XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemconsider
1. 考虑你的受众——那些审阅你的提案的人将是你感兴趣的领域的成员，并且对该主题有实际的了解。
简介：我相信，从多个角度理解问题可以找到最大的真理。我想了解周围的世界，我选择回答问题的两种语言是艺术和科学。对我来说，艺术的吸引力在于它如何完美地传达强烈的情感，而物理学令人难以置信，因为它可以简单有效地描述一个系统。小时候，我有很多关于雪花的小书，我对它们的对称性很着迷，我仔细研究了它们的生长模式和晶体结构。后来，在高中和大学期间，我被覆盖地球的各种晶体和地质构造所吸引。当时我没有足够的自我意识来意识到这一点，但很快就会明白，材料物理学的研究将完美地表达我对地质学、数学、艺术的兴趣，以及对理解我们世界的特殊性的陶醉。我现在准备在加州大学圣巴巴拉分校开始我的物理学博士学位，并开始我的量子材料世界的科学探索。凭借这一点以及我在美术方面的天赋，我将努力为科学问题带来独特的见解，并向公众和科学界传达艺术和我的研究的价值。 智力价值/研究经验：作为一名年轻的物理学家，我仍在探索如何最好地结合我对艺术和科学的兴趣，因此我很高兴尝试我的第一个机会：在桑迪亚国家实验室的应用光学和等离子体科学小组实习，在那里我沉浸在低温等离子体物理学的世界中。在这里，我学会了如何分析等离子体的激发光谱，并使用粒子内方法与直接模拟蒙特卡罗 (PIC-DSMC) 耦合来直接模拟带电粒子的多体系统。三年来，我与他们一起解决了各种问题，从在实验室中创建电场传感器到设计减速场能量分析仪。我最广泛的项目将等离子体电子在氮中散射的统计分布的 PIC-DSMC 模拟与玻尔兹曼方程的近似解进行了比较。我最广泛的项目将我们对等离子体离子统计分布的 DSMC-PIC 模拟与玻尔兹曼方程得出的数值计算进行了比较。我能够确定这两种技术最一致的能量状态，并确定对 PIC-DSMC 代码的潜在修正，以提高两种方法之间的一致性。作为我第一次以心理能力进行自由探索，我在桑迪亚度过的时光收获颇丰，因为我能够得出关于模拟数据中有趣怪癖的结论并提出自己的主张。我还被安排在一个环境中，在那里我对等离子体物理学这一主题知之甚少，但我被期望快速学习，而我确实学得很快。我获得了宝贵的经验，学会了审查研究论文和教科书，找出知识上的差距，然后找人和其他资源来帮助我弥补信息上的不足。每天我都兴奋地从床上跳起来去上班；我简直不敢相信我得到的报酬是学习我想要的一切，我知道这是适合我的工作。我还从我在桑迪亚的工作中发现，我最感兴趣的是等离子体中特定能态产生的光谱特性。我喜欢美术中为我的眼睛提供信息的光线可以深入了解现实的本质，我觉得通过进一步研究这个主题，我的艺术部分也有可能得到满足。我在桑迪亚的自我发现之路促使我沉浸在原子和粒子物理课程中；我想更好地理解这门科学，它似乎既能满足我对艺术和科学的兴趣，又能给我带来个人满足感。在这段时间里，我还沉浸在地球物理课程中，我开始意识到，如果我仔细观察，就有可能将我所学的一切结合起来。我在上地震力学课时才真正领悟到这一点——我们当时正在学习颗粒/粒子尺寸对固体裂纹扩展的影响。在课堂上，教授指出，非常大的裂缝
加利福尼亚州公用事业委员会发布拟议决定，为考虑减少和消除对阿利索峡谷天然气储存设施的依赖制定具体路径
• 2015 年 10 月 23 日至 2016 年 2 月 12 日，Aliso Canyon 的一口井发生天然气泄漏。 • 2016 年 1 月，CPUC 和 CalGEM 启动了根本原因分析，以确定 Aliso Canyon 泄漏的原因。 • 参议院第 380 号法案（Pavley，2016 年）要求 CPUC 确定在保持该地区能源和可靠性的同时尽量减少或停止使用 Aliso Canyon 的可行性。本拟议决定是针对该立法的程序的最终结果。 • 到 2017 年，CPUC 和 CalGEM 实施了新的安全协议，并与劳伦斯利弗莫尔国家实验室和桑迪亚国家实验室的专家合作，在该设施进行了严格的测试，最终宣布 Aliso Canyon 可以安全运行。Aliso Canyon 的当前库存水平设置为 CalGEM 设定的最大安全限值。 • 自泄漏发生以来，CPUC 和其他联邦和州机构已对 Aliso Canyon 采取了许多其他行动。
选择AWS网络和内容交付服务
Understand ..................................................................................................................................................... 2 Consider .......................................................................................................................................................... 4 Choose ............................................................................................................................................................. 8 Use ................................................................................................................................................................... 9 Explore .......................................................................................................................................................... 19 Document history .......................................................................................................................... 20
在炎症性风湿病中经济有效地使用生物和靶向合成 DMARD 的注意事项：综合评价和国际德尔菲研究的结果
摘要 目的 制定基于证据的考虑要点，以便在治疗炎性风湿病（特别是类风湿性关节炎、银屑病关节炎和中轴型脊柱关节炎）时经济有效地使用生物和靶向合成的抗风湿药物 (b/tsDMARDs)。 方法 按照 EULAR 程序，成立了一个国际工作组，由来自七个欧洲国家的 13 位风湿病学、流行病学和药理学专家组成。通过个人和小组讨论，确定了 12 种经济有效使用 b/tsDMARD 的策略。对于每种策略，都在 PubMed 和 Embase 上系统地搜索相关的英文系统评价，对于六种策略，另外还搜索随机对照试验 (RCT)。纳入了 30 项系统评价和 21 项 RCT。根据证据，工作组使用德尔菲程序制定了一套总体原则和考虑要点。确定了每个要考虑的要点的证据等级（1a–5）和等级（A–D）。以匿名方式对同意等级（LoA；0（完全不同意）至 10（完全同意）之间）进行个人投票。结果工作组就五项总体原则达成一致。对于 12 种策略中的 10 种，证据足以形成一个或多个要考虑的要点，总共达到 20 个，涉及反应预测、药物处方集使用、生物仿制药、负荷剂量、低剂量初始治疗、同时使用常规合成 DMARD、给药途径、药物依从性、疾病活动指导的剂量优化和非医疗药物转换。10 个要考虑的要点（50%）得到了 1 级或 2 级证据的支持。平均 LoA（SD）在 7.9（1.2）和 9.8（0.4）之间变化。结论 这些需要考虑的要点可用于风湿病学实践，并补充炎症性风湿病治疗指南，以纳入 b/tsDMARD 治疗的成本效益。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
选择AWS机器学习服务
Introduction ................................................................................................................................................... 1 Understand ..................................................................................................................................................... 2 Consider .......................................................................................................................................................... 4 Choose ............................................................................................................................................................. 7 Use ................................................................................................................................................................... 9 Explore .......................................................................................................................................................... 21 Resources ...................................................................................................................................................... 22 Document history .......................................................................................................................... 24
