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《威克姆比恩人报》，RGS 海威科姆，1992 年
音乐家们很高兴看到巨大的蓝白相间的帐篷，他们在帐篷下为四合院里的背景音乐伴奏。然而，当数百名期待的学生、工作人员和宾客看到皇家轿车驶入场地并停在女王大厅下时，所有关于阴沉天气的想法都烟消云散了，因为公主的光芒迅速施展了它的魔力。在向来访的县政要和学校的高级管理团队介绍后，2F 的 Barnaby Miller 向戴安娜王妃献上了一束花。公主对 Barnaby 的评论体现了她为什么与人如此融洽：她打趣道：“你一定很尴尬才被选中做这件事的。你会在朋友面前失去所有的街头信誉。”一行人进入新图书馆，随后举行了仪式和揭牌仪式，然后是这一天中所有在场人员记忆犹新的部分——与人会面。公主与学校的橄榄球、曲棍球、划船和击剑国际队以及志愿服务队一起聊天，并与约翰·罗巴克先生就击剑与高尔夫相比的安全性交换了意见，暗指威廉王子三天前不幸被同学的推杆击中头部。IT 中心是一个
Daniel Durstewitz Dept。理论神经科学（\ rgs）...
我们的小组在数学和算法级别上推动了ML/AI方法，重点是通过移动设备获得的时间序列数据，例如神经成像，脑电图/MEG或顺序行为数据（例如，生态时刻评估，EMA）。我们遵循一种强烈理论驱动的方法开发方法，深深植根于统计和动力学系统理论（DST）。鉴于在理论驱动的方法论发展中这种强大的主链，我们的方法和算法在深度学习领域处于绝对的最前沿，这为对神经和行为过程的完全新颖的见解提供了机会，这超出了“传统”机器/深度学习方法的范围。尤其是，我们对时间序列分析的DST观点会导致ML/AI方法，该方法产生了观察到时间序列的非线性动力学的机械解释模型。这是因为在某种程度上，任何已知的物理，生物学或社会系统都可以通过耦合微分方程的系统进行数学形式化。因此，与更传统的机器学习和时间序列预测的统计方法相比，我们的DST驱动方法具有两个主要优势：1）它们允许在单一主题级别对未来时间序列事件的理论上最佳预测； 2）此外，它们产生了一个可以深入，模拟和系统操纵的基础动力学的计算模型，以使（神经或行为）过程获得生成观察到的时间序列的（神经或行为）过程的机械见解。本质上，这些方法返回可用于预测个人疾病轨迹或探测可能的干预措施的个人行为和/或大脑动力学的计算模型。我们用于识别动力学系统基础时间序列观测的框架基于深层复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）已知是动力学系统的通用近似值（即，可以模拟任何其他动态系统）。
WREC 申请完成说明...
断开 RGS 直至合理证明合规。尽管如此，合作社可以要求其 RGS 所有者采取合理和适当的纠正措施。合作社有权通知 RGS 提供的能源不符合合作社的标准，则合作社将通知提供的能源应符合合作社规定的标准。如果 RGS 的运行或合作社的保护或操作要求的质量存在问题。RGS 的运行和 RGS 能源的质量 3. 暂停互连：互连的目的是不损害
太阳能互连通知
1）成员同意向合作社提供书面证明，即RGS安装已由当地法规官员检查，该法规已证明已允许安装并已批准并满足了所有电气和机械要求。此类认证应在RGS操作之前交付给合作社。2）在RGS运行之前，成员应为合作的识别和证明提供设备规格，即RGS，逆变器和相关的设备设计，以及安装和操作遵守IEEE-1547标准，UL-1741 UL-1741标准，国家电气代码，国家电气代码，如果适用，佛罗里达州Solar Energy Center（Florida Solar Energy Center）forrida solar Energy中心（fsecececececececceccecn55205）。3）成员应根据制造商的说明以及适用的代码，标准和法规对检查，维护和测试负责，以确保正确且安全地操作RGS和相关设备。
最初发表于：艾米丽霍明顿；史密斯，加布里埃尔； Chortis，Vasileios； Liang，Raimunde；利普特，朱利安；斯坦哈（Steinhauer），桑贾（Sonja）； Landwehr，Laur
肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵略性恶性肿瘤，治疗方案有限。类似polo样激酶1（PLK1）是一个有前途的药物靶标； PLK1抑制剂（PLK1I）已在固体癌症中进行了研究，并且在TP53突变的病例中更有效。我们评估了ACC样品中的PLK1表达以及两个PLK1I在具有不同遗传背景的ACC细胞系中的功效。PLK1蛋白表达，并与临床数据相关。The efficacy of rigosertib (RGS), targeting RAS/PI3K, CDKs and PLKs, and poloxin (Pol), specifically targeting the PLK1 polo-box domain, was tested in TP53 -mutated NCI-H295R, MUC-1, and CU-ACC2 cells and in TP53 wild-type CU-ACC1.