XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOrem
橡树岭环境管理办公室
该地点于1997年更名为东田纳西技术园。与清理工作一起，Orem提出了一种愿景，将现场从责任转变为多用途工业中心，国家公园和保护区，该地区受益于社区并创造新的经济机会。在2020年，Orem在现场拆除500个结构时完成了DOE有史以来最大的清理工作。在一起，这些设施的占地面积可以覆盖225个足球场。清理的最后阶段涉及土壤和地下水补救。工作人员在2024年完成了土壤修复，Orem正在努力完成未来几年所需的任何必需的地下水补救。
大学对粮食不安全观点调查的开发、验证和可靠性测试
1 犹他谷大学烹饪艺术学院，美国犹他州奥勒姆，2 杨百翰大学营养、饮食与食品科学系，美国犹他州普罗沃，3 犹他谷医院内分泌与糖尿病诊所，美国犹他州普罗沃，4 马里恩县妇女、婴儿和儿童中心，美国俄勒冈州塞勒姆，5 夏威夷大学马诺阿分校人类营养、食品与动物科学系，美国夏威夷州檀香山，6 杨百翰大学统计学系，美国犹他州普罗沃，7 俄勒冈州立大学公共卫生与人类科学学院，美国俄勒冈州科瓦利斯，8 肯塔基大学饮食与人类营养系，美国肯塔基州列克星敦
希望对经皮冠状动脉干预后患者内在强度与自我管理之间关系的介导效应
根据2019年全球疾病负担（GBD）研究，全球大约有5.23亿人患心血管疾病，导致1860万人死亡。冠心病（CHD）约占这些死亡的一半（Roth等，2020）。CHD是一种典型的心血管疾病，对人类健康构成了严重威胁，中国也面临冠心病危机（Liu等，2019； Zhao等，2019）。在2021年报告的中国有1139万例冠状动脉疾病病例，预计由于诸如衰老等多种危险因素（关于中国心血管健康和疾病的报告写作委员会，2022年，2022年）的发病率将继续上升。随着介入技术的显着进展，经皮冠状动脉介入（PCI）已成为CHD患者血运重建的关键策略（Gao，2019）。根据美国心脏病协会的心脏病和中风统计数据，住院PCI程序在2006年至2016年期间每年1,310,000至480,000范围（Lloyd-Jones等，2010; Tsao等，2023）。在德国，2014年至2017年之间每年约有4,000,000个PCI程序（Huber等，2020）。在澳大利亚2000/01至2020/21之间的30岁及2020年龄之间的人中有751,728个PCI程序（Kumsa等，2023）。国家卫生委员会的数据库表明，截至2022年，中国的PCI总数达到1,293,932，死亡率为0.37％（Pan，2023）。PCI可以有效地减轻缺血症状并降低患者死亡率（Hoole and Bambrough，2020）。但是，尽管PCI可以挽救冠心病患者的生命，但它努力扭转血管的病理状态。患者在PCI后仍处于“疾病生存”状态，心血管事件的风险仍然很高（Freites等，2022）。此外，现有的系统审查表明，PCI后患者的生活质量没有显着改善（Hirao等，2023）。相关指南表明，自我保健是二级预防冠心病的特定量度，在减少心血管终点事件的发生方面有益（Knuuti等，2020; Liu等，2023）。世界卫生组织（WHO）强调，促进积极的自我管理行为是提高患有慢性疾病个人的生活质量的最有效的方式（世界卫生组织[Who] [Who]，2002年）。但是，个人调整生活方式并遵守自我管理行为是一项挑战（Aggarwal等，2021）。因此，提高自我管理的合规性已成为冠心病领域的研究热点。Orem认为，自我保健是一系列自我调节行为，个人为维持其生长，发展以及自己结构的完整性和正常功能而承担的行为（Orem，1981）。PCI后的自我管理包括戒烟，采用平衡饮食，进行体育锻炼，管理睡眠，心理调整，遵守处方药的遵守，自我监测的心肌梗死和及时干预的自我监测（Peterson等人，2014年）。包括戒烟，采用平衡饮食，进行体育锻炼，管理睡眠，心理调整，遵守处方药的遵守，自我监测的心肌梗死和及时干预的自我监测（Peterson等人，2014年）。先前的研究表明，较高的自我管理水平与较高的生活质量和健康促进行为以及较低的
