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过渡计划的财务稳定性相关性
FSB检查了过渡计划和金融稳定计划的相关性，以及他们是否以及如何使用金融稳定当局。成员司法管辖区的库存揭示了对过渡计划的金融稳定监控的相关性的不同意见。一些当局要求公司准备和披露过渡计划，而其他人则不需要过渡计划，也不需要在不久的将来使用过渡计划出于审慎目的而设想。对于具有与过渡计划有关的举措并认识到该工具的潜在有用性的当局，其用于金融稳定性和宏观审慎目的的可能性仍然处于早期阶段。当局的具体授权也与对金融稳定目标的过渡计划的潜在使用有关。因此，本报告没有提供建议，而是对过渡计划和计划可以出于财务稳定目的发挥作用的作用的早期分析，借鉴了一系列实践和观点。
2D钨氧化钨（WSE2）薄膜的制备...
（gimpa）。电子邮件：wdzisah@gimpa.edu.gh orcid：0000-0002-8888-3615摘要这项研究研究了Techiman South区的卫生和固体废物的社会和行为改变沟通。卫生和固体废物管理提出了巨大的挑战，影响了生活的各个方面。尽管有广泛的研究和干预措施来帮助解决这一威胁，但由于城市和城市周边地区的人们继续从事使此事复杂化的行为，因此几乎没有成功。该研究采用了混合方法。通过调查问卷，半结构化访谈和观察来收集数据。使用目的抽样和简单的随机抽样技术来选择参与者。调查结果表明，废物管理中的社区动员工作不足，这主要是由于社区参与此类努力。卫生和废物管理政策中的较弱的沟通计划进一步加剧了这个问题，强调了增强社区参与的需求。该研究得出的结论是，研究领域的沟通和意识工作存在差距。建议该地区的职责责任优先考虑社区动员和参与工作，例如定期清理练习，并让社区领导者计划和传播有关Techiman South地区卫生和固体废物管理的信息。
《国际法医与科学公约摘要》 2024年：通过信誉和持续进步维持相关性，由马来西亚法医医学和科学学会与伊丽莎白皇后医院共同组织，Kota Kinabalu，Kota Kinabalu于2024年9月3日举行
克制是在执法实践中采用的，以实现个人的控制，以促进逮捕。要使用的适当约束方法必须在最大程度地减少伤害或死亡的风险之间取得可接受的平衡，同时最大程度地提高实现控制速度的有效性。可以采用两大类的约束类别：1。物理和2。化学约束。The modalities of physical restraint include: Use of implements (hand/leg cuffs/ ligature, restraint suits, spit hoods, batons), Manual (prone position with without supple-mental ligature application; neck holds or other methods to incapacitate), Firearms (standard weapons, impact rounds, Kevlar belts) and Conducting electrical devices (TASERs, stun guns).因此，物理约束方式的利用可能涉及：将手铐的应用在手腕上（正面/背后/脚踝）和脚踝，俯卧的身体定位，肢体的约束，倾向于俯卧的位置，在死者的背上施加了向下压力，而他/她是她/她是proce的位置。hog脚/ho乱的位置（易于最大约束位置）和吐罩的使用。约束的化学方式可以包括：使用泪液和化学刺激物（胡椒喷雾剂，CS和CN气体）以及镇静药物（神经益生类，苯二氮卓类药物，氯胺酮）的使用。本演讲将审查人类通风和呼吸的正常生理学，讨论上述每种约束方式的效用在躯干的背面施加了大量的力，而在非法麻醉药物的中毒状态下，在精神病状态下俯卧的位置积极约束。
用自体移植治疗的大型B细胞淋巴瘤患者MYC/BCL2表达和起源细胞的临床相关性
在常规化疗后，MYC和BCL2蛋白（双表达淋巴瘤[DEL]）以及原产细胞（COO）的双重表达是弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者的重要预后因素。我们研究了DEL和COO对用自体干细胞移植（ASCT）治疗的复发DLBCL患者的预后影响。鉴定出三百三名三个患者的组织样品。 在267名患者中取得了成功：161例（60％）是DEL/非双打（DHL），98（37％）为非DEL/非DHL，而8（3％）为DEL/DHL。 与非DEL/非DHL相比，DEL/DHL的总生存率较差，而DEL/非DHL的总生存率没有显着差异。 在多变量分析，DEL/DHL，年龄> 60岁和> 2个先前的疗法（但不是COO）上，是整体生存的重要预后因素。 当我们探索COO和的相互作用时鉴定出三百三名三个患者的组织样品。在267名患者中取得了成功：161例（60％）是DEL/非双打（DHL），98（37％）为非DEL/非DHL，而8（3％）为DEL/DHL。与非DEL/非DHL相比，DEL/DHL的总生存率较差，而DEL/非DHL的总生存率没有显着差异。在多变量分析，DEL/DHL，年龄> 60岁和> 2个先前的疗法（但不是COO）上，是整体生存的重要预后因素。当我们探索COO和
人工智能 (AI) 在阿育吠陀中的应用和相关性
