XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRoC
高中衔接课程传单 - 托伦斯
SoCal ROC 是位于托伦斯的职业技术教育机构，通过联合权力协议 (JPA) 与部分高中学区合作，提供免费的实践性、相关和行业特定课程。这些课程旨在让学生为高中毕业后的生活做好准备，确保他们无论选择立即上大学还是进入职场都能做好更充分的准备。不属于我们合作学区的高中生仍可报名；但是，他们需要自己支付费用或寻求外部经济援助。
符合 PCI DSS 版本 4.0.1
条件：本证书不向任何第三方保证或担保公司不会受到攻击或安全漏洞的影响，并且 Sekuro Pty Ltd 对因客户安全漏洞而导致的损失或损害不承担任何责任。本证书附有合规报告 (RoC) 和合规证明 (AoC)，它们是本认证不可分割的一部分，并且仅在遵守合规报告中列出的 PCI DSS 的适用要求时才有效。在整个认证期间，被评估实体有责任保持符合适用要求。
配售文件须完成，不适用于...
Wockhardt Limited（我们的“公司”或“发行人”）于 1999 年 7 月 8 日根据印度 1956 年《公司法》并根据位于孟买的马哈拉施特拉邦公司注册处（“注册处”）颁发的公司注册证书注册成立为一家公众有限公司，名称为“Wockhardt Pharmaceuticals Limited”。本公司于 1999 年 9 月 1 日从注册处获得公司注册处颁发的开业证书。随后，根据 1999 年 12 月 3 日通过的董事会决议以及 1999 年 12 月 3 日举行的股东大会通过的特别决议，本公司名称更改为“Wockhardt Limited”，并因此由注册处颁发了新的公司注册证书，日期为 1999 年 12 月 28 日。有关更多详细信息，请参阅第 214 页和第 588 页上标题为“ 我们公司的组织结构 ”和“ 一般信息 ”的部分。 CIN：L24230MH1999PLC120720 注册办事处：Wockhardt Research Centre, D-4, MIDC, Chikalthana, Chhatrapati Sambhajinagar 431 006, Maharashtra, India。公司办事处：Wockhardt Towers, Bandra Kurla Complex, Bandra (East), Mumbai 400 051, Maharashtra, India。电话：+91 240 6694 444/ +91 22 2653 4444；电子邮件：investorrelations@wockhardt.com；网站：www.wockhardt.com 公司秘书兼合规官：Rashmi Dinesh Mamtura 发行 90,49,773 股普通股，票面价值为 ₹ 5 每股（“普通股”），发行价为每股 ₹ 1,105（“发行价”），包括每股 ₹ 1,100 的溢价，总计约 ₹ 1,000.00 千万卢比（“发行”）。有关详细信息，请参阅第 37 页的“发行摘要”。
hfpef作为全身性疾病，从诊断预测模型中的见解让人联想到HFPEF患者的全身炎症和器官相互作用
全身性炎症和相互器官的相互作用与保留的射血分数（HFPEF）的心力衰竭的病理生理学有关。然而，未探索临床价值，尤其是炎症的诊断预测能力和HFPEF的心外器官功能障碍。在这项横断面研究中，根据纳入和排除标准，从2014年1月至2022年6月在Chihfpef队列中的1808例住院患者被完全招募。使用Logistic回归中的Chihfpef-Cohort的数据开发了带有常规血液检查以及HFPEF的肝脏和肾功能障碍的标记的诊断模型，并通过接收器工作特征曲线（ROC）和Brier评分进行评估。然后，该模型通过十倍的交叉验证验证，并以诺姆图和基于Web的在线风险计算器的形式呈现。多变量和LASSO回归分析表明，年龄，血红蛋白，中性粒细胞与淋巴细胞比，AST/ALT比率，肌酐，尿酸，心房颤动和肺动脉高压与HFPEF相关。预测模型表现出合理准确的歧视（ROC，0.753，95％CI 0.732-0.772）和校准（Brier评分为0.200）。随后的内部验证显示出良好的歧视和校准（AUC = 0.750，Brier评分为0.202）。参加HFPEF的病理生理，炎症和多器官相互作用具有HFPEF的诊断预测值。筛查和优化炎症和多器官相互作用的生物标志物代表了一个新领域，以改善HFPEF的无创诊断工具。
基线成纤维细胞生长因子23与长...