选择AWS加密服务
Introduction ................................................................................................................................................... 1 Understand ..................................................................................................................................................... 2 Consider .......................................................................................................................................................... 4 Choose ............................................................................................................................................................. 5 Use ................................................................................................................................................................... 6 Explore .......................................................................................................................................................... 11 Document history .......................................................................................................................... 12
选择生成AI服务-AWS决策指南
Introduction ................................................................................................................................................... 1 Understand ..................................................................................................................................................... 2 Consider ……......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................. 16 Explore .......................................................................................................................................................... 23 Resources ...................................................................................................................................................... 23 Document history .......................................................................................................................... 25
主动牛皮癣关节炎的治疗途径（...
第二行处理选项 *在以下情况下a）至e）： （tofacitinib +mtx，upadacitinib +/- mtx）或apremilast +/- mtx或其他口服dmard或IL- 23抑制剂（Guselkumab，risankizumab，risankizumab）+/- mtx（N.B.使用利济氏菌的其他标准 - 中度至重度的牛皮癣（至少3％的身体表面积受斑块牛皮癣影响和牛皮癣面积和严重程度指数[PASI]得分大于10）b） +/- MTX，或考虑“ A”场景中列出的治疗方案。c) If previously treated with TNF Inhibitor+/- MTX AND inadequate response after 12 weeks: Consider the treatment options stated in scenario ‘ b ' d) If previous treatment was not a TNF Inhibitor +/- MTX, AND inadequate response after 12 weeks: Consider switching to a TNF inhibitor +/- MTX or the alternate treatment options stated in scenario ‘a ' e) If TNF inhibitor is contra-indicated: Consider IL-17A inhibitor (Secukinumab *** , Ixekizumab ** , Bimekizumab) +/- MTX, or IL-12/23 inhibitor (Ustekinumab) +/- MTX or JAK Inhibitor ∞ (Tofacitinib + MTX, or , Upadacitinib +/- MTX) Apremilast (+/- MTX或另一个口服DMARD）或IL-23抑制剂（Guselkumab，risankizumab）+/- MTX（请参见上文 - 其他标准适用于Risankizumab）
Bega Valley 2013年本地环境计划（第44号修订）
(3) In deciding whether to grant development consent to development to which this clause applies, the consent authority must— (a) consider whether the development will result in an increase in the number of dwellings or people affected by aircraft noise, and (b) consider the location of the development in relation to the criteria set out in Table 2.1 (Building Site Acceptability Based on ANEF Zones) in AS 2021:2015, and (c) be satisfied the development will meet the indoor design sound levels shown in Table 3.3 (Indoor Design Sound Levels for Determination of Aircraft Noise Reduction) in AS 2021:2015 for the following purposes— (i) if the development will be in an ANEF contour of 20 or more— child care facilities, educational establishments, entertainment facilities, hospitals, places of public worship, public administration buildings or residential accommodation, (ii) if the development will be in an ANEF contour of 25 or more— business premises,旅馆，酒店或汽车旅馆住宿，办公室或零售场所。