XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemapplying
通过应用预应力螺栓系统
预应力螺栓已越来越多地用于地下工程中，以控制周围岩石块的不稳定性。然而，盲目地增加预应力螺栓的密度对岩石质量周围隧道的性能改善的影响有限。因此，支撑系统中预应力螺栓的参数的准确设计是提高岩石周围隧道的轴承能力的重要方法。为了解决这个问题，我们对具有非持久关节的锚固岩石块进行了大规模的物理模型测试。通过使用PFC 3D中独立开发的代码，提出了一种用于预应力螺栓模拟的创新方法，然后根据物理模型测试扩展了一系列具有不同预应力螺栓密度的锚固岩石块的数值模型压缩测试。结果表明，岩石块的原始故障模式不会通过添加螺栓更改。以及预应力螺栓的密度增加会导致岩石块的锚定机构发生变化。当预应力螺栓的密度较低时，上载荷主要由岩石块承受，并且螺栓密度的增加将动员更完整的岩石以参与负载。当预应力螺栓的密度在一定程度上增加时，上载荷主要由预应力螺栓承受。和对岩石块的预应力螺栓的性能改善是有限的。当螺栓的预应力和螺栓密度达到一定程度时，当螺栓的预应力和密度加倍时，岩体质量的强度才会增加10％。预应力螺栓的密度增加使岩石块的变形更加稳定，并且锚固岩石块的ɛ3 /ɛ1比率始终小于1.0。研究结果对于围绕岩石质量的隧道具有重要的指导意义。
医学申请和问题 - 申请...
检查和疫苗接种记录）。这需要额外的时间，还需要为申请人（或申请人，如果有多个相关家庭成员）额外费用。因此，许多申请人一直在等待收到USCIS的体检结果的请求，这表明USCIS正在积极进行
通过在...
通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
ISSB-2023-A- IFRS S2与气候相关的披露
3尽管IFRS S2不包括IFRS S1的S1.46（b）段的同等要求，但IFRS S2的第27和28段需要需要相关的披露。IFRS S1和IFRS S2都包括指标和目标披露的等效总体目标。具体而言，IFRS S2的第27段列出了与气候相关的指标和目标披露的目的，这等同于IFRS S1第45段的指标和目标的目标，但集中于与气候相关的风险和机会。IFRS S2的第28（a）和28（b）段要求公司披露跨行业和基于行业的指标。 这些指标包括公司用来衡量和监视与气候相关的风险和机会的指标。 IFRS S2的第28（c）段要求公司披露治理机构或管理层使用的指标，以衡量公司设定的目标的进度，以及根据法律或法规实现的任何目标。IFRS S2的第28（a）和28（b）段要求公司披露跨行业和基于行业的指标。这些指标包括公司用来衡量和监视与气候相关的风险和机会的指标。IFRS S2的第28（c）段要求公司披露治理机构或管理层使用的指标，以衡量公司设定的目标的进度，以及根据法律或法规实现的任何目标。IFRS S2的第28（c）段要求公司披露治理机构或管理层使用的指标，以衡量公司设定的目标的进度，以及根据法律或法规实现的任何目标。
b“ Quralis正在应用精确药物来推进新型的治疗管道，以治疗肌萎缩性侧面硬化症AL，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。针对大多数患者的ALS的小分子计划，以及世界一流的领导者，药物开发人员和患者的拥护者，我们成长中的团队是神经退行性研究和开发的领先地位。神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种各样的背景和价值协作。我们认为，可以通过精确来治疗神经退行性疾病的成功 - 瞄准合适的患者，确定正确的疾病机制，并精心发展疾病调整，临床上有意义的疗法
b“ Quralis正在应用精确医学来推进新型的治疗管道，用于治疗肌萎缩性侧面硬化症ALS，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。我们的干细胞技术可以测试各种疗法的功效，并为诊所提供过渡桥，从而实现目标验证，发现和分子选择。我们正在推进三个反义和小分子计划，以解决大多数患者的ALS的子形式。与世界一流的思想领导者，药物开发人员和患者倡导者一起，我们的成长团队处于神经退行性研究和开发的领先地位。我们很荣幸能在新英格兰的创业生态系统中赢得了凶猛的15和新英格兰风险投资协会的最佳新兴生命科学公司Nevy奖。我们是神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计的先驱。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了一种共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种背景和价值协作。我们认为，可以通过精确靶向正确的患者，确定正确的疾病机制，并精心开发疾病改良的临床有意义的疗法来改善患者生活，从而实现治疗神经退行性疾病的成功。QULARIS的立场摘要正在寻求一位积极进取的副科学家来领导和管理我们的复合管理系统。该职位将与团队成员紧密合作，以学习到适当的跟踪和组织决策实验中使用的化合物。主要职责”
应用运筹学技术来优化...
全球经济的联系日益紧密，企业面临着越来越大的压力，需要高效运营、降低成本并保持竞争力。在这种环境下，供应链管理 (SCM) 在确保公司能够满足客户需求的同时，最大限度地减少运营效率低下方面发挥着关键作用。优化良好的供应链有助于公司提高绩效、提高盈利能力并确保可持续性。然而，优化供应链是一项复杂的任务，涉及需求不确定性、运输成本、交货时间和库存管理等众多变量。运筹学 (OR) 技术提供了系统的方法来分析和优化供应链的各个方面。运筹学是一门使用数学模型、算法和统计分析来帮助复杂系统中的决策的学科。通过利用运筹学技术，企业可以改善从采购和生产到分销和库存控制等多个供应链职能的决策。这篇评论文章探讨了用于优化供应链网络的关键运筹学技术，研究了它们的应用，并讨论了实施这些技术的好处和挑战 [1]。
应用UTAUT模型了解来宾的观点...
