XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScore
2024 年全球艾滋病预防记分卡最终版 a05 (002).xlsx
非常好 良好 中 低 非常低 id … 数据不足 na … 不适用 重点人口计划覆盖范围的数据来源：2023 年全球艾滋病监测、全球基金和 PEPFAR 于 2023 年获得的报告。部分数据是三角测量的，因此不具有全国代表性。
2024 年全球艾滋病预防记分卡最终版 a05 (002).xlsx
非常好 良好 中 低 非常低 id … 数据不足 na … 不适用 重点人口计划覆盖范围的数据来源：2023 年全球艾滋病监测、全球基金和 PEPFAR 于 2023 年获得的报告。部分数据是三角测量的，因此不具有全国代表性。
2024年10月1日风险描述风险分数：影响5（5 ...
1风险描述风险评分：影响5（5）可能性3（3）总计15（15）在下一个阶段和通过关键的里程碑，尤其是关于塔楼和现场的决定，与伴侣有效地支持伴侣，幸存者和当地居民，对他们的健康和福祉产生影响。风险所有者Callum Wilson，Maxine Holdsworth摘要风险更新/当前职位（包括关键指标）日期更新：22/11/2024•通过未来的Grenfell支持计划对死者，幸存者和直接社区的持续支持，由领导团队在2024年6月和7月达成的计划。•已经实施了该计划的所有三个要素（对死者和幸存者的支持，对直接社区以及教育和培训支持的支持）已经在进行中，并通过专门的指导小组塑造了实施。•外部审查团队预计将在2024年12月提出最终建议，以确保对该计划进行强有力的审查和监视，以包括独立的审查功能和持续的居民参与。•通过Grenfell恢复计划资助的许多举措现已结束，其中一些倡议持续了未来，而另一些倡议现在通过其他来源资助。•由公共卫生领导的整个理事会以及与NHS和其他合作伙伴的更广泛的工作，以确保对未来的Grenfell支持计划的受影响的人得到适当的支持，这符合2024年的共同战略需求评估的建议。•与政府和其他合作伙伴一起进行，以确保在下一阶段的塔附近生活，工作和学习的人们的持续安全和福祉。•与政府，纪念委员会和其他合作伙伴合作，有效地计划，并对有关该网站的未来和纪念馆的决定敏感，尊重我们对社区的承诺，并确保对当地人民提供正确的支持。•在Grenfell Tower询问第二阶段报告发布后，该理事会领导了一项公众参与计划，以了解丧亲的家庭成员，幸存者和居民对理事会更广泛的变化以及Grenfell更广泛学习的持续关注。•解决这些问题的计划包括在理事会对2024年11月发布的调查的最终回应中。
2024-25 提案评分结果
排序 大学 罚分 1 北卡罗来纳州立大学 0 89 2 墨尔本皇家理工学院 0 89 3 马里兰大学帕克分校 (UMCP) 0 88 4 悉尼大学 0 88 5 伦斯勒理工学院 0 87 6 新南威尔士大学 0 86 7 华盛顿大学西雅图分校 0 85 8 阿肯色大学 0 84 9 佛罗里达大学 0 84 10 加州大学洛杉矶分校 0 84 11 南加州大学 0 84 12 康奈尔大学 0 84 13 玻利瓦尔教皇大学 0 83 14 圣路易斯华盛顿大学 0 83 15 伊利诺伊大学香槟分校 0 82 16 哥伦比亚大学 0 82 17 开罗大学 0 82 18 FH JOANNEUM 0 81 19 奥本大学奥本分校 0 81 20 罗彻斯特理工学院 0 81 21 香港科技大学 0 81 22 圣何塞州立大学 0 80 23 波士顿大学 0 79 24 宾夕法尼亚州立大学 0 79 25 布法罗大学 0 79 26 香港理工大学 0 79 27 穆克什·帕特尔技术管理与工程学院（孟买） 0 78 28 普渡大学（主校区） 0 78 29 达亚南达·萨加尔工程学院 0 78 30 圣母大学 0 78 31 约翰霍普金斯大学 0 78 32 克拉克森大学 0 77 33 密歇根大学安娜堡分校 0 77 34 比拉理工学院（皮拉尼），KK 比拉果阿校区 0 77 35 佐治亚理工学院 0 77 36 德克萨斯大学达拉斯分校 0 77 37 科罗拉多大学博尔德分校 0 77 38 科罗拉多州立大学 0 76 39 卢布尔雅那大学 0 76 40 麻省理工学院 0 76 41 罗格斯大学新不伦瑞克分校 0 76 42 德克萨斯大学奥斯汀分校 0 76 43 哈利法科技大学 0 75 44 马萨诸塞大学阿默斯特分校 0 75 45 克莱姆森大学 0 75 46 首尔国立大学 0 75
网络安全评分 - 联网汽车
全球市场上联网汽车的持续增长引入了日益复杂的软件和硬件系统，通过光检测和测距、高级驾驶辅助系统和车联网通信等功能提高了安全性和便利性。尽管这些技术进步带来了变革性的好处，但这种扩张也对美国的国家安全和网络安全提出了重大挑战。除了多个连接点之外，联网汽车收集的大量数据使其成为网络攻击特别有吸引力的目标。特别是，中国持续雄心勃勃想要主导全球联网汽车市场，以及俄罗斯最近进军该行业，这些都带来了很高的风险。中国和俄罗斯长期以来都利用私营部门来支持政府支持的目标，这可能导致他们操纵或泄露数据、扰乱运营，甚至干扰美国汽车控制系统。
