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关于张量级等级计算的几个评论
与矩阵乘法的算法问题有关[10; 29; 34]，当代工作的显着部分涉及基本操作（例如张量产品[6]，Kronecker产品[8]，直接总和[29; 31]和许多其他[7; 30]。该问题的对称对准涉及多项式，而它们的自然代数操作是总和和产物。的确，这些总和的警告等级得到了广泛的研究[12; 24; 36]，一个特定的众所周知的猜想认为，Waring等级的添加性是具有不连接变量家族的多项式的总和[4]，但事实证明是错误的[33]。在产品下，警告等级的行为如何？这个问题似乎并没有吸引与总和相比的任何关注，但是以下众所周知的结果可能是一个很好的起点。
最佳尺寸方法 - 几个影响因素的影响
摘要 - 由于表现不断提高和成本降低，Battery储能系统（BESS）越来越具竞争力。从技术角度来看，某些电池存储技术可能是成熟且可靠的，但预计会进一步降低成本，但电池系统的经济关注仍然是要克服的主要障碍，然后才能将BESS充分用作能源领域的主流存储解决方案。由于部署BES的投资成本很大，因此最关键的问题之一是最佳尺寸，以平衡使用BESS改善能源系统绩效和实现盈利投资之间的权衡取舍。确定特定应用程序的最佳BES大小是一项复杂的任务，因为它取决于应用程序本身，电池系统的技术特征和业务模型框架的许多因素。本文介绍了一种基于通用仿真的分析方法，该方法已开发出来，以确定BESS最佳尺寸，同时考虑到其生命周期的应用程序和存储性能。它的实现和相关的结果介绍了两个不同的BES用例：PV注入的平滑和峰值剃须应用和一个离网杂种微网案。为了更好地理解在BESS大小程序中要考虑的最有影响力的驱动因素，对这两个说明性案例进行了一些灵敏度分析。使用比较方案导致量化以下主题中几个因素的最佳尺寸结果的影响程度：控制策略，预测质量，由于老化而导致电池性能的退化，技术建模的精度。
将业务流程建模与多个业务模型进行映射
能源社区 (EC) 通过实现可再生能源的分散生产和分配，在能源系统中发挥着重要作用。本文应用业务流程建模来增强和协调各种 EC 成员的业务模型。使用业务流程模型和符号 (BPMN)，它映射了主要参与者的运营工作流程，包括生产消费者、存储所有者、电动汽车充电站、聚合器以及参与本地能源市场 (LEM) 和本地灵活性市场 (LFM) 的实体。提出的 BPMN 模型提供了对能源市场中基本任务、决策点和交互的结构化视角，捕捉了能源预测、交易、灵活性交易和日常运营等流程。通过流程可视化，这些模型为优化能源使用、增强电网稳定性和最大化经济效益提供了宝贵的见解。这种方法突出了 BPMN 在分散系统中支持更高效、可持续和弹性的 EC 的能力。关键词：能源社区、商业模式、业务流程模型、BPMN
科学、技术和创新是工业发展的关键驱动力，技术产业正在迅速增长。一些非洲国家
• 埃塞俄比亚农业部长 Hon. Ato Girma Amente • 规划和发展部长，尊敬的。南非多边合作和非洲事务主任 Fitsum Assefa Adela 博士、政府事务和公共政策、公共事务经理 Mandry NtShani、美国纽约州立大学理工学院校长、非洲材料研究学会创始人 Aljandro Espinosa-Wang 教授。 Winston Oluwole Soboyejo 虚拟 • 非盟全球办公室主任兼驻非盟委员会和联合国非洲经济委员会代表、世界粮食计划署 Hameed Nuru 博士 • 国际农业发展基金东部和南部非洲主任 Ms. • 联合国人口基金总干事 Sara Mbago-Bhunu 女士（虚拟） Lydia Zigomo（虚拟）• 联合国开发计划署非洲地区可持续发展目标一体化顾问 Frederick Mugisha 博士
摘要上下文：几种方法，例如抗体药物缀合物（ADC），嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）和最近双特异性抗
