XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemShared
目录 | 共享资源幻灯片
• 由于缺乏有效的体内模型，与人类遗传病相关的非编码变异的功能表征仍然具有挑战性。 • Dual-enSERT-2 是一种强大的基于 CRISPR 的双色荧光报告系统，可快速定量分析活体 G0 第一代转基因小鼠中的增强子等位基因活性。 • Dual-enSERT 可与单细胞转录组学相结合，以细胞分辨率表征变异增强子等位基因活性，揭示与致病增强子失调有关的候选分子通路（例如介导神经胶质瘤形成的 IDH1 增强子变异）。 • TMF 对小鼠受精卵和胚胎进行显微注射和电穿孔，并将其转移到假孕受体小鼠中供 Kvon 实验室使用。
共享电池配置技术简介
文档日期：2024年3月，本文档涵盖了使用Safant Power Storage 20系统共享电池安装的物理安装和配置步骤。有关更多信息，请致电1（800）583-7389或877-Savant5与Savant支持联系。此文档适用于以下HW型号：逆变器：PS-INV-122.5KW-100A-00（及向上）电池：PS20-BATT-ENCL-00（＆UP）
无人驾驶共享汽车的案例研究
摘要：作为一种新型的数字产品，无人驾驶共享汽车将成为智能公共交通系统的重要组成部分。本文旨在使用无人驾驶的车辆进行全面的数字运输转换，也就是说，通过人机界面远程控制无人驾驶，并将出租车变成由遥控中心控制的遥控汽车。与现有的技术和业务模型相比，本文提出的无人驾驶共享汽车的技术框架和操作思想具有很大的优势。它不仅可以减少人均碳排放和旅行成本，还可以促进对运输和城市的有效管理。由于其灵活性，这项研究也可以适应世界上各个国家。在总结和分析了不同的无人驾驶和共享汽车技术方案之后，本文预测了采用该模型，提出可行的设计方案，并期待其在世界范围内的开发前景。
共享决策和糖尿病护理
最小的破坏性药物最小破坏性药物（MDM）旨在使用尊重患者和护理人员的能力设计和实施的护理计划来促进患者的健康，医疗保健和生活目标，并最大程度地减少治疗负担。使用讨论援助可以帮助患者和临床医生迅速回答有关患者生活中发生的事情的问题，并对生活，疾病和治疗需求进行个性化护理。与决策援助相比，讨论援助致力于研究医疗保健如何适应患者的生活。可以在前台或空间中引入讨论辅助，以避免工作流程中断。
共享储能运营商优化策略...
摘要：为了解决利用率低、运营模式受限以及终端用户层面灵活储能资源利用不足的问题，本研究论文介绍了多微电网 (ESO-MG) 系统中共享储能运营商的协作运营方法。该方法考虑了 MG 发电量与 ESO 管理的不同储能资源的整合之间的关系。采用混合博弈论能源交易策略来解决这种联合运营模式下与能源交易和收入分配相关的挑战。首先，开发了一个多目标主从博弈优化模型，目标是最大化共享储能运营商的收入，同时最小化多个微电网的运营成本。其次，考虑到多微电网系统固有的点对点 (P2P) 能源共享动态，制定了一个非合作博弈模型。该模型旨在建立多微电网纳什均衡和公平的收入分配。最后，利用卡鲁什-库恩-塔克（KKT）条件，借鉴强对偶理论原理，对主从博弈模型进行精确降维，采用交替方向乘数算法迭代确定非合作收益。本研究的实证结果表明，电动汽车集群的整合有助于共享储能运营商获得灵活的储能资源。此外，提出的混合博弈优化策略提高了共享储能运营商和多个微电网的整体收益，从而肯定了这一创新策略的经济可行性和可靠性。
制定共享储蓄计划合规计划
免责声明：本文件的内容不具有法律效力，也不以任何方式约束公众，除非明确纳入合同。本文件仅旨在向公众澄清法律规定的现有要求。本通讯材料是为公众服务的，并非旨在授予权利或施加义务。它可能包含对法规、条例或其他政策材料的引用或链接。所提供的信息仅供一般总结。它无意取代书面法律或法规。我们鼓励读者查看特定的法规、条例和其他解释材料，以完整准确地了解其内容。1
诺福克中的建立连接：报告和共享愿景
●人们通常会迅速将其标记为“孤独和孤立”，而实际上这是潜在问题的症状。反之亦然，当根本原因是孤立和孤独时，人们就会因心理健康问题而受到治疗。●善意的团体和倡议过度强调其目的是通过将“孤独的人”聚集在一起，可以进一步侮辱每个人在生活中某个时候感受到的经历，从而阻止人们参加。专注于不同的兴趣和活动，同时对个人情况敏感，可能会产生更大的影响。●第三方可以尽早确定更多的人（例如家人，朋友和邻居）；在被个人认可之前，可能首先会注意到孤独感可能首先注意到孤独并不少见，尤其是如果该家庭成员对孤独感有很好的了解。但是，同样重要的是要认识到，尽管某人可能是自己的很多东西，但他们可能不会感到孤独。
评估共同决策：第三...
目标：我们旨在确定对标准化患者（SP）Scenario的共同决策（SDM）是否可靠，特别是学生的社区是否导致每个SP-Student对内部一致的最终治疗选择。我们假设学生的自我评估与SP和教师评估有所不同，表明需要多源反馈。方法：在2016年至2017年的这项观察性案例研究中，所有三年级后医学生都均接受了基于鼻窦炎和SDM囊炎的基于证据的治疗选择，然后均进行SP鼻窦炎。学生，FAC-ULTY和SPS随后完成了9个疑问评估，涵盖了SDM技能，感知的同理心和最终的治疗选择。使用配对t检验将平均自我评估与教师和SP分数进行了比较。将SDM通勤的有效性评估为治疗率的率，定义为学生-SP对的百分比，报告了一致的最终治疗选择。
我们共同的未来：大麻研究的优先事项
自加拿大将大麻合法用于非医疗用途以来的五年里，研究人员开发了数据收集流程，以帮助我们了解大麻的使用模式。根据加拿大大麻调查，26% 的 16 岁及以上受访者报告在过去一年中吸食过大麻（加拿大卫生部，2024 年）。虽然大多数大麻消费者报告每月使用大麻三天或更少，但约 15% 的消费者报告每天使用大麻（加拿大卫生部，2024 年）。高频率消费，特别是高 THC 大麻，对消费者的风险大于不频繁消费（Steeger 等人，2021 年）。虽然大麻消费的健康风险远低于酒精或烟草（Nutt 等人，2007 年），但重要的是要评估大麻在这个相对较新的法律和社会背景下的潜在危害，以便为消费者提供有效的减害信息。
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1