健康公平警告评分（HEWS）工具和健康公平评估和资源工具包（HERT）
使用HEW确定的潜在健康和社会不平等，然后使用健康公平评估和资源工具包（HEART）进一步探索。心脏是一种互动的PDF资源工具包，旨在提高认识，提供资源和证据基础来探索健康和社会不平等。心脏包括：•主题摘要•提示确定健康和社会不平等何时可能影响了护理/围产期结果•家庭会议的问题库•一个问题库讨论的问题库讨论•关键术语的术语表•全面证据库库•与历史报告和安全建议
HiredScore AI 招聘
HiredScore AI for Recruiting 与 Workday Recruiting 无缝协作。该组合解决方案需要深入了解您的工作和人才，以提供数据驱动的简化流程和及时通知，从而减轻管理负担、提高决策能力并提高与顶尖人才进行有价值互动的能力。
探索排名抗体序列设计的log-likelihienhiphienhizhienhoodys
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
肺癌多基因风险评分（PR）对个人水平不确定性对风险分层的影响
抽象背景尽管多基因风险评分（PRS）已成为预测全基因组关联研究（GWAS），肺癌PR的个体准确性以及其对后续临床应用的影响程度的有前途的工具。Methods Lung cancer PRSs and confidence/credible interval (CI) were constructed using two statistical approaches for each individual: (1) the weighted sum of 16 GWAS-derived significant SNP loci and the CI through the bootstrap‑ ping method (PRS-16-CV) and (2) LDpred2 and the CI through posteriors sampling (PRS-Bayes), among 17,166 lung cancer cases and来自国际肺癌财团的欧洲血统的12,894个对照。根据自己的PRS平均/PRS CI与人口水平阈值之间的关系，将个体分为不同的遗传风险亚组。在两种方法的平均标准偏差（S.D.）PRS-16-CV和更大的S.D. 为0.12。 为PRS-Bayes的0.88。 使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。 使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。 在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的为0.12。为PRS-Bayes的0.88。使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的在考虑CI时，观察到最高的PRS百分位数与最低的相对风险增加（OR = 2.73，95％CI：2.12–3.50：2.12–3.50，p -value = 4.13×10 -15）与使用PRS -16 -CV的平均值相比）。
碳强度（CI）得分问答1。什么是...
每个燃料都是根据二氧化碳（CO2）或温室气体（GHG）的排放量对与能量巨型（MJ）相关的排放量进行评分的。Megajoule是一个等于100万焦耳的工作或能量单位，相当于能量，可以点亮100瓦的灯泡约三个小时。燃料的碳强度（CI）得分是生产，分发和消耗燃料的各个方面。对于玉米农民来说，碳强度是分配给农作物的能源生产足迹。分数是使用经过联邦批准的G Reenhouse气体，电流的E任务和e nergy（enthologies）模型（迎接）模型及其相关工具（称为原料碳强度计算器（FD-CIC））生成的。今天，玉米的估计国家标准CI得分为29.1 GCO2E/MJ。 爱荷华州生产的玉米的 CI得分估计值低于全国平均水平，范围为25-28 GCO2E/MJ。 这是因为爱荷华州的产量高于全国平均水平，因此每英亩的蒲式耳平均能量和投入平均。 玉米原料和乙醇燃料的CI得分越低，对于寻求减少碳足迹和排放的最终用户来说，它越有吸引力。今天，玉米的估计国家标准CI得分为29.1 GCO2E/MJ。CI得分估计值低于全国平均水平，范围为25-28 GCO2E/MJ。这是因为爱荷华州的产量高于全国平均水平，因此每英亩的蒲式耳平均能量和投入平均。玉米原料和乙醇燃料的CI得分越低，对于寻求减少碳足迹和排放的最终用户来说，它越有吸引力。