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更新：建筑物和设备效率标准的能源代码2024年12月能源税收抵免：
监管机构在批准电力公司建设新基础设施的计划时，请仔细地权衡客户的成本和可靠性指标。这些计划当前考虑了现有的能源税收抵免。如果这些税收抵免大幅降低，据估计，在2025年至2032年之间，将取消近75吉瓦的新一代能力。虽然计划的可再生能源一代将转移到天然气，但在此时间范围内满足预期的能源需求还不足。
欧洲束缚观察队列研究方案
摘要引言改善了对糖尿病前主体的概况的了解及其发展2型糖尿病（T2DM）的风险将增强次要预防。主要目的是描述与在初级保健中诊断为糖尿病的受试者中与入射T2DM相关的因素。方法和分析该研究基于Reunion Island，这是一个法国海外地区，经历了T2DM的疾病负担特别高。这是一项在初级保健中进行的观察性的，非随机的前瞻性队列研究，在该研究中，私人全科医生（GP）研究人员招募了与糖尿病前期糖尿病的参与者，无论其最初的咨询动机如何。前糖尿病是由WHO标准（即1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖在1.40 g/L和1.40 g/L和1.99 g/l之间的摄入后2小时，禁食等离子体葡萄糖在1.10 g/L和1.25 g/L和/或血浆葡萄糖之间。该设计基于GP的年度随访（根据法国国家卫生当局的建议），收集了临床和实验室数据以及通过电话在三个时间点上回答的特定生活方式调查表：包含在内，以及2年和5年的随访访问。随访临床和实验室数据，并且在纳入后2年和5年将获得研究特定于研究的实验室收集（血清，DNA和尿液）。主要结果是过渡到T2DM。伦理和传播该协议已得到圣维蒂安研究伦理委员会的批准（CPP Saint Etienne参考编号：2019-03）。入学开始于2019年8月。至少在同行评审的医学期刊上发表的三篇论文，一份口头交流以及与当地人群和医疗保健政策制定者进行大规模沟通中将传播结果。试用注册号NCT04463160和ID-RCB 2018-A03106-49。
Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在
非常早产（VPT; <32周的妊娠）导致一种情况，即在异常的前子宫内环境中发生至关重要的大脑发育步骤，转化为脆弱的皮质和皮层发育。与这种非典型大脑发展相关，出生的儿童和青少年面临社会情感困难的高风险。在当前的研究中，我们揭示了VPT和年龄在6-14岁的VPT和期限对照中皮质灰质（GM）浓度的发育变化，以及它们与社会情感能力的关联。T1加权图像用于估计单个体素（GM，白质和皮质脊柱液）中脑组织类型的信号强度，并提取与存在部分体积效应（PVE）的存在的GM浓度。一般线性模型分析用于比较组。社会情感能力，并使用单变量和多变量分析探索了与GM浓度的关联。早产的作用是深远的，其复杂模式的增加和GM浓度的降低主要在额叶，颞叶，顶叶和腰部区域。更好的社会情感能力与已知参与这一过程中已知的地区的GM浓度增加有关。我们的发现表明，VPT诞生后大脑发育的轨迹可能在根本上具有独特性和影响社会情感能力。
中性粒细胞弹性蛋白酶作为卒中后感染的预测生物标志物
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321701 doi：medRxiv 预印本
电子商务产品销售预测
电子商务产品销售数据集是一项有价值且全面的数据集合，可提供有关电子商务电子商务平台上出售产品的性能和趋势的见解。此数据集包含大量信息，包括产品详细信息，定价，客户评论，销售量等。分析此数据集可能对寻求了解消费者偏好，优化定价策略并在竞争性的电子商务世界中做出明智的决策的企业，市场研究人员和数据科学家非常有益。随着电子商务在全球市场中不断扩展的覆盖范围和影响，对于希望在在线零售领域蓬勃发展的企业，获得此类数据的访问变得越来越重要。此数据集可以阐明消费者的行为，产品的受欢迎程度和季节性波动，使公司能够微调营销工作，确定利基市场并量身定制产品，以有效地满足客户需求。在这个以数据驱动的决策时代，电子商务产品是一项金矿，可以利用，以增强市场竞争力，推动销售增长，并最终为客户提供所需的产品。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
研究生医学教育认证委员会
ACGME 批准：2025 年 2 月 2 日 ACGME 批准：2024 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2024 年 6 月 8 日 ACGME 批准：2023 年 10 月 18 日 ACGME 批准：2023 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2022 年 11 月 19 日（NST 政策） ACGME 批准：2022 年 2 月 5 日 ACGME 批准：2021 年 11 月 1 日（重大政策审查和更新） ACGME 批准：2021 年 6 月 12 日（OPC 名称变更） ACGME 批准：2020 年 9 月 26 日（新的使命和愿景声明） ACGME 批准：2020 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2020 年 4 月 16 日 ACGME 批准：2020 年 3 月 21 日ACGME 批准：2019 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2018 年 9 月 29 日 ACGME 批准：2018 年 6 月 9 日 ACGME 批准：2018 年 2 月 3 日 ACGME 批准：2017 年 9 月 23 日 ACGME 批准：2017 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2017 年 2 月 4 日 ACGME 批准：2016 年 9 月 24 日 ACGME 批准：2016 年 2 月 6 日 ACGME 批准：2015 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2015 年 2 月 7 日 ACGME 批准：2015 年 1 月 1 日 ACGME 批准：2014 年 9 月 27 日 ACGME 批准：2014 年 6 月 14 日 ACGME 批准： 2014 年 1 月 31 日 ACGME 批准：2013 年 6 月 8 日
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
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注释本文旨在研究小型企业和私人企业家精神发展指标的主题。小型企业和私人企业家精神在经济发展中的作用和重要性对任何国家都很重要，因为它们在增加就业，引入创新并确保当地经济的稳定性方面发挥着重要作用。本文分析了小型企业和私人企业家精神的发展指标，其经济效率，创新的活动和竞争力。研究了乌兹别克斯坦不同地区的小型企业的主要因素以及现有的障碍和问题。在研究过程中，根据统计数据，调查和专家评估进行区域分析。提出了有关小型企业和私人企业家精神的建议。关键字：竞争力，投资，激励措施，生产，出口和进口市场，贷款