XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPim
全球脊髓灰质炎病毒控制战略
CC 遏制证书 CCS 遏制认证计划 cVDPV 循环疫苗衍生脊髓灰质炎病毒 cVDPV2 循环疫苗衍生 2 型脊髓灰质炎病毒 GAP 全球遏制行动计划（所有版本） GAPIII 尽量减少脊髓灰质炎病毒设施相关风险的全球行动计划，第三版 GAPIV 全球脊髓灰质炎病毒遏制行动计划，第四版 GCC 全球消灭脊髓灰质炎认证委员会 GCC-CWG 全球消灭脊髓灰质炎认证委员会遏制工作组 GPCAP 全球脊髓灰质炎病毒遏制行动计划 GPEI 全球消灭脊髓灰质炎行动 IM 传染性材料 M&E 监测和评估 MoH 卫生部 NAC 国家遏制机构 NCC 国家消灭脊髓灰质炎认证委员会 NPCC 国家脊髓灰质炎病毒遏制协调员 NPCTF 国家脊髓灰质炎病毒遏制工作队 NTF 国家脊髓灰质炎病毒遏制工作队（凡引用 NPCTF 时均适用） OPV 口服脊髓灰质炎疫苗 PCS 脊髓灰质炎认证后策略 PEF 脊髓灰质炎病毒必需设施 PIM 潜在传染性物质 PV 脊髓灰质炎病毒 R&D 研究与开发 RCC 根除脊髓灰质炎认证区域委员会 萨宾株 萨宾疫苗脊髓灰质炎病毒株 VDPV 疫苗衍生脊髓灰质炎病毒 WHA 世界卫生大会 WHO 世界卫生组织 WPV 野生脊髓灰质炎病毒 WPV1 1 型野生脊髓灰质炎病毒
HDI 再保险（爱尔兰）SE
HDI Reinsurance (Ireland) SE（HDI Re 或公司）是 Talanx AG Germany（Talanx AG）的全资子公司，详细的组织结构图见本报告的业务目标部分。本报告涵盖公司的业务和业绩、治理体系、风险状况、偿付能力评估和资本管理。所有这些事项的最终责任人是公司董事会，董事会借助公司为监控和管理业务而设立的各种治理和控制职能。业务和业绩公司的主要活动包括与 Talanx Primary Group 进行再保险业务交易。公司的年度截止于 12 月 31 日，截至 2018 年 12 月 31 日的年度，公司报告的税后净利润为 3,474.7 万欧元（2017 年：1,061.5 万欧元）。业绩改善主要得益于强劲的承保业绩，而净投资回报率从 2017 年的 2.00% 下降至 1.65%。包括资本投入在内的股东权益总额为 2.23578 亿欧元（2017 年为 2.10626 亿欧元）。满足偿付能力资本要求的合格自有资金总额为 3.35759 亿欧元（2017 年：3.11681 亿欧元）。2018 年，公司支付了 2017 财年的股息 75 亿欧元。基于 2019 年 1 月净收入增加 3474.7 万欧元，公司宣布并支付了 2018 财年的股息 10,000 欧元。治理体系自 2016 年 1 月 1 日首次实施之日起，公司持续遵守偿付能力标准 II 规定的所有方面。过去几年中，HDI Re 董事会采取重大措施加强公司治理框架，符合 2015 年再保险/保险公司的公司治理要求，包括但不限于合规、风险管理、精算和内部审计职能。后三项关键职能根据偿付能力标准 II 的要求在 HDI/Talanx 集团内外包。公司的组织结构采用“三道防线”，详见第 15 页的组织结构图。公司确保所有有效管理公司或承担其他关键职能的人员都具备专业资格、知识和经验，能够提供稳健审慎的管理，并且拥有良好的声誉和诚信。内部控制系统政策已到位，符合偿付能力 II 指令，全面纳入上述三道防线框架，同时确保遵守法律、监管和报告要求。风险状况公司继续履行其目标，即保持 AM Best 的 A 级评级，并且风险状况在过去几年中保持稳定。承保风险、自然灾害风险和市场风险决定了 HDI Re 的风险状况。所有重大风险均由偿付能力资本要求 (SCR) 覆盖。风险采用 CBI 于 2017 年 3 月 28 日批准的部分内部模型 (PIM) 进行量化。自 2016 年 12 月 30 日起，SCR 和资本充足率 (CAR) 由部分内部模型计算，以用于监管目的。其中，操作风险由标准公式计算，并与不包括操作风险的内部模型结果汇总。PIM 下的 SCR 从 2017 年第四季度（1.34403 亿欧元）增加到 2018 年第四季度（1.62296 亿欧元），主要是由于资产增加（市场风险）和储备增加（承保风险）。
资源指南 - 特殊教育数据报告
