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全身能力和以任务为导向创新政策的能力：一个新颖的框架和对巴西INOVA计划的案例研究
本文开发并应用了一个新颖的系统框架来分析成功以任务为导向的创新政策所需的能力和能力。框架确定了六个关键维度，其中结构能力和动态能力都必须保持一致：国家，技术管理，政策，科学技术，工业和需求维度。我们通过对巴西INOVA计划的解释性案例研究，特别是比较PAISS工业（Bioethanol）和Inova Petro（石油和天然气）子程序员的解释性案例研究，证明了特定能力和能力如何促进政策结果。尽管Paiss Industrial的成功源于各个方面的紧密一致性以及有效地动员了现有能力，但由于技术要求和行业能力之间的不对对准，Inova Petro仍在努力，尽管有实质性的资源，因此，加上有限的市场成型机制。分析表明，成功的以任务为导向的政策不仅需要个人能力和能力，还需要在所有维度上的系统一致性和有效的动员。此外，复杂的设计和实施功能在将能力转化为影响方面至关重要，尤其是在以前的经验基础上。这些发现对政策设计具有重要意义，表明面向任务的政策应考虑现有的能力和能力，同时作为通过实施开发新的工具的工具。
雪花的高级ML功能和多云体系结构：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2483-2497，文章ID：IJRCAIT_08_01_180在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue = 1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact actigan fimals（2347-5099 Impact因素（2347-5099）：14..577 7. IDER GOGENE（2025）（comgook of Google congook）（coogle of Google coogle cooghe congook） doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_180©iaeme Publication
阿肯色州人类服务部发育障碍服务部 (DDS) 社区和就业支持 (CES) 豁免提供商清单
220 Residential Care, LLC 5120 West 65th Street Little Rock, AR 72209 Lori Nelson (501) 517-0984 lknelson7@gmail.com A Better Living Developmental Services, LLC 1204 Yarrow Drive North Little Rock, AR 72117 Markisha Thomas 或 Corderio Thomas (501) 240-7595 或 (501) 240-9949 kishaprater2@gmail.com 或 thomascorderio@yahoo.com Abbacy Care of Arkansas, Inc. 2604 Garden Bend Drive Benton, AR 72015 S. Melissa Duvall (501) 507-8679 abbacycareofarkansas@gmail.com Abe's Care of Arkansas, Inc. 24005 Arch Street, Suite D Hensley, AR 72065 Michelle泰勒 (501) 304-4468 michelle@abescareofarkansas.com
使用Linux功能实施至少特权的原则：挑战和观点
摘要 - 在历史性和默认情况下，Linux不尊重最少特权的原则，因为它授予了所有特权，以执行其任务。有了新的个人数据保护或出口控制法规，最低特权的原则是强制性的，即使是系统管理员也必须适用。Linux操作系统（由于版本2.2）将与超级用户相关的特权分为称为功能的不同单元。Linux功能允许粗粒访问控制受到限制的系统功能。“ rootasrole”项目被引入，作为在匹配必要功能的同时委派管理任务的解决方案。但是，用户体验的限制和Linux功能的映射构成了重大障碍。本文提出了增强功能，以平衡可用性和最少特权的原则，强调需要精确的能力定义。未来的工作涉及增强根质访问控制模型，并为有效管理Linux功能的管理访问控制框架解决。索引术语 - 访问控制，最小特权原理，Linux内核，功能
HTLV-1和HTLV-2感染显着改变无症状载体中的小RNA表达
目的：与普通人群相比，患有学习障碍的人（LD）通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病（MLTC）的住院时间（LOS）对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是，关于机器学习（ML）模型在该人群中的应用（ML）的研究有限。此外，专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性，尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法：本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录（EHR）分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林（RF）ML模型，以预测医院LO，并结合人口统计学，药物病史，生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点，应用了两种偏置缓解技术：一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异，同时确保稳健的模型绩效。结果：RF模型的表现优于其他最先进的模型，男性达到0.759的面积，女性达到0.756，男性为0.224，女性为0.229，男性为0.229，男性的平衡精度为0.690，男性为0.689，女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异，阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标，包括假阳性率和平衡的准确性，显示出男性队列公平性的显着增强。结论：这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性，同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力，为改善临床决策和资源管理铺平了道路。
儿童对环境危害的独特漏洞
儿童的营养需求与成年人的营养需求不同，并且随着年龄的增长而异。婴儿，尤其是那些年龄为0-6个月的婴儿，体重增加率最高。6个完整的婴儿在4-5个月内将其出生体重加倍，并在1岁之前将其三倍。7的体重增加在婴儿期后仍在继续，尽管速度较慢，然后在青春期再次加速。8增长伴随着卡路里的摄入量增加，使婴儿期相对较高。当摄入量不足时，儿童可能会出现营养不良，这会导致浪费（即太瘦而无法高），随后导致死亡或发育迟缓的风险增加（即年龄太短），这种情况阻止了儿童达到其身体和认知潜力。9在2022年，估计有1.49亿5岁以下的儿童受阻，浪费了4500万儿童。10
孕妇和发展中国家对环境危害的独特脆弱性
居住在贫困和低收入国家中的妇女更有可能因环境危害而造成不良影响。74怀孕开始时的女性健康，她的遗传构成也可以发挥作用。那些特别有风险的人包括居住在仍然被用来烹饪，热和轻型房屋的地区的妇女，因为这会产生高水平的家庭空气污染。75其他人特别有风险，是那些在富富菌素（一组霉菌毒素）污染食品作物的地区很常见的地区。妇女从事危险工作，没有足够的工作场所法规，例如非正式的电子垃圾回收，手工小规模的黄金开采以及使用农药的农业角色，也有很大的风险
青少年对环境危害的独特脆弱性
青少年在呼吸的空气、吃的食物、喝的水和使用的产品中接触到各种各样的化学物质。许多化学物质已被证明会干扰体内激素的功能，而激素控制着生长、新陈代谢、生殖和性发育以及免疫功能等重要过程。一些研究表明，某些内分泌干扰化学物质 (EDC) 可能会影响青春期的开始时间；需要持续进行研究来确定接触的敏感时间窗口。增塑剂、杀虫剂、全氟和多氟烷基物质 (PFAS) 和多环芳烃 (PAH) 等 EDC 也会促进肥胖——鉴于全球青少年肥胖率不断上升以及青少年肥胖的终身影响（包括未来的心脏病），这是一个重要的考虑因素。