XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSlo
食品加工和保存9-10
SLO: FPP-10-A-01 : Student will be able to describe food components (carbohydrates, protein and fats, minerals, vitamins and water) and categorize the foods on the basis of their components, shelf life (perishable, semi-perishable and non-perishable food), pH (high acid, acid, low acid, alkaline and neutral foods) and sources (animal, plant or related食物）。
程序
J.A. Gago，主席。 Cycher，Rus L. Kel，Slo B. Hedberg，SweA.Sjöland，Swe E. Vlassopoulos，Swi G.Burnett，UK D. Hambley，UK S.J. Maheras，美国美国麦卡卢姆，美国麦克马尼曼，美国史密斯，美国A. Worrall，美国M. Ramosse，Ec R. R. R. Tadesse，OECD/Nea A. Erim，Wna Y.J.A.Gago，主席。 Cycher，Rus L. Kel，Slo B. Hedberg，SweA.Sjöland，Swe E. Vlassopoulos，Swi G.Burnett，UK D. Hambley，UK S.J. Maheras，美国美国麦卡卢姆，美国麦克马尼曼，美国史密斯，美国A. Worrall，美国M. Ramosse，Ec R. R. R. Tadesse，OECD/Nea A. Erim，Wna Y.Gago，主席。Cycher，Rus L. Kel，Slo B. Hedberg，SweA.Sjöland，Swe E. Vlassopoulos，Swi G.Burnett，UK D. Hambley，UK S.J.Maheras，美国美国麦卡卢姆，美国麦克马尼曼，美国史密斯，美国A. Worrall，美国M. Ramosse，Ec R. R. R. Tadesse，OECD/Nea A. Erim，Wna Y.Maheras，美国美国麦卡卢姆，美国麦克马尼曼，美国史密斯，美国A. Worrall，美国M. Ramosse，Ec R. R. R. Tadesse，OECD/Nea A. Erim，Wna Y.
通过服务层云辅助自动驾驶
•感知运行机器学习模型，以从相机和激光镜头产生的传感器读数中提取信息。•本地化使用GPS和高清映射来合并车辆的精确位置。•预测预测附近的物体（例如其他车辆，行人）将如何行事和移动。•计划生成安全舒适的运动计划，供车辆采用。•控制将运动计划转换为转向，加速和制动命令。这些组件由通过机器学习和传统算法实现的模块组成，必须进行协调以执行安全舒适的驾驶演习。此设计描述了一个化合物AI系统[15]，并且由于与人类代理和调节的密切相互作用而进化了这种方式，这要求它们高度解释且可调试[3，10]。与用于语言模型的复合AI系统不同，该系统在大规模和目标吞吐量和统计服务级别的目标（SLOS）上进行操作，AVS必须符合较高的标准，以实现可靠性和性能，并且对延迟进行了优化。严格的目标延迟SLO分解为单个组件的截止日期[9]，必须满足以进行安全操作。为了可靠性，系统完全在没有外部依赖项的汽车上运行，尽管它们通常可以通过蜂窝连接访问网络。我们观察到，这些模块具有明确的依赖性和目标SLO，与基于云的微服务档案具有相似之处，并研究了AVS中查看组件的含义。这使我们可以根据SLO，配置和合同来推论组件，这些组件可提供跨组件的明确API和保证。这确保了一定程度的最低性能，并使模块化开发加速了改进。将模块化的含义呈现到极端，我们可以想象这些服务的多种变体，这些服务提供了不同的表现保证（例如模型专门用于城市与模型特殊的模型，用于云，低延迟模型，用于快速决策）。如果我们接受AVS是具有许多不同有益配置的服务集合，我们可以优化整体管道
站点可靠性工作簿
1. SRE 与 DevOps 的关系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 DevOps 背景 2 不再孤岛 2 事故是正常的 3 变化应该是渐进的 3 工具和文化是相互关联的 3 测量至关重要 4 SRE 背景 4 操作是软件问题 4 按服务级别目标 (SLO) 进行管理 5 努力减少辛劳 5 自动化今年的工作 6 通过降低失败成本快速行动 6 与开发人员共享所有权 6 使用相同的工具，无论功能或职位如何 7 比较和对比 7 组织背景和促进成功采用 9 狭隘、僵化的激励措施会缩小您的成功 9 最好自己解决问题；不要责怪别人 10 将可靠性工作视为专业角色 10 何时可以替代是否 11 争取平等的尊重：职业和财务 12
Dell Apex AIOPS基础架构可观察性：详细评论