2016-2017 - 犹他谷大学
本期犹他谷大学目录包含目前经管理委员会批准的有关该机构的信息。目录的在线版本将始终包含最新版本的目录，因此将取代和取代任何印刷版本。本目录不应被视为犹他谷大学与任何学生、任何其他机构或任何其他个人或实体之间的合同。犹他谷大学保留随时更改其角色、政策或课程设置的权利。如果本目录与犹他谷大学政策之间存在任何冲突，则以政策为准。犹他谷大学在其多个校区提供课程，包括奥勒姆校区、普罗沃机场校区、西校区、北谷中心和瓦萨奇校区。犹他谷大学学期课程表指定了每个课程部分在哪个校区授课。
数字共享@贝克尔 - 华盛顿大学
1儿科医学院儿科医学院儿科部，美国密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110； neel.shah@wustl.edu 2美国室外84057的儿科医学集团儿科部； azfarhat@gmail.com 3美国达拉斯的达拉斯儿童健康，美国德克萨斯州75201； je效应： zihengwang@utdallas.edu 5美国德克萨斯大学达拉斯西南大学生物信息学系，美国德克萨斯州75390； jeon.lee@utsouthwestern.edu 6辐射肿瘤学系，德克萨斯大学西南部达拉斯，达拉斯，德克萨斯州75390； rafe.mcbeth@utsouthwestern.edu 7计算机科学系，德克萨斯大学达拉斯，达拉斯，达拉斯，德克萨斯州75080，美国； skinner.ma@gmail.com 8美国德克萨斯州阿灵顿分校的得克萨斯大学生物工程系，美国德克萨斯州76019； Fenghua.tian@gmail.com 9美国波士顿儿童医院心脏病学系，美国马萨诸塞州02115； ravi.thiagarajan@cardio.chboston.org 10儿科部儿科重症监护司，德克萨斯大学西南大学，达拉斯，德克萨斯州达拉斯753901儿科医学院儿科医学院儿科部，美国密苏里州圣路易斯，美国密苏里州63110； neel.shah@wustl.edu 2美国室外84057的儿科医学集团儿科部； azfarhat@gmail.com 3美国达拉斯的达拉斯儿童健康，美国德克萨斯州75201； je效应： zihengwang@utdallas.edu 5美国德克萨斯大学达拉斯西南大学生物信息学系，美国德克萨斯州75390； jeon.lee@utsouthwestern.edu 6辐射肿瘤学系，德克萨斯大学西南部达拉斯，达拉斯，德克萨斯州75390； rafe.mcbeth@utsouthwestern.edu 7计算机科学系，德克萨斯大学达拉斯，达拉斯，达拉斯，德克萨斯州75080，美国； skinner.ma@gmail.com 8美国德克萨斯州阿灵顿分校的得克萨斯大学生物工程系，美国德克萨斯州76019； Fenghua.tian@gmail.com 9美国波士顿儿童医院心脏病学系，美国马萨诸塞州02115； ravi.thiagarajan@cardio.chboston.org 10儿科部儿科重症监护司，德克萨斯大学西南大学，达拉斯，德克萨斯州达拉斯75390
TWU教学大纲模板
