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自动高亮显示：识别文本中的突出句子
方法来帮助人们快速理解它。其中一种形式是文本数据，它通常通过其形式掩盖其丰富的信息，并呈现出始终存在的理解问题。文档理解通常是一项具有挑战性的任务，事实证明它非常困难，以至于人们采用一系列技术，如注释、总结和重读，以提高理解。分析师必须定期筛选大量文档并确定它们是否以及如何相关。鉴于如此多的文档，分析师没有时间详细阅读每一篇。她必须在高层次上扫描以决定哪些值得她花时间阅读。分析师需要新的工具来减少需要审查的数据量并提供概述以更有效地评估文档。想象一下自动突出显示文档中的重要信息或将其简化为自动构建的一段摘要。
我们能量饼干书2020
将烤箱预热至350摄氏度。用羊皮纸的13x9英寸烤盘的线底部，然后用不粘烹饪喷雾剂喷涂；放在一边。将巧克力片或大块放在一个大碗中；将热融化的黄油倒在巧克力上。低速混合2分钟，直到巧克力完全融化。在单独的碗中，将可可粉和糖筛选在一起；慢慢添加到巧克力混合物中，混合直至充分结合。一次混合一次，一次将其混合在一起，直到充分合并。刮擦碗的侧面很好，然后在低速上混合2分钟。倒入准备好的锅中，以350度烘烤60至65分钟。让冷却。修剪边缘布朗尼和预备。将花生酱奶油涂在冷却的布朗尼上。用浇头均匀分发。切成条；每个椒盐脆饼都在上面。大约有2打。
就业法庭
法庭认定，原告被不公平解雇，其原因或主要原因是她进行了受保护的披露。法庭还发现，根据证据无法断言她会被解雇。被告对责任判决提出上诉，但上诉被驳回，2020 年 2 月 25 日，格里菲斯法官 (Griffiths J) 拒绝了根据 1993 年就业法规则第 3(10) 条提出的上诉许可申请。在随后的 2021 年 2 月 25 日判决（“补救判决”）中，就业法庭裁定向原告赔偿 244,328.45 英镑。赔偿金涵盖了从解雇之日起至 2019 年 6 月 1 日期间 85 周的薪酬损失。被告对救济判决提出上诉。HHJ Auerbach 允许上诉，除其他事项外，还撤销了补偿裁决（Hilco Capital Limited v Harrington [2022] UKEAT/EA/000557）。EAT 认为，在缺乏任何证据的情况下
2019 年年度报告 - NSPA - 北约
我们一直在成功地使用风险管理来识别和处理机构的担忧。ASB 在批准和监督缓解计划方面非常支持，我们正在获得批准以降低企业风险水平。特别是，我们现在已经将卢森堡员工的工资标准与比利时员工的工资标准脱钩，并为受影响最严重的人员类别建立了新的工资标准。同样，我们为机构购买了电子招聘解决方案，以颁布、筛选和加速招聘。这些行动解决了机构合格人员数量不足的风险，因为机构一段时间以来员工人数缺口很大，有时甚至超过 14%，这给剩余员工带来了压力。到 2019 年底，这一比例已降至 10% 以下。此外，2019 年，我们获得了 ASB 对战略基础设施计划 (SIP) 第一阶段的批准，以应对员工在不令人满意、不足或不充分的基础设施中工作的风险。
云雾网络中的节能分布式机器学习
我们建议基于量子误差检测的量子误差检测后的量子键发出（QKD）系统，该技术通过编码在量子中rep绕。在此类中继器中，量子误差校正技术用于纠缠蒸馏。通过开发一个分析性研究来研究此类量子中继器，我们表明，在QKD的背景下，使用误差检测而不是误差校正，基础代码的能力来筛选出检测到误差的案例通常更为有效。我们通过对系统的关键组件中的不同误差来源进行建模，以实现三分之二代码代码的技术。然后，我们详细研究了此类缺陷对QKD系统秘密密钥生成率的影响，以及如何使用纠缠交换和解码阶段中获得的信息来最大化速率。出于基准目的，我们在设置的不同组件中指定了可以获得正键率的不同组件中的最大允许错误率。
人工智能方法在推动现代创新中的应用......