确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。 PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。 高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。 NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。 在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。 100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。 Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。 Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。TP53被压缩的ACC细胞系比野生型Cu-ACC1表现出对PLK1I的反应更好。这些数据表明PLK1I可能是对ACC患者的一部分的有希望的有针对性治疗，并根据肿瘤遗传特征预先选择。
PLK1抑制剂作为肾上腺皮质癌的新靶向疗法
肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵略性恶性肿瘤，治疗方案有限。类似polo样激酶1（PLK1）是一个有前途的药物靶标； PLK1抑制剂（PLK1I）已在固体癌症中进行了研究，并且在TP53突变的病例中更有效。我们评估了ACC样品中的PLK1表达以及两个PLK1I在具有不同遗传背景的ACC细胞系中的功效。PLK1蛋白表达，并与临床数据相关。The efficacy of rigosertib (RGS), targeting RAS/PI3K, CDKs and PLKs, and poloxin (Pol), specifically targeting the PLK1 polo-box domain, was tested in TP53 -mutated NCI-H295R, MUC-1, and CU-ACC2 cells and in TP53 wild-type CU-ACC1.确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。 PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。 高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。 NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。 在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。 100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。 Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。 Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。TP53被压缩的ACC细胞系比野生型Cu-ACC1表现出对PLK1I的反应更好。这些数据表明PLK1I可能是对ACC患者的一部分的有希望的有针对性治疗，并根据肿瘤遗传特征预先选择。
降雨估算的机器学习方法
为了解决这些问题，这项工作提出了一种基于机器学习的方法，该方法可以结合来自各种遥感测量值的数据，并使用基于集合方法的分类器进行降雨估算。建议的方法在计算上比插值技术便宜，允许集成异质数据源，并在不可用的RGS的情况下提供了准确的降雨估计。它还利用了RG的高定量精度以及雷达和卫星保证的空间模式识别。所提出的方法提供了不可用的RG的降雨量的准确估计值，可以整合利用RGS的高定量精度和通过雷达和卫星确保的空间模式识别的异质数据源的整合，并且比插入方法的计算范围更低。在有关意大利地区Calabria的实际数据上进行的实验结果，与Kriging与Kriging与外部漂移（KED）相比，在降雨估计领域中得到了公认的方法，这在检测概率（0.58 versus versus versus versus误差）和均值误差（0.11 vers 0.15 vers 0.15）方面显示出显着改善。
核应用中人工智能的监管框架差距评估 - 最终报告
为了提高美国核管理委员会 (NRC) 工作人员对人工智能 (AI) 技术在 NRC 监管活动中潜在使用的准备程度，NRC 委托西南研究所核废料监管分析中心审查当前 NRC 监管框架是否允许使用 AI 系统，特别是监管指南 (RG) 是否提供了足够的指导来支持 NRC 对 AI 技术的评估。但是，本报告并未确定是否需要特定的额外监管要求来确保 AI 在核应用中的安全使用。该项目称为 AI 监管差距分析 (AIRGA)，审查了 NRC 法规，并更详细地评估了十个大部门的 517 个 RG。在不到 100 个 RG 中发现了潜在差距。这些潜在差距分为八种类型：