使用远程测试软件 ☒ 本课程不使用远程测试软件。☐ 本课程使用远程测试软件。远程考生可以选择自己的远程考试地点。但请注意，用于此目的的测试软件可能会对远程考生的周围环境进行简短扫描，可能需要在考试期间使用网络摄像头，可能需要在考试期间打开麦克风，或者可能需要采取其他措施来确认学术诚信。因此，考生在远程测试期间或之前，在考试地点不应享有隐私。如果学生强烈反对使用考试软件，应在学期开始时联系老师，以确定是否可以安排其他考试方式。我们不保证提供替代方案。必修大学教学大纲声明 住宿/残疾学生 由于永久性或暂时性残疾、怀孕或与怀孕相关情况而需要住宿的学生可以联系犹他谷大学无障碍服务中心，邮箱是 accessibilityservices@uvu.edu 或电话是 801-863- 8747。无障碍服务中心位于奥勒姆校区 BA 110。需要 ASL 翻译或转录员的聋哑/重听学生可以联系无障碍服务中心安排住宿。聋哑/重听服务中心的联系邮箱是 DHHservices@uvu.edu。DHH 位于奥勒姆校区 BA 112。 学术诚信 在犹他谷大学，教职员工和学生在相互信任的氛围中工作。保持学术诚信的氛围可以自由交流思想，并使社区所有成员都能发挥其最大潜力。我们的目标是营造一种学术氛围，培养正直、富有想象力的学者。在所有学术工作中，必须适当承认他人的想法和贡献，并期望犹他州立大学的学生能够创作自己的原创学术作品。教师和学生共同承担确保犹他州立大学学术环境诚实公正的责任。学生有责任不参与或协助他人参与任何学术不诚实行为，以促进大学的学术诚信。作为学术界的一员，学生必须熟悉自己的权利和责任。在每门课程中，他们有责任了解有关研究和写作、评估、协作、学习辅助工具的使用、辅助的适当性以及其他问题的要求和限制。同样，教师有责任明确说明期望并树立最佳实践的榜样。
使用基于 copula 的耦合马尔可夫链表征地下施工中有限钻孔的地质不确定性
本文提出了一种量化地层不确定性和基于钻孔建模地质构造的有效方法。使用两个马尔可夫链描述不同方向的土壤转变，马尔可夫链的转变概率矩阵 (TPM) 用 copula 进行解析表示。这种 copula 表达式非常高效，因为它可以用几个未知参数表示较大的 TPM。由于 TPM 的解析表达式，马尔可夫链模型的似然函数以显式形式给出。然后将 TPM 的估计重新转换为多目标约束优化问题，旨在最大化两个独立马尔可夫链在一系列参数约束下的似然。与通过计算土壤类型之间的转变次数来确定 TPM 的方法不同，所提出的方法在统计上更为合理。此外，提出了一种随机路径抽样方法来避免模拟中的方向效应问题。某个位置的土壤类型是根据沿基本方向的已知最近邻点推断出来的。基于皮卡德定理和贝叶斯规则，提出了一种用于土壤类型生成的条件概率的一般形式。所提出的地层表征和模拟方法应用于从中国武汉某建筑工地收集的实际钻孔数据。结果表明，所提出的方法预测准确，并且在模拟过程中不会出现偏差。
基于GNN的多代理增强学习范式
摘要 - 机器学习（ML）任务是当今边缘计算网络中的主要工作量之一。现有的Edge-云调度程序将所需资源数量分配给每个任务，而最佳利用有限的边缘资源来完成ML任务。本文提出了Tapfinger，这是一种用于边缘群集的分布式调度器，可通过协作任务放置和精细元素的多资源分配来最大程度地减少ML任务的总完成时间。要学习任务不确定的资源敏感性和启用分布式计划，我们采用了多代理增强学习（MARL），并提出了几种技术以使其有效，包括MARL Backbone作为MARL Backbone，是Actor网络中的量身定制的任务选择阶段，以及Bayes theerem'theerem'orem and Ingess-Ingem and Ingem schem schem schem schem schem。我们首先实施一个单任务调度版本，该版本每次最多都有一个任务。然后我们将其推广到多任务调度案例，其中同时安排了一系列任务。我们的设计可以减轻扩展的决策空间，并产生快速收敛到最佳的调度解决方案。使用合成和测试床的ML任务痕迹进行了广泛的实验表明，与最先进的调度程序相比，Tapfinger的平均任务完成时间最高可减少54.9％，并提高资源效率。