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初级卫生保健中的心血管风险预测因素：对采用非实验室模型的思考
采用非实验室模型摘要：本文提出了在初级保健（PHC）中使用心血管风险（CVR）分层工具的考虑，重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的，重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症（高血压和/或糖尿病）且没有记录心血管问题的成年人口（40 至 74 岁之间）的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中，研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析，其中，对于所构成的样本，在分层之间发现了最小一致性，并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议，强调了对高风险患者（例如糖尿病患者）进行全面评估的重要性。
*ljubljanatrådãnd/mxeomdqd {nejka，mihelicf，mihelicf，simond} @fe的人工感知学院实验室。
，QWURGXFWLRQ口语技术的域范围从语音输入和输出系统到复杂的理解和生成系统，包括具有广泛差异的复杂性（例如自动命令机）和多语言系统（例如自动对话和翻译系统）的多模态系统。对此类系统的标准和评估方法的定义涉及高度特定的口语语料库和词典资源的规范和开发，以及测量和评估工具。在开始时，这些领域的标准是从以前在许多欧洲和国家项目中建立的口语社区中的共识得出的，它参考了美国和日本的重要举措。主要是SAM项目（集中在组件技术评估和语料库创建上），SQALE（用于大型词汇系统评估）以及日d和Sundial和Sunstar（用于多模式系统）过去和现在的项目在评估和资源领域具有重要的产量，包括ARS，Relator，Onomastica和SpeechDat，以及德国的Verbmobil等主要国家项目和研究计划。
深度学习计算机视觉和对Helisa Dham场景的认可。华为的“诺亚方舟”实验室。英国。 I 中的课程
深度学习是一种自动学习方法，它基于大量示例的学习模式。 div>是一种复杂问题的特别有趣的方法，为之，数据（经验）广泛可用，但是制定分析解决方案是不可行的。 div>在本课程中，我们将探讨深度智能和计算机视觉的基本概念。 div>我们将通过理论会议和实践示例来展示如何根据任务（对象检测，实例分割，对象之间的关系预测）和数据模式（图像，视频，3D）创建和训练深层智力模型。 div>该课程将以一些高级问题的介绍以及有关最近趋势的讨论进行介绍。 div>
促进数字协作：Futures2 战略
领域，包括制定技术建议和蓝图。这些咨询工作组应与 InCommon 的主要受众群体进行接触。通过这一可重复的流程，这些工作组应在一年内制定出三种推荐的技术堆栈，以解决不同受众群体面临的主要挑战和需求。这一流程中可接受的结果还包括确定 InCommon 认为超出其技术目标范围的领域。在这种情况下，InCommon 可以通过推荐能够应对当前挑战的特定合作伙伴、产品或服务，为社区实现价值最大化。Internet2 工作人员应通过 InCommon 时事通讯、incommon.org 和 internet2.edu 使这些推荐的技术堆栈可供更广泛的社区查看和使用。在此过程中，InCommon 还应规范和跟踪 InCommon Catalysts 向社区参与者提供建议的过程。
Prism合作者幻灯片的资源页面
●针对MTA合并性PRMT5抑制剂（在第1/2阶段试验中）的基因表达，蛋白质组学，shRNA敲低和广泛的重新利用数据集相关性，据报道优先针对MTAP-MTAP-浸没细胞活性。●分别具有PRMT5和MTAP的化合物靶标和预期的生物标志物是最强的命中率之一，与Prism中的复合响应相关
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
o EPA定期与其他...
o EPA定期与其他联邦机构在CCUS相关主题（包括DOE）合作。此外，EPA与DOE国家实验室达成了一项机构间协议，该协议利用其技术专长来支持该机构的VI级允许努力。•DOE已经确定了整个美国的七个区域清洁氢枢纽。每个集线器都包含许多用于生产，运输和氢气的实体。这些枢纽将在2024年获得约70亿美元。大多数氢枢纽有望涉及VI类井，因为美国当前生产的大多数氢来自生产CO 2的改革过程。地下注入用于存储的氢被认为是UIC注入活性。•DOE正在率先进行研究，以降低与增强地热能相关的实施成本。美国具有足够的地热能力来满足世界电力需求。除了研发外，DOE在2024年2月向三个试点项目授予了6000万美元，以证明增强地热能的功效和可扩展性。增强的地热能比传统的地热能使用更深的井，预计将允许井作为V类井。•《安全饮用水法》第1421条（SDWA）要求EPA制定UIC计划要求，以保护饮用水的地下来源免受危害。EPA已制定了旨在由州，领土和部落采用的UIC计划要求。至高无上是指与实施EPA批准的UIC计划相关的州，领土或部落责任。
2021 年空白空间合作 - RFP
几十年来，科学家、公共卫生当局、环保主义者和其他人士一直在劝说人们多吃植物、少吃肉，但这并没有减少肉类消费。尽管消费者越来越意识到我们的饮食选择对全球的影响，但他们的购买决定仍然主要基于价格、口味和便利性。很简单，由于缺乏可以替代传统动物蛋白产品的美味且价格合理的产品，减少动物蛋白消费对大多数人来说都是困难的。因此，挑战在于创新并向市场推出多种蛋白质替代品，这些替代品要像目前的动物源食品一样美味、价格有竞争力且方便。通过制造出在口味、价格和普遍性方面与传统蛋白质相当的健康和可持续的替代蛋白质，替代蛋白质将成为默认选择。
T.E. 2019模式时间表DR的测试和咨询服务实验室（TCS实验室）。 ...
令人满意地遵守上述标准和NABL的相关要求。（要查看该实验室的认证范围，您也可以访问NABL网站www.nabl-india.org）
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。