制定理论和数学方程来解释宇宙。随着人们对天文学的兴趣日益增长，尤其是在过去 100 年左右，它导致了大量数据的产生，而这些数据开始变得极其难以分析。幸运的是，由于高效处理器的出现，计算领域取得了令人难以置信的进步，再加上对机器学习 (ML) 等技术的理论理解，人工智能得以飞速发展。天文数据呈指数级增长，对高效范式提出了要求。数据分析必须变得更加自动化和高效，尤其是通过人工智能。为了了解宇宙，人类正在开发卫星和望远镜，每年将产生数百 TB 的数据。科学家将无法筛选数据以产生有意义的科学。这就是人工智能被证明是上帝赐予的地方，它几乎可以自动化任何事情。因此，人工智能 (AI) 已经席卷了天文学，每天都有突破性进展，这无疑是一种轻描淡写的说法。
实现公共服务提供中人工智能算法的真正透明度和可问责性
利用人工智能来整合数据进行创新对于推动经济增长和改善人类福祉越来越重要。在世界许多地方，人工智能正在彻底改变人类与技术的互动方式。如果以合乎道德的方式实施，人工智能有可能解决重大的全球性问题并为发展中国家带来切实利益。从我们的社交媒体信息流到我们获得的社会效益，人工智能无处不在，影响着每个人。人工智能可以以各种方式帮助我们：它可以代表我们执行困难、危险或繁琐的任务；帮助我们拯救生命和应对自然灾害；为我们提供娱乐；让我们的日常生活更加愉快。人工智能帮助医生对我们的健康状况做出决定，帮助法官和律师筛选案件，加快司法程序。凭借其认知、学习和推理能力，人工智能能够提高工业生产力，为各个行业创造额外价值，并预测和管理潜在障碍。
使用新生的整个外显子组测序和MassArray基因分型的巴基斯坦Pashtun种族种族中的2型糖尿病遗传风险变异：病例对照协会研究
全基因组关联研究大大增加了T2DM相关风险变异的数量，但大多数都集中在欧洲起源的种群上。在包括巴基斯坦在内的发展中国家，此类研究缺乏。巴基斯坦人口中T2DM的高流行促使我们设计了这项研究。 我们已经在Pashtun种族人口中设计了一个两个阶段（发现阶段和验证阶段）病例对照研究，其中招募了500个T2DM病例和对照，以研究T2DM遗传风险变异。 在发现阶段的整个外显子组测序（WES）中用于基于SIFT和多phen评分，并建议T2DM致病性SNP。在验证阶段，使用Massar-Ray基因分型和适当的统计检验确认了所选变体的T2DM关联。 研究结果表明，目标正相关rs1801282/ pPARG（OR = 1.24，95％Cl = 1.20–1.46，p = 0.010），rs745975/ hnf4a（OR = 1.30，95％cl = 1.06-1.38，p = 1.06–1.38，p = 0.004），或95％CLIS，RS RS RS rS rs rs = 1.252（rs rs rs rs glis） 1.07–1.66，p = 0.016），rs8192552/ mtnr1b（OR = 1.53，95％Cl = 0.56–1.95，p = 0.012）和rs1805097/ irs-2（OR = 1.27，95％cl = 1.36-1.36–1.92，p = 0.045）而RS6415788/ GLIS3，RS61788900/ NOTCH2，RS61788901/ NOTCH2和RS11810554/ NOTCH2（p> 0.05）均显示无显着关联。 识别遗传风险因素/变体可以用于定义高风险受试者评估和预防疾病。巴基斯坦人口中T2DM的高流行促使我们设计了这项研究。我们已经在Pashtun种族人口中设计了一个两个阶段（发现阶段和验证阶段）病例对照研究，其中招募了500个T2DM病例和对照，以研究T2DM遗传风险变异。在发现阶段的整个外显子组测序（WES）中用于基于SIFT和多phen评分，并建议T2DM致病性SNP。在验证阶段，使用Massar-Ray基因分型和适当的统计检验确认了所选变体的T2DM关联。研究结果表明，目标正相关rs1801282/ pPARG（OR = 1.24，95％Cl = 1.20–1.46，p = 0.010），rs745975/ hnf4a（OR = 1.30，95％cl = 1.06-1.38，p = 1.06–1.38，p = 0.004），或95％CLIS，RS RS RS rS rs rs = 1.252（rs rs rs rs glis） 1.07–1.66，p = 0.016），rs8192552/ mtnr1b（OR = 1.53，95％Cl = 0.56–1.95，p = 0.012）和rs1805097/ irs-2（OR = 1.27，95％cl = 1.36-1.36–1.92，p = 0.045）而RS6415788/ GLIS3，RS61788900/ NOTCH2，RS61788901/ NOTCH2和RS11810554/ NOTCH2（p> 0.05）均显示无显着关联。识别遗传风险因素/变体可以用于定义高风险受试者评估和预防疾病。
在两个日本兄弟姐妹中发现的一种新型的致病变异，这些葡萄糖酶基因具有年轻2
摘要。葡萄糖酶是一种糖酵解酶，可在糖酵解途径的第一步中催化葡萄糖磷酸化为葡萄糖-6-院子的磷酸化。它还通过催化葡萄糖的磷酸化来调节胰腺β细胞中胰岛素分泌的阈值，并作为葡萄糖传感器起重要作用。葡萄糖酶基因（GCK）中的致病变异引起非促进但持续的轻度禁食性高血糖，也被认为是年轻2的成熟 - 糖尿病（MODY2）。本报告介绍了两个日本兄弟姐妹的Mody2，他们最初被诊断出在20至17岁时被诊断出患有葡萄糖不耐症，后来患有糖尿病。他们没有肥胖史，对胰岛相关的自身抗体为阴性，其血清C肽水平在正常范围内。糖尿病并发症。下一代测序揭示了GCK中的一种新型杂合变体（NM_000162.5：c.1088a> g，p.asp363gly）。此变体以前尚未报道。在使用SIFT和MUTATIONTASTER的计算机功能分析中，表明该变体正在损害。确认突变GCK的功能影响，在HEK293T细胞中暂时表达了hibit标记的p.asp363gly变体和野生型GCK。与表达野生型GCK的细胞相比，表达变体GCK的细胞表现出79％的生物发光，这表明该变体的病理生理学是单倍弥补的结果。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。