“ Hospitality 2.0”愿景代表了酒店行业的范式转变，其特征是对高级技术的整合以增强客人体验，同时维持酒店的基本人类元素（Buhalis＆Leung，2018年）。遵循这个愿景，主要的酒店品牌已经开始实施各种技术来改变来宾体验，并提供更多个性化的，无缝的，可以满足个人的喜好和需求（Bharwani＆Mathews，2021）。在这种情况下，酒店的重要技术是在线预订系统。诸如Booking.com和Expedia之类的流行第三方网站提供了巨大的营销范围，并可以比较价格。与此同时，诸如Hilton.com或万豪之类的品牌预订网站。com为重复客人提供忠诚度折扣和个性化优惠（Bardukova，2023年）。根据Buhalis和Leung（2018）的说法，物业管理系统（PMS）是酒店运营的核心系统。PMS允许管理层跟踪预订，房间状态，费率，付款和来宾资料。手持设备或平板电脑可立即使用房间状态，客人要求和清洁清单。维护人员可以查看设备问题，响应来宾请求并更新解决的投诉和查询。在整个部门，当VIP宾客到达时，员工会收到通知，以便工作人员可以自定义住宿（Piccoli等，2017）。这样，PMS创造了一种无缝，高调的体验。室内娱乐系统还可以通过按需电影，电视，音乐，网络浏览来提高宾客体验，
应用计算机免疫信息学和反向疫苗学方法设计的胰腺癌 mRNA 疫苗
胰腺导管腺癌是最常见的胰腺癌，被认为是全球重大健康问题。化疗和手术是目前胰腺癌治疗的主要手段；然而，只有少数病例适合手术，大多数病例会经历复发。与 DNA 或肽疫苗相比，胰腺癌的 mRNA 疫苗更有前景，因为它们具有递送、增强免疫反应和降低突变倾向性等优点。我们通过分析 S100 家族蛋白构建了一种 mRNA 疫苗，S100 家族蛋白都是晚期糖基化终产物受体的主要激活剂。我们应用了免疫信息学方法，包括物理化学性质分析、结构预测和验证、分子对接研究、电子克隆和免疫模拟。设计的 mRNA 疫苗的分子量估计为 165023.50 Da 且溶解性高度良好（平均亲水性为 -0.440）。在结构评估中，该疫苗似乎是一种稳定且功能良好的蛋白质（Z 得分为 -8.94）。此外，对接分析表明该疫苗对 TLR-2 和 TLR-4 受体具有高亲和力。此外，“疫苗—TLR-2”（-141.07 kcal/mol）和“疫苗—TLR-4”（-271.72 kcal/mol）复合物的广义 Born 和表面积溶剂化分析的分子力学也表明对受体具有很强的结合亲和力。密码子优化也提供了高表达水平，GC 含量为 47.04%，密码子适应指数得分为 1.0。一段时间内还观察到记忆 B 细胞和 T 细胞的出现，辅助 T 细胞和免疫球蛋白（IgM 和 IgG）水平增加。此外，预测mRNA疫苗的最小自由能为-1760.00 kcal/mol，表明疫苗进入细胞、转录和表达后具有良好的稳定性。该假想疫苗为未来胰腺癌的研究和治疗开发提供了开创性的工具。
我是Shegufta Zahan Sumaiya，在UNC夏洛特土木工程部学习结构工程。我申请矿业的目的
这次实习的好部分是我结交了一些好朋友，在一起度过了美好的时光。我们一起参观了很多传统食品，参加了音乐会。即使现在，所有这些经历也对我来说是梦幻般的。我也非常感谢国际部门安排的慕尼黑和柏林旅行。弗雷德里克（Fredrick）和玛丽（Marie）从一开始就非常有帮助，他们很有趣。我不能忘记我们所有人试图在柏林返回旅行期间观看火车上的Eurocup结局的经历。此外，他们安排的Karlsruhe访问很有趣和教育意义。导游对传授卡尔斯鲁厄历史的历史充满热情，即使是一个非热情和无聊的人，我也感到渴望从现在开始了解更多有关历史的渴望，以便我可以谈论一个地方并为其生存而伸张正义。
将体内平衡的理论模型
本文探讨了通过旨在增强其自主权，安全性和效率的稳态体系结构为自动驾驶汽车创建“自我”的概念。所提出的系统集成了向内的传感器，以监视汽车的内部状态，例如其金属车身，车轮，发动机和电池的状况，建立代表最佳功能并评估损害的基线稳态状态。向外的传感器（例如相机和激光镜头）通过量化与体内平衡的偏差来通过对汽车体内稳态状态的影响来解释。这与试图使汽车以与人类类似的方式“看到”现实的方法形成对比，并以与人类相同的方式识别现实中的元素。虚拟环境将被利用以加速培训。此外，对汽车进行编程，以通过区块链技术进行交流和分享经验，在维护个性化培训模型的同时从彼此的错误中学习。提出了一种用于自动驾驶汽车的专用语言，以实现细微的解释和对环境数据的响应。这种体系结构允许自动驾驶汽车根据内部和外部反馈动态调整其行为，从而促进合作和持续改进。这项研究结束了，讨论对AI发展，潜在的现实应用程序和未来研究方向的更广泛的影响。