XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSCOLA
多级系统之间一致性的范畴理论...
MBSE 模型的 C.3 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 166 MBSA 模型的 C.4 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 169 SCOLA 模型的 C.5 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 171 C.6 Modelica 模型的 S2ML 代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 174 C.7 比较结果。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。第176章
潜在的 COVID-19 蛋白酶抑制剂：FDA 的再利用
2. Gautret P、Lagier JC、Parola P、Hoang VT、Meddeb L、Mailhe M、Doudier B、Courjon J、Giordanengo V、Vieira VE、Dupont HT、Honoré S、Colson P、Chabrière E、La Scola B、Rolain J、Brouqui P、Raoult D。羟氯喹和阿奇霉素治疗 COVID-19：结果开放标签非随机临床试验。国际。 J.抗菌剂。代理商。 2020； 2020：105949。 [印刷前的电子版] 2020 年 3 月 20 日。doi：10.1016/j.ijantimicag.2020.105949。
中国人工智能安全现状
14 Luiza Ch. Savage 和 Nancy Scola，“‘我们的投入正在被超越。我们的速度正在被赶超’：美国是否正在将人工智能的未来拱手让给中国？”POLITICO，2019 年 7 月 18 日，https://www.politico.com/story/2019/07/18/global-translations-ai-china-1598442；James Vincent，“中国即将在人工智能研究领域超越美国”，The Verge，2019 年 3 月 14 日，https://www.theverge.com/2019/3/14/18265230/china-is-about-to-overtake-america-in-ai-research；“五角大楼前软件主管称，中国已赢得与美国的人工智能之战”，路透社，2021 年 10 月 11 日，sec。技术，https://www.reuters.com/technology/united-states-has-lost-ai-battle-china-pentagons-ex-software-chief-says-20 21-10-11/。
TRANSCOM 报告最终版.pdf - USTransCom
如报告中所述，4000 个病毒体/小时的假设是基于对其他人类冠状病毒的呼出气研究 [1]，以及根据对病房中 SARS-CoV-2 气溶胶的研究得出的理想化估计值 [2,3]。虽然考虑到 Leung 等人的研究背景，这个数字是合理的，但它并不意味着代表可能的源项范围。例如，Jianxin 等人 [4] 报告估计感染者在呼出气中每小时产生 1.03 × 10 5 至 2.25 × 10 7 个病毒。然而，在更仔细地研究这个范围时，很明显这些估计值是从所研究的 52 名个体中的 14 名得出的，其他个体的呼出气中没有可检测到的病毒。还需要注意的是，所有呼出气中病毒的估计值都是基于从 rRT-PCR 得到的病毒 RNA 拷贝数，而不是传染性病毒。虽然从表面上看，使用 RNA 拷贝数据来估计传染性病毒的浓度似乎是合理的，但两者之间的关系可能更为复杂。例如，La Scola 等人 [5] 无法从 SARS-CoV-2 E 基因 Ct 大于 34 的鼻咽样本中分离出传染性病毒。Fabian 等人 [6] 将 RT-PCR 结果与组织培养进行比较时发现，实验室流感病毒库存的 RNA 拷贝数与传染性病毒之比为 300。在 Vero E6 细胞中生长的 SARS-CoV-2 也显示每 pfu 有许多 RNA 拷贝（Santarpia 未发表的数据）。因此，目前无法根据病毒 RNA 拷贝数确定感染风险。
TRANSCOM 报告 Final.pdf - USTransCom
如报告中所述，4000 个病毒体/小时的假设是基于对其他人类冠状病毒的呼出气研究 [1]，以及从对病房中 SARS-CoV-2 气溶胶的研究得出的理想化估计值 [2,3]。虽然考虑到 Leung 等人的背景，这个数字是合理的，但它并不意味着代表可能的源术语范围。例如，Jianxin 等人。[4] 报告估计感染者呼出的气体中产生的病毒量为 1.03 × 10 5 至 2.25 × 10 7 个病毒/小时。然而，在更仔细地检查该范围时，很明显这些估计值来自所研究的 52 个人中的 14 个人，而其他人的呼出气体中没有可检测到的病毒。还必须注意的是，所有对呼出气中病毒的估计都是基于从 rRT-PCR 获得的病毒 RNA 拷贝数，而不是传染性病毒。虽然从表面上看，使用 RNA 拷贝数据估计传染性病毒的浓度似乎是合理的，但这种关系可能更复杂。例如，La Scola 等人。[5] 无法从 SARS-CoV-2 E 基因 Ct 大于 34 的鼻咽样本中分离出传染性病毒。。Fabian 等人。[6] 发现，将 RT-PCR 结果与组织培养进行比较时，实验室流感病毒库存的 RNA 拷贝与传染性病毒的比率为 300。在 Vero E6 细胞中生长的 SARS-CoV-2 也显示每 pfu 有许多 RNA 拷贝（Santarpia 未发表的数据）。因此，目前无法根据病毒 RNA 拷贝数确定感染风险。