APEX AIOPS基础架构可观察性是一个基于云的AIOPS应用程序，可提供简单而主动的监视和对您的dell IT基础架构的故障排除，包括与VMware集成。它利用机器学习通过智能，全面和预测分析来主动监控和测量服务器，存储，融合，超融合，数据保护和网络设备的整体健康状况。基础架构可观察性可用于有效的Prosupport（或更高）合同的产品，无需额外费用。可观察性托管在Dell Technologies Private Cloud上，该云高度可用，容忍故障，并保证了4小时的灾难恢复SLO。
GPR182是一种广泛清除的非典型趋化因子受体，影响T非依赖性免疫
免疫反应高度取决于免疫细胞对次生淋巴机器人器官（SLO）的有效传输。非典型趋化因子受体（ACKRS）清除趋化因子从细胞外空间中消除它们，从而产生引导白细胞的梯度。与规范趋化因子受体相反，ACKR不会诱导导致细胞迁移的经典细胞内信号传导。最近，ACKR3的最接近GPR182的亲戚已被部分脱字为潜在的新型ACKR。我们通过确定将GPR182分类为广泛清除趋化因子受体的进一步的配体来确认并扩展了先前的研究。我们验证了受体的“非典型”性质，其中规范性G蛋白依赖性细胞内信号在配体刺激后未激活。然而，B-甲蛋白是非配体独立的内在化和趋化因子清除所必需的，而C末端则部分可分配。在没有体内GPR182的情况下，我们观察到血清中的趋化因子水平升高，也观察到SLO间质中的趋化因子水平。我们还揭示了不结合任何其他ACKR的CXCL13和CCL28被GPR182绑定并有效地清除。此外，我们在调节血清CXCL12水平的GPR182和ACKR3之间以及在控制CCL20水平的GPR182和ACKR4之间存在合作关系。此外，我们在GPR182-KO小鼠中揭示了一种新的表型，在该小鼠中，我们观察到一个大小和细胞的边缘区（MZ），因此在T非依赖性抗体反应中。综上所述，我们和其他人揭示了一种新颖的，广泛的趋化因子受体，我们建议将其命名为ACKR5。
邀请文件 - BoD 2025-1 - CISM HQ
o 非洲 ▪ 空军副元帅 Simon Nyowani (津巴布韦) ▪ 准将 Elijah Gatere (肯尼亚) ▪ 准将 Djabou Abdelhak (阿尔及利亚) ▪ 上校 Sega Sissoko (MLI) o 美洲 ▪ 上校 Steven Rosso (美国) ▪ 上校 Birtham (上校 Fernando Luzna) ledo Leal (巴西) o 亚洲 ▪ 大校 Ke Jiao (中国) ▪ 中校 Dr Shabbir Ghulan (巴基斯坦) ▪ 准将 Oh Yeong Dae (韩国) o 欧洲 ▪ 上校 Jose Carlos García-Verdugo Sanchez (西班牙) ▪ 少校 Jan-HWE (斯洛伐克) ▪ 中校 Jure Velepec (斯洛文尼亚) ▪ CISM 财务主管：上校 Sven Serré (比利时) ▪ CISM 体育委员会主席代表：中尉 (GdF) Margherita
2025 年 1 月入学：常见问题解答
• 中央海岸社区能源 (3CE) 是由当地社区建立的公共机构，为客户提供清洁和可再生能源的选择，价格合理。它由代表该机构所服务社区的董事会成员在当地控制和管理，并在公开会议过程中批准 3CE 的费率。• 3CE 为蒙特利、圣贝尼托、圣克鲁斯、圣路易斯奥比斯波和圣巴巴拉县的客户提供服务。圣路易斯奥比斯波县的许多城市已经是 3CE 成员。• 电力服务分为两个部分：发电和输送。3CE 与 PG&E 合作，接管 PG&E 在发电方面的角色，从太阳能、风能和地热等清洁和可再生能源中获取电力，并使用电网中的电力来满足客户的能源需求。除了维护其输送基础设施外，PG&E 还继续为您提供电力并处理账单。
BIO 208-遗传学
课程协调员：Laura Blinderman 609 570- 3833 blinderl@mccc.edu 必读教材：Laura A. Blinderman 编写的 BIO208 实验室手册。内部出版物。推荐文本：Robert J. Brooker 著《遗传学概念》第二版 ISBN -13：978-0073525358 或 ISBN- 10：0073525359 或第三版 ISBN 13：9781259879906 或 ISBN10：1259879909 课程学生学习成果（SLO）：学生将能够：1. 阐明病毒、真核生物和原核生物中 DNA（基因表达）的结构、包装和调控（ILG#s 1、3、11，PLO#s 1、2、3、4、5）2. 探索传递遗传学并解决性状传递中的问题（ILG#s 1、2、3、11，PLO#s 1、2、3、4、5）3. 调查染色体、性连锁、核型和非整倍体 (ILG#s 1, 2, 3, 11, PLO#s 1, 2, 3, 4, 5) 4. 探索克隆、CRISPR、转基因和其他生物技术方法的机制、工具、目标和影响 (ILG#s 1, 2, 3, 11, PLO#s 1, 2, 3, 4, 5) 5. 阐明 DNA 突变和修复的分子机制。探索癌症遗传学。 (ILG#s 1, 2, 3, 11, PLO#s 1, 2, 3, 4, 5)