抽象的环境：几种方法，例如抗体药物缀合物（ADC），嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）和最近的双特异性抗体，已成功引入了B细胞淋巴瘤治疗中的创新武器。但是，对于罕见的T细胞淋巴瘤和白血病（例如PTCL），五年内的五年生存率在20多年中没有提高，并且迫切需要新的疗法。lis22，是类糖 - 人性化的多克隆抗体（GH-PAB）的第一个，同时针对多种肿瘤相关的抗原。在这项研究中，我们广泛地表征了LIS22在T细胞血液癌的临床前模型中的安全性和功效。材料和方法：LIS22诱导抗体依赖性细胞毒性（ADCC），抗体依赖性细胞吞噬作用（ADCP），补体依赖性细胞毒性（CDC）和凋亡对血液学细胞细胞系和外围血液中的血液学细胞系和凋亡进行了测试。为了评估LIS22in PTCL患者的靶向和识别，我们使用组织微阵列（TMA）评估了LIS22对患者活检（n = 119）的免疫标记。LIS22的疗效。在单鼠猴子中评估了该药物的药代动力学和安全性，并重复发给50mg/kg。结果：LIS22通过几种机制起作用，以30µg/ml的速度起作用，它通过CDC（以70％），ADCP（以49％）的形式诱导细胞毒性，ADCC（分别为41％）（41％）和凋亡（分别为30％）HPB-All Human T血液癌细胞系，但在PBMC中不进行。它能够杀死多达100％的癌细胞而不会影响PBMC。lis22在血液学恶性细胞系中表现出有效的体外抗肿瘤活性，它诱导了特定的肿瘤细胞CDC（EC50 = 41.4±28.9Ug/ml）。均显示出对T细胞血液癌的效力明显更高，对健康血细胞的毒性没有毒性。在免疫标记测定中，对PTCL患者活检（染色高达93％）的LIS22示例性反应。
几种有效机器的比较评估...
摘要：通过分析孕妇的年龄、心率、血氧水平、血压和体温，可以评估某些患者的风险复杂性。及早识别和分类风险变量可以减少错误，从而成功预防妊娠相关问题。孕妇风险分析可以改善产前护理，改善母婴健康，并通过使用机器学习算法（例如 LDA、QDA、KNN、决策树、随机森林、Bagging 和支持向量机）识别错误分类的观测值来优化医疗资源，这些算法对孕产妇健康风险评估具有重要影响。应用了分割验证技术，使用 800 个观测值进行训练，使用 214 个观测值进行测试。此外，使用 10 倍交叉验证技术确定了最可靠的模型。所提出的模型在准确性和效率方面优于所有其他模型，使用 10 倍交叉验证技术的支持向量机的准确率为 86.13%。本研究的目的是利用机器学习技术，通过在风险因素分析中采用分类策略来估计孕产妇健康问题的强度水平。
卫星运行调度与优化中的若干课题
• 调度和优化算法：针对一个或多个目标（多目标优化）自动生成调度和优化的算法 • 软件架构：生成 docker SW 映像并与 docker 环境和 AI-OBC 交互（读取外部数据库，写入外部数据库）。 • 系统建模：开发有效载荷的 Python 模型，包含功耗、数据生成、操作模式、要求、硬件等特征。 • 约束检查器：开发 Python 代码，能够评估不同有效载荷操作之间的约束，同时考虑平台的当前状态和计划的操作。
在医疗领域使用人工智能 (AI) 技术有几个目标
摘要：广义上讲，人工智能 (AI) 是指任何类似于人类行为的计算机或系统行为。人工智能的一个子领域是“机器学习”，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确的人工编程。全球医疗保健领域最重要的当代趋势之一是人工智能 (AI) 技术在医学领域的应用。基于人工智能的技术正在深刻地改变世界医疗保健系统，使医疗诊断系统得到彻底重建，同时降低医疗支出。在治疗疾病之前，确定疾病所属的疾病类别至关重要。根据病情的特征空间对疾病类型进行分类是可行的。机器学习算法可以解决这个问题。
