是，在数字化转型的背景下，出现了诸如数据质量，人类监督和道德考虑之类的挑战。本研究采用定性研究方法来检查当前对生成人工智能的理解，并预测其对组织内知识管理的影响。通过在行业专家之间进行调查，本文旨在为生成人工智能的整合及其对知识管理范式的影响提供宝贵的见解。关键字：知识管理，生成AI，CHATGPT，数字化转型，信息赛和通信技术
解锁用户隐私：以隐私为中心的加密货币框架，用于使用零知识证明（ZKPS）隐藏交易（ZKPS）
摘要在数字交易和分散的加密货币时代，确保用户隐私已成为最重要的问题。此摘要提出了一个开创性的框架，旨在通过隐藏以隐私为中心的加密货币来增强用户隐私。所提出的框架利用零知识证明（ZKP）的功能使用户能够在保留其隐私的同时进行交易。通过隐藏交易细节和参与者身份，该框架消除了交易信息泄漏的可能性。ZKP的利用可确保交易的完整性在同时保护用户隐私的同时保持交易的完整性。本摘要探讨了框架的基本原理，并突出了其对加密货币领域增强用户隐私的潜在影响。新颖的框架具有彻底改变隐私在数字交易中的方式，为以隐私为中心的加密货币树立新标准。关键字：隐私；加密货币；零知识证明（ZKP）;交易隐藏；用户
监视混凝土倒入知识图形增强
摘要本文介绍了一种用于监测混凝土倒入的新方法。传统的手动跟踪方法很乏味，而自动化解决方案（例如计算机视觉（CV）启用的方法）受到了隐秘数据的挑战，并且对各种起重机行为模式的适应性有限。我们提出了一种将上下文知识与对象识别相结合的知识图增强的简历方法。这种方法分析了塔起重机的行为及其与工人，卡车混合器和建筑元素的互动，从而提供了对混凝土倾倒进度的详细且具有弹性的解释。初步发现揭示了该方法解释不完整数据并理解复杂的站点动态的能力，这在现实世界情景中表现出了有希望的潜力。简介混凝土浇注是一种常见且关键的建筑活动，严重影响了建筑项目的完成时间和成本（Wang等，2022）。起重机在这一活性中起着关键作用，因为“起重机和skip”方法是混凝土浇注最普遍的技术之一（Lu等，2003）。在此过程中，混凝土混合在一起，然后由工人倒入地面上的跳过。然后，起重机将跳跃提升到要求混凝土的一个或多个位置。到位后，在将空跳动放回搅拌机中以重新填充之前，将跳过或操纵倒入倾斜或操纵。传统上，监测混凝土倾泻过程的进度是手动和近似的，在该过程中，传递到该地点的混凝土总量被用作倾盆进度的间接指标（Lu＆Anson，2004）。此方法仅提供了对进度的粗略估计，并且无法捕获与浇注过程有关的细微差别，例如起重机升降机的周期和卡车搅拌机的等待时间。因此，它对关键现场资源的瓶颈（例如起重机的可用性）提供了有限的见解，并对影响现场生产率的关键决策（例如，雇用额外的起重机）（Hu等人，2021年）产生了最小的贡献。为了了解需要大量数据的倾泻过程，计算机视觉（CV）已出现用于自动数据获取和分析。例如，Gong and Caldas（2010）开发了一种基于简历的方法来跟踪起重机钩和混凝土桶（即跳过），从而可以分析混凝土浇注状态
IGF168PD124
理解染色质功能对于不清除欧洲核心中基因组调节的复杂性至关重要。染色质的基本亚基是Nu-Cleosome，它是由包裹在八个组蛋白蛋白的DNA形成的。Berger组的研究重点是研究组蛋白变体和重塑剂的进化论和功能，这是染色质调节的关键成分。在去年，Berger组证明了组蛋白变体与组蛋白的翻译后修饰至关重要，从而塑造了染色质指示转录调控。His-Tone变体H2A.X在维修DNA的机械中起着关键作用。Berger Group在拟南芥中确定了这一途径的两个关键参与者。此外，他们还表征了与调节转座活性的特定类型组蛋白变体的沉积相关的染色质重塑剂。最近该组还表明，在陆地植物的进化过程中，翻译后修饰H3K27me3将其靶标从转座子转换为控制基因沉默的顺式元素。H3K27me3的新功能有可能重塑植物的基因组。
kfc：知识重建和饲料
将生成模型适应持续学习（又称cgl）最近引起了对计算机视觉的极大兴趣（Huang等，2024； Belouadah等，2021）。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘，这反映了这样一个事实，即当发电机学习新任务时，它会忘记其以前学习的任务（Parisi等，2019）。主要的CGL方法是生成性重播（GR）（Shin等，2017; Van de Ven等，2020），该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机，该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机，例如CEWC（Seff等，2017）和Mgan（Wu等，2018; Liu等，2020）等。然而，这些方法主要在条件生成的对抗网络（CGAN）上进行了研究，并且它们对于单个增量任务是可行的，而对于多个顺序任务，CGAN可以诱导不稳定的训练，从而导致下质量的样品（CONG等，2020）。
Ingiantsin胶结器（ARNI）
大多数服用Arni的人没有副作用。您的其他健康问题和药物会影响哪些副作用可能发展。请与您的医疗保健提供者讨论要注意的副作用，因为有些是认真的。另外，请与您的社区药剂师联系。请知道，让Arni剂量开始低，然后增加到“目标”剂量 - 最有效的剂量是很常见的。将药物剂量增加到靶剂量是通常治疗的一部分，而不是问题的迹象。