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CNH增强了全球领导团队，以有效地提供关键优先事项。 2025年初的投资者日。Basildon，2024年7月29日CNH（NYSE：CNH）AN
CNH增强了全球领导团队，以有效地提供关键优先事项。2025年初的投资者日。Basildon，2024年7月29日，CNH（NYSE：CNH）宣布了其新的全球领导团队（GLT），该团队有权在农业领域更快，更有效地提供其战略优先级，以在全球范围内实现长期增长。施工领域将作为CNH内部的一个独特的业务部门运行，自主权增加。新的GLT是在简化的矩阵中组织的，包括来自CNH内部的行业领先专家和从业人员。他们的亲密内部和行业知识以及其丰富的经验将支持公司的战略执行。这些约会是生效的8月1日。所有角色都向首席执行官报告。段头
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
瘤胃微生物群帮助藏族绵羊更有效地获得能量，以在Qinghai – Tibet Plateau的极端环境中生存
结果：结果表明，瘤胃总挥发性脂肪酸（VFAS），乙酸，丁酸酯，总枝链VFA，ISO丁酸和ISO-butrate在T-sheep中比H-Sheep高。瘤胃细菌的α多样性不受饮食能量的影响，但显示出绵羊品种的区别。具体来说，T-sheep瘤胃细菌的α多样性比H-sheep更高。瘤胃细菌的β多样性不受饮食能量或绵羊品种的影响，表明不同饮食和绵羊品种之间类似的瘤胃细菌群落。瘤状菌和坚硬的门在瘤胃中占主导地位，在T肩中观察到的相对丰度比H-sheep高。瘤胃中两个最丰富的属是Prevotella 1和Rikenellaceae RC9肠组。prevotella 1是瘤胃中主要的细菌属，而rikenellaceae rc9肠组则占主导地位在T-sheep的瘤胃中。微生物共发生网络分析表明，瘤胃发酵特征的变化是由于模块丰度的差异而导致的，并且在T-sheep的象征中观察到的VFA产生模块的丰度更高。微生物功能预测分析表明，饮食能量很少改变瘤胃细菌的功能组成。然而，绵羊品种之间瘤胃细菌的功能存在差异，T-sheep更加重视与能量代谢相关的功能，而H-sheep对蛋白质代谢相关的功能有更大的重视。
摘要。使用机器学习方法进行悬浮的沉积物估算。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水源
摘要。使用机器学习方法悬挂的沉积物估计。河流中的悬浮沉积物对于有效使用水资源和液压结构很重要。在这项研究中，使用传统的多线性回归（MLR），机器学习方法（例如支持向量机（SVM）（SVM）和M5决策树（M5T）估算了河流的悬浮沉积物负载。每日流，每日最高和最低水温以及河流中悬浮沉积物浓度的数据都用作所有模型中的输入数据，以预测每日悬浮的沉积物排放。根据统计方法评估所有方法的性能。确定系数（R 2），均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）用作比较标准。总体而言，机器学习方法更好地预测了悬浮的沉积物排放。关键字：沉积物放电，预测，线性回归，支持向量机，M5树。简介
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
定向钯催化的吲哚的乙酰氧基化。 N-苯甲酰丙烯碱的总合成
使用t 1作为输出使用t 2获得q 1和λ1，以获取q 2和λ2作为输出构建构建构建d +ρvvt，摘要λ1，λ2，q 1，q 1和q 2找到d +ρvv t
SARS -COV -2尖峰mRNA疫苗序列在19次疫苗接种后长达28天，在血液中循环
严重的急性呼吸道综合征II型（SARS-COV-2）变体的出现导致了现有疫苗和抗体的保护下降，并且迫切需要采取广谱疫苗接种策略，以减少对预防和控制PANDECOGIC的压力。在这项研究中，SARS-COV-2β变体的受体结合结构域（RBD）通过糖化酵母平台成功表达。要采用更广泛的疫苗接种策略，以1：1的比例与Al（OH）3和CpG双佐剂混合了RBD-Beta和RBD-wild类型，用于对BALB/C小鼠进行免疫。这种二价疫苗刺激了强大的共轭抗体滴度和更广泛的中和抗体滴度。这些结果表明，RBD-BETA和RBD-WILD类型的二价疫苗可能是可能的广谱疫苗接种策略。
邱——一株高效嗜热氢芽孢杆菌属菌株……
多环芳烃 (PAH) 是威胁生态系统和人类健康的普遍污染物。在这里，我们分离并鉴定了一株新菌株 Hydrogenibacillus sp. N12，它是一种嗜热 PAH 降解菌。菌株 N12 在 60！C 以上利用萘作为唯一碳源和能量来源，并且还与许多其他 PAH 共同代谢。通过气相色谱-质谱 (GC-MS) 和稳定同位素分析在萘分解代谢中鉴定了代谢物。基于所鉴定的代谢物，我们提出了两种可能的代谢途径，一种是通过水杨酸，另一种是通过邻苯二甲酸。全基因组测序显示，菌株 N12 拥有一条 2.6 Mb 的小染色体。结合遗传和转录信息，我们揭示了萘降解的新基因簇。这些基因被命名为 nar AaAb，预计编码萘双加氧酶的 α 和 β 亚基，随后被亚克隆到大肠杆菌中，并通过全细胞转化检测酶活性。还表征了降解其他几种三环 PAH 的能力，表明除了萘降解基因簇外，菌株 N12 中还共存着其他组成性表达的酶系统。我们的研究为嗜热 PAH 降解剂在生物技术和环境管理应用中的潜力提供了见解。
虚拟试验：从观察性癌症登记处有效学习因果验证的治疗效果
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虚拟试验：有效验证的治疗效应有效地从观察性脑癌注册中学到
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