简介由宾夕法尼亚州哈里斯堡州宾夕法尼亚州立数据中心管理的特殊教育报告和验证系统验证和报告有关特殊教育学生的信息。12月1日的儿童计数的信息包括儿童计数数据和表14（带有公平参与服务计划的父级），用于联邦，州和公开报告。对于儿童计数数据，PIMS提供了报告所需的单个学龄学生记录。Ocdel提供EI学龄前生记录。LEA通过中间单元提供了表14在本指南中指定的数据。表与儿童计数文件结合使用，并提交给联邦教育部。中级单元与LEA合作清洁数据，准备提交给PIMS，联邦报告和临时报告，向教育部提供信息。提交12月1日的儿童计数数据以验证所需的PIMS提交之前验证数据，LEA将其特殊教育快照文件和/或PIMS学生模板文件发送到中间单元（IU）。IU将文件上传到特殊教育报告和验证系统（Spotchecker）（https://spotchecker.hbg.psu.edu），其中将审查文件（s）的错误。错误可供用户下载。LEA应对特殊教育快照文件和/或学生模板文件进行更正。应重复此过程，直到数据文件没有错误为止。LEA应查看比较报告并纠正其文件中的任何问题。当数据文件无错误时，LEA的比较报告可通过SpotChecker下载。比较报告显示LEA与去年提交的数据相比，LEA提交的数据。解决了所有问题后，LEA可以将文件上传到PIMS。只是一个提醒，当所有文件都干净时，PSU将确定跨IUS的学生记录，并将通过电子邮件将这些学生的列表发送到相关的IUS。leas和中级单位将确定孩子（REN）是否应包含在文件中，并在其PIMS提交中进行适当的更改。OCDEL将向PASDC提供来自Pelican的 EI学前班数据。 EI学龄前数据将与学校年龄数据结合使用，PASDC将确定可能的重复记录。 LEAS和中级单位需要与OCDEL合作，以确定孩子（REN）是否应包括在学龄前或学前班中，并对其PIMS提交进行适当更改。 将所有文件上传到PIM一旦创建最终比较报告。 LEA的最终比较报告将今年提交的数据与去年通过残疾，种族，性别，LEP和教育环境提交的数据进行了比较。 LEA应该在任何问题上与IU合作。 LEA必须为IU提供任何数据更改的理由。 LEA和IU必须验证提供的数据是否准确。 PIMS中的最终数据用于联邦，州和公开报告。 该数据还用于公开报告并为教育部开发临时报告。EI学前班数据。EI学龄前数据将与学校年龄数据结合使用，PASDC将确定可能的重复记录。LEAS和中级单位需要与OCDEL合作，以确定孩子（REN）是否应包括在学龄前或学前班中，并对其PIMS提交进行适当更改。将所有文件上传到PIM一旦创建最终比较报告。LEA的最终比较报告将今年提交的数据与去年通过残疾，种族，性别，LEP和教育环境提交的数据进行了比较。LEA应该在任何问题上与IU合作。LEA必须为IU提供任何数据更改的理由。LEA和IU必须验证提供的数据是否准确。PIMS中的最终数据用于联邦，州和公开报告。该数据还用于公开报告并为教育部开发临时报告。
区域紧急太阳能干预项目（暂时）
AT2ER多哥斯机构用于农村电气化和可再生能源AWPB年度工作计划和预算BESS电池储能存储系统DFIL支出和财务信息信函DSA每日维持生计DSI津贴DSI供应和安装ESCP ESCP ESCP环境和社会承诺ESF环境和社会范围ESFERSERS ESS ESS ESS ESS ESMENTARDES ESS ESMER ESSS ESMED ESMEN ESMED ESMP ESMPER ESMPER ESMPER ESMPER ESMP ESMPER ESMP GHG Greenhouse Gas GPN General Procurement Notice HEIS Hands-on Extended Implementation Support IBRD International Bank for Reconstruction and Development ICC Information and Coordination Centre ICR Implementation Completion Report IDA International Development Association IFR Interim Financial Report LEC Liberia Electricity Company MCHPP Mount Coffee Hydro Power Plant MTR Mid Term Review OE Owner's Engineer OEM Original Equipment Manufacturer O&M Operation and Maintenance PAD Project Appraisal Document PBA Performance Based Allocation PDO Project Development Objective PFMU Public Financial Management Unit PIE Project Implementation Entity PIM Project Implementation Manual PIPES Planning, Investment, Programming and Environmental Safeguards PIU Project Implementation Unit PMU Phasor Measurement Units PoE Panel of Experts PSS Power System Stabilizer PURS Programme d'Urgence de Renforcement de la Résilience dans la Région des Savanes PV Photovoltaic RCU RESPITE Coordination Unit RESPITE区域紧急太阳能干预项目RITA地区整合和技术援助RFP提案请求RTC区域技术部门SEP利益相关者参与计划SDR特别图纸权利权利SNE SOCIETE NAINTALE D'Electricite d'Electricite