背景：这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联，其中ST-高度心肌梗死（STEMI）。方法：对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者，基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg，使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中，研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6（IQR：2.4）年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系，进行了5年的生存ROC分析。结果：一种血浆蛋白，即成纤维细胞生长因子23（FGF-23），与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关，而FDR调整后的P值<0.001 <0.001，危险比（HR）为1.57 [95％CI：1.5％CI：1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中，估计FGF-23的AUC为0.6903 [95％CI：0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联，每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论：FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关，并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明，FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。
边界
肿瘤出芽被认为是癌细胞活动的标志，是肿瘤转移的第一步。本研究旨在通过对直肠癌出芽病理图像训练基于区域的Faster R-CNN，建立直肠癌出芽病理自动诊断平台。选取青岛大学附属医院2015年1月至2017年1月236例直肠癌患者术后病理切片图像进行分析，使用Label图像软件标记肿瘤部位，利用Faster R-CNN对学习集图像进行训练，建立肿瘤出芽病理分析自动诊断平台。使用测试集图像验证学习结果。通过受试者工作特征（ROC）曲线对诊断平台进行评估。通过对肿瘤出芽病理图像进行训练，初步建立了直肠癌出芽病理自动诊断平台。对训练集中结节类别的准确率和召回率绘制准确率-召回率曲线，曲线下面积=0.7414，说明Faster R-CNN的训练是有效的；在验证集中验证ROC曲线下面积为0.88，说明建立的人工智能平台在肿瘤出芽病理诊断中表现良好。建立的用于直肠癌肿瘤出芽病理诊断的Faster R-CNN深度神经网络平台可以帮助病理医生做出更高效、准确的病理诊断。
亚洲遥感会议（ACRS 2024）
摘要：尽管高速公路在该国的经济中起着重要作用，但使用量的增加通常会导致事故增加。关于斯里兰卡高速公路事故的研究受到限制，强调了调查其原因并积极确定易于识别事故的地区的必要性。这项研究旨在利用地理信息系统（GIS）和机器学习（ML）技术来建模高速公路事故，并特别关注斯里兰卡的南方高速公路。使用的数据集是从Southern Expressway操作维护和管理部（EOMMD）中收集的，并进行了预处理，包括编码，过采样和功能选择。机器学习算法 - 兰多森林（RF），支持向量分类器（SVC）和决策树（DT） - 用于识别容易发事故的位置并评估事故的严重性。使用诸如接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线（AUC），平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等指标进行评估三个模型的性能。RF的精度表现为81.19％，其精度得分为81.19％，其次是SVC，为79.8％，DT为69.7％。rf也具有最低的MAE和MSE值，令人印象深刻的AUC值为0.86，表明卓越的预测准确性和强大的歧视能力。地图以可视化结果，并开发了操作仪表板，以促进数据分析并改善高速公路上的安全管理。这项研究为使用GIS和机器学习技术对高速公路事故进行建模提供了宝贵的见解，该技术可用于增强安全管理实践并防止事故。
ROCTEC™ 磨料水射流喷嘴
™ 工艺使这些先进的陶瓷材料无需软金属粘合剂即可组合，而使用传统烧结技术的碳化钨/钴则需要软金属粘合剂。ROC 工艺使喷嘴能够使用非常短的固结周期形成，从而最大限度地减少陶瓷颗粒在长时间暴露于高温时自然增大的趋势。消除金属粘合剂并保持超细晶粒尺寸均有助于实现最佳喷嘴性能。最终得到的是一种极其耐用的材料，能够强烈抵抗磨料和腐蚀磨损。