摘要 将人工智能 (AI) 融入阿育吠陀医学是一种增强传统医疗实践的变革性方法。AI 的数据分析和机器学习能力可以优化阿育吠陀医学的诊断、治疗个性化和预测性医疗保健。通过利用 AI 算法，阿育吠陀医学可以分析大量患者数据以识别模式、推荐治疗方法和预测健康结果，从而提高准确性和有效性。此外，AI 有助于数字化古代文献，使阿育吠陀知识更容易获得。AI 在阿育吠陀医学中的相关性在于它有潜力使这门古老科学现代化并扩大其影响力，同时保持其对健康和保健的整体方法。本文探讨了 AI 在阿育吠陀医学中的当前应用，评估了其对未来整体医疗保健的影响和潜力。关键词：阿育吠陀、人工智能、Kritim Buddhi、人类数据、机器学习简介 आयुर्वेदस्य मार्गेण , बुद्धियंत्रसमद्धितम्। 、 、 、 、 、 ( स्वरचित ) 当阿育吠陀的智慧与计算机智能相结合时，人机协作的新时代就出现了。这首诗象征着传统知识与现代技术的和平融合，为讨论将人工智能融入阿育吠陀奠定了基础。提升自己对于在任何领域保持竞争力至关重要。在当今快速发展的技术环境中，人工智能 (AI) 系统的整合已经彻底改变了包括医疗保健在内的各个行业。对于阿育吠陀来说尤其如此，这是一种古老的印度医疗体系，专注于整体治疗和个性化治疗计划。通过分析大量患者数据集和治疗结果，人工智能 (AI) 在提高阿育吠陀程序的功效和效率方面具有重要前景。
与乌干达的气候变化有关的相关性
缓解）和/或采取行动以准备并适应气候变化的当前影响以及将来的预测影响（气候适应）。•为防止气候变化达到危险水平，国际社会已经同意，必须将全球变暖保持在工业前水平高2°C以下，并旨在将温度升高限制为1.5°C。•因此，乌干达是必需的（请参阅1992年UNFCCC和
重新检查迈克尔·波特（Michael Porter）的“五...
自由研究学院助理教授，博士Ambedkar大学德里摘要：本文研究了迈克尔·波特（Michael Porter）在当今全球化商业世界中迈克尔·波特（Michael Porter）的“五种力量框架”的当代相关性和实际适用性。Porter在1979年提出了他的“五力框架”模型，以使企业能够评估其业务战略，以创建和维持其行业的竞争优势。这是数十年来一直由企业采用的有影响力的模型，自那时以来一直是全球企业管理课程的主食。模型普及之后的四十多年，使用现有的学术文献和详细的示例从不同的行业绘制出来，本文分析了其在快速变化，快速发展的技术驱动的全球化当代世界中采用成功的业务策略方面的持续意义。关键字：迈克尔·波特（Michael Porter），五种力量框架，业务战略，业务管理，1979年的全球化，迈克尔·波特（Michael E.接下来是几本书，其中进一步扩展了由他提出的模型。根据波特的说法，这个“五力框架”模型展示了任何行业中公司的绩效如何受到五个通用力量的影响（Porter 1979; 1980; 1980; Have等。2003）。 2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。2003）。2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。2006; Kotler＆Keller 2006;波特1985）。Porter认为，公司可以使用该框架来评估其市场地位和在市场上对其潜在威胁的来源，然后继续建立其竞争优势（Dibb等人
通过撰写 25H 培训评论平衡相关性......
我非常荣幸能够以第 43 任信号团团长的身份重返艾森豪威尔堡，加入如此悠久而杰出的信号领导队伍。我也很高兴再次为受人尊敬的期刊《陆军通信员》撰稿。很难相信自信号兵团第一份出版物以来已经过去了 104 年。1976 年，查尔斯·迈尔少将重振传统，将其更名为《陆军通信员》，他写道“我们希望它成为陆军通信的动态代言人。”就像信号团一样，《陆军通信员》也在与时俱进，真正实现了迈尔少将关于动态声音的梦想。多年前，我们早在其他军种之前就转向了数字平台。第 38 任信号团团长罗伯特·埃德蒙森少将于 2018 年再次修改了该期刊，并在美国陆军网络卓越中心公共网站上发表。今天，我们很高兴能成为陆军参谋长兰迪·乔治将军的哈丁项目的一部分，该项目支持所有专业军事期刊。我知道，信号团最适合再次带头与陆军其他部队和整个军事社区分享我们的故事。“传递信息”就是我们的工作！
知识蒸馏以进行电子商务有效有效的相关性搜索
摘要确保用户查询和产品之间的文本相关性对于电子商务搜索引擎至关重要，以增强用户体验并促进寻找所需的产品。由于深度学习模型在语义理解中的功能，它们已成为相关匹配任务的主要选择。在实时电子商务方案中，由于其效率而通常使用基于表示的模型。另一方面，基于互动的模型虽然提供了更好的有效性，但通常既耗时又挑战在线部署。大语言模型（LLM）的出现标志着相关性搜索的显着进步，在应用于电子商务领域时呈现价值和复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，将基于高效相互作用的LLM提炼成基于低潜伏期的体系结构（即学生模型）。为了进一步提高LLM的有效性，我们建议使用柔软的人类标签和项目属性。我们的学生模型经过培训，以模仿相关文档与从LLM输出的不太相关产品之间的余量。实验结果表明，我们的模型可以改善相关性和参与度指标。与生产系统相比，我们的模型将NDCG@5提高了1.30％，单击的会话数量增加了0.214％。