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国家网络研讨会关于丢失的部分：
Dr. Prakash C. Gupta Director, Healis- Sekhsaria Institute for Public Health, Navi Mumbai-400701 Dr. Sitanshu Sekhar Kar Professor, Department of Preventive and Social Medicine, JIPMER, Puducherry- 605006 Dr. Avinash Sunthlia Senior Medical Officer - NTCP, Ministry of Health and Family Welfare, GOI, Nirman Bhawan, Maulana Azad新德里路--110108印度最高法院兰吉特·辛格法律专家，新德里 - 110001 11：25 - 11:30 AM由首席嘉宾Leimapokpam Swasticharan博士致辞
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pdurs思想
我们都熟悉药物磁盘组合产品的概念，您可能听说过“伴侣应用程序”几乎没有临床利益。With th e rise of clinically validated software making medical claims, there are an increasing number of pharmaceutical companies that are pairing their drugs w ith a software that supports the patient on their journey with that drug.. Let's re wind to 2017 with Propellor attaching to inhalers, Proteus surrounding a pill w ith a sensor, Welldoc demonstrating a strong benefit in chronic care manag ement, Akili treating ADHD, and software interventions就像freespira一样，在硬件组件中。快进了7年，必须为FDA的远见而鼓掌，因为软件作为医疗设备（SAMD）的演变与发布FDA对PD URS的指导草案的发布完全相吻合，该草案应在2025年完成。现在，我们有一种更清晰的方法来构建软件，以为药物提供更多的好处，并具有对患者的积极效果。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
Niherst建造了通往未来杰作的桥梁...
在西印度群岛大学著名职业生涯中，莫洛斯教授领导了化学工程系。除了学术界之外，他慷慨地分享了自己的知识和智慧，担任特立尼达和多巴哥专业工程师协会主席，特立尼达和多巴哥工程委员会主席，特立尼达和多巴哥认证委员会，特立尼达德＆Tobago and Tobago and Tobago and Tobago and Tobago and Trusectional International intrancation and International intrancation和TTGPA）和TTTGPA和TTGP的成员。在2007年退休，Mellowes教授在科学界留下了不可磨灭的印记。尽管他的离开造成了空白，但他的教义和遗产将永远指导子孙后代追求知识。
电力系统规划中具有分段线性过渡的代表日数和小时数
摘要 — 电力需求和可再生能源变化很大，规划模型的解决方案依赖于捕捉这种变化。本文提出了一种混合多区域方法，该方法考虑了极值，使用有限数量的代表日和每天内的时间点，有效地捕捉实际数据的日内和日间时间序列。提出了一种基于优化的代表提取方法来改进日内时间序列的捕捉。与层次聚类方法相比，它在保存数据时间序列和极值方面具有更高的精度。所提出的方法基于分段线性需求和供应表示，与传统的分段常数公式相比，它减少了近似误差。此外，通过映射过程创建的具有相同代表的顺序链接的日块用于日间时间序列的捕捉。为了评估所提出方法的效率，开发了一个全面的扩展联合规划模型，包括输电线路、储能系统和风电场。
思考片段：战略与运营——区别
下一步是制定一个计划来弥补这一差距，并现实地判断需要多长时间。这不会一蹴而就，也不会在一年甚至两年内实现，而是需要三年甚至五年的时间。很明显，实现愿景所需的一些行动可以在第一年和第二年完成。高层次的行动将是作为战略目标的里程碑；最具体或最成熟的行动将是第一年和第二年。
认知发展作为语言学习难题的一部分
为什么孩子比成年人更容易学习语言？这个难题已经吸引了认知和语言科学家数十年。在本信中，我们从认知的角度来了解语言学习难题，该角度灵感来自感知和运动学习文献的证据。神经科学研究表明，大脑中的两个记忆系统参与了人类学习：早期的隐式程序记忆系统和后期发展的认知或声明性记忆系统。我们认为，较高的认知发展限制了对语言学习模式和规律性至关重要的隐性统计学习过程，即成人认知周期的成本。这是通过实验证据支持的，表明在成年人认知耗尽下，获得隐式语言知识的获取得到了增强。需要进行更多的研究来检验认知成本假设，因为它可以部分解决语言学习难题。
观点文章 - EuRepoC
在乌克兰敌对行动期间，迄今为止，没有任何援助国按照《联合国宪章》第 51(2) 条的要求向联合国安理会报告其支持措施。因此，我们认为，网络援助国实践已经创造了“未宣布的网络非交战”的灰色地带。俄罗斯当局已发出信号，某些网络行动，例如导致侦察卫星断开连接的行动，将构成战争行为。但就目前而言，我们可以暂时得出结论，敌对行动期间“未宣布的网络非交战”的国家实践是无可争议的。因此，各援助国为防止乌克兰遭受网络攻击而采取的措施 - 派遣自己的 IT 安全人员、培训外国 IT 安全人员、或提供“定制”安全软件解决方案以保护 IT 系统，或者在敌对行动开始时，在被入侵的系统中检测攻击者并阻止他们采取进一步行动 - 都是这种“未申报状态”下的合法国家行为。