使用先进的机器学习
使用高级机器学习（ML）的物理信息建模（PIM）代表混凝土技术领域的范式转变，提供了科学严谨和计算效率的有效融合。通过利用基于物理原理和数据驱动算法之间的协同作用，PIM-ML不仅简化了设计过程，还可以增强混凝土结构的可靠性和可持续性。随着研究继续完善这些模型并验证其性能，他们的采用有望彻底改变整个全球建筑项目中混凝土材料的设计，测试和利用。在这项研究工作中，一项广泛的文献综述，生成了一个全球代表性数据库，用于沉迷于可回收骨料混凝土的裂纹拉伸强度（FSP）。测量并列出了研究的混凝土组件，例如C，W，NCAG，PL，RCAG_D，RCAG_P，RCAG_WA，VF和F_TYPE。将收集的257个记录分为200个记录（80％）的培训集和57个记录（20％）的验证集（20％），以与数据库的更可靠分区相符。使用“ WEKA数据挖掘” 3.8.6版创建的五种高级机器学习技术用于预测FSP，并且还使用了Hoffman＆Gardinger方法和性能指标分别评估变量和ML模型的灵敏度和性能。结果表明，KSTAR模型证明了模型之间的性能和可靠性水平最高，以0.96的r 2为0.96，精度为94％。其RMSE和MAE在0.15 MPa时均较低，表明预测和实际值之间的偏差很小。其他指标，例如WI（0.99），NSE（0.96）和KGE（0.96），进一步证实了该模型的效率和一致性，使其成为实用应用的最可靠工具。的灵敏度分析还表明，水含量（W）在40％处发挥了最大的影响，这表明混合物中的水量是实现最佳拉伸强度的关键因素。这强调了需要仔细的水管理以平衡可持续混凝土生产中的可行性和力量。粗大的天然聚集物（NCAG）具有38％的实质影响，表明其在维持混凝土混合物的结构完整性中的重要作用。
发现BH-30236：一种新型的大环抑制剂靶向癌症中的替代剪接
证明与Venetoclax BH-30236有效抑制了FLT3-ITD和抗性突变BH-30236在癌症异常剪接中有效调节的异差替代剪接是一种新的认识的癌症的标志，在癌症中发挥了重要的作用，在癌症中起着重要的作用，在癌症中发挥了重要作用，并在癌症中起着至关重要的作用。增殖，凋亡减少，迁移和转移潜力增强以及诱导免疫监测的逃避。丝氨酸和精氨酸富含的剪接因子（SRSF）是调节本构和替代剪接的RNA结合蛋白（RBP）。SRSF通常在癌症中突变或过表达，从而导致剪接模式的广泛改变。CDC样激酶（CLK）家族和双特异性酪氨酸调节激酶（DYRK）磷酸化SRSFS，影响剪接体机械，外显子识别和拼接的组装。因此，靶向clk/dyrk激酶可以调节癌症特异性剪接同工型，为新的治疗干预措施开辟了途径。BH-30236被设计为一种新型口服生物利用，ATP竞争力的，巨环的CLK，IC 50 s的0.134、0.165和0.446 nm的CLK1，CLK2和CLK4分别在酶激酶分析中，分别为0.134、0.165和0.446 nm。在临床相关的浓度下，BH-30236也抑制了DyRK1A/1B/2，是Moloney Moirone鼠白血病病毒激酶3（PIM3）和FMS样酪氨酸激酶3（FLT3）的前病毒插入部位，具有0.110，0.110，0.148，0.148，0.562，0.562，0.248 nm，IC 50 s的IC 50 s。此外，BH-30236还用0.16 nm的IC 50抑制了FLT3磷酸化。在癌细胞中，BH-30236损害了SRSFS，TAU和4EBP1的磷酸化，CLK，DYRK和PIM激酶的直接下游底物分别为40-60，〜50和〜80 nm。总体而言，BH-30236主要通过诱导跳过的外显子来调节替代剪接，以支持抗肿瘤同工型，从而在癌细胞系和体内功效研究中导致癌细胞死亡和抑制癌细胞死亡和生长抑制。例如，BH-30236在FLT3-ITD阳性MV-4-11细胞中用IC 50的IC 50抑制细胞增殖，即使在MV-4-11肿瘤模型中也完全抑制了MV-4-11肿瘤模型的完全肿瘤消退，即使停止了剂量30天。在MV-4-11细胞中，BH-30236增加了促凋亡同工型BCL-XS，BCL2，MCL1和AML干细胞标记CD33和CD123的RNA表达下调。此外，BH-30236还表现出了良好的人类Adme和临床前的安全概况。总体而言，临床前研究最大程度地支持了这种新型多次峰酶CLK抑制剂BH-30236在血液恶性肿瘤和实体瘤中的临床应用，作为单一药物或与其他疗法结合使用。
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。