1 巴斯克大学理论物理学系 (UPV/EHU),西班牙毕尔巴鄂 2 巴斯克大学 EHU 量子中心 (UPV/EHU),西班牙比斯开省莱奥阿 Barrio Sarriena s/n, 48940 3 多诺斯蒂亚国际物理中心 (DIPC),西班牙圣塞瓦斯蒂安 4 HUN-REN 维格纳物理研究中心,匈牙利布达佩斯 5 杜伦大学数学科学系,英国杜伦 6 格但斯克大学国际量子技术理论中心,波兰格但斯克 7 格但斯克理工大学应用物理与数学学院,国家量子信息中心,波兰格但斯克 8 匈牙利科学院核研究所,匈牙利德布勒森 9 IKERBASQUE,巴斯克科学基金会,西班牙毕尔巴鄂
结直肠癌(CRC)是全球癌症相关死亡率的主要原因。转移到遥远的器官,包括肝脏,肺和淋巴结,是CRC相关死亡的主要驱动力[1]。但是,患者观察到的转移模式存在明显的变化。有些人出现了涉及多个部位(多迁移疾病,PMD)的广泛转移,而另一些人则表现出较不侵略性的形式,涉及较少的地点(Oligo-Metanclancatic Disease,OMD)。OMD相对罕见,占转移性CRC病例的10%,并且具有独特且未完全了解的生物学特征[2]。OMD识别通常是回顾性的。实际上,某些患者最初对寡聚酶(通常是手术或立体定向放射疗法(SRT))进行明确的局部治疗(DLT),只是在一年内发展出侵略性PMD。相反,尽管有潜在的未来复发,但在某些情况下,患者并未经历疾病多促进性。根据Astro/Estro关节共识研究,后一组患者被归类为具有真正的(或从头)重复的转移性疾病[3]。在这项研究中,我们旨在通过为患者执行严格的选择过程,并最大程度地减少可能影响表型/基因型关联的临床混杂因素的影响,来研究OMD和PMD之间的遗传差异。患者接受治疗
请注意,边际排放因素通常假定干预会导致现实世界的变化。并非总是如此。通常会假设,如果组织的行动是项目背后的主要驱动力(例如,如果它为风电场的建设提供资金),那么他们的干预确实会导致该项目(即建造该风电场)发生。,如果干预措施引起了该项目,则减少了现实世界的排放。,但并非所有干预措施都具有如此明显的作用。例如,如果同一组织购买了仅占风电场融资一小部分的低成本可再生能源证书(REC),那么无论是否购买了这些REC,都可以建造风电场。
hall和真正的解决方案随后对被告提出了投诉,提出索赔并寻求(1)恶意起诉,(2)违反“违反非法扣押权”的行为,(3)侵犯程序应有的程序权的权利,(4)(4)违反平等保护权的行为,(5)Gross negligence distress and and negligence and and negligence and andimital and Oncifical and(6)情绪,(6)情绪,(6)情绪,(6)。他们还寻求宣告性的救济。代替回答投诉,被告根据MCR 2.116(c)(7)提出了简要的处理,认为真正的解决方案和霍尔未能满足MCL 600.6431在MCL法院法案中包含的通知和验证要求,MCL 600.6401 et seq。口头辩论动议后,初审法院授予了密歇根州,总检察长办公室和DHHS的摘要处置。其余的被告 - 州长,菲尼,桑普森和梅西 - 提出了投诉,后来搬到了MCR 2.116(c)(7)(7)和(c)(8)下进行简要处理。法院批准了他们的动议。此上诉遵循。
摘要 对疼痛的共情涉及共同的情感反应和自我与他人的区分。在本研究中,我们探讨了一个备受争议的问题:之前与情感共享相关的神经反应是否可能来自对突出的情感表现的感知。此外,我们研究了涉及情感共享和自我与他人区分的大脑网络如何支撑我们对被认为是真实或假装的疼痛的反应(而事实上,两者都是出于实验控制的原因而表现出来的)。我们发现,在观看真实和假装的疼痛面部表情视频片段的参与者中,与情感共享(前岛叶 [aIns] 和前中扣带皮层)以及情感自我与他人区分(右上缘回 [rSMG])相关的区域激活程度更强。然后,我们使用动态因果模型评估了这两种情况下右侧 aIns 和 rSMG 之间的神经动态。这揭示了与假装疼痛相比,真实疼痛对 aIns 到 rSMG 连接的抑制作用降低。仅对于真正的疼痛,大脑到行为的回归分析强调了这种抑制效应与疼痛评级以及共情特征之间的联系。这些发现意味着,如果别人的痛苦是真实的,因此需要适当的共情反应,大脑中的神经反应确实似乎与情感分享有关,并且自我与他人的区分会发挥作用,以避免共情过度唤醒。相反,如果其他人只是假装痛苦,他们痛苦表情的感知显着性会导致神经反应下调,以避免不适当的情感分享和社会支持。
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说,准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能,再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法,近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而,由于缺乏适当的特征选择过程,并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响,在处理多输入风能数据时需要大量计算,因此对可扩展性造成负面影响,从而影响风能预测时间。为了解决这些问题,在本文中,提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中,使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中,选择相关特征后,使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法,使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比,所提出方法的仿真结果显示,风力预测准确度提高了 13%,最短风力预测时间缩短了 25%,风能发电量提高了 20%,真实阳性率提高了 25%。此外,风力预测时间也有了显着改善,误差最小。
•在某些新领域,尚不清楚指导AI部署的目标 - 例如AI伴侣。• To determine how steer AI in such novel and sensitive areas, use large scale ‘ sandbox ' approaches: create set up, where new AI deployments are trialled ‘in the field', but under under regulatory oversight before full scale roll- out • It could work at a bigger scale than traditional sandbox approaches , engaging real users from the outset, and capturing genuine usage patterns and wider societal impacts.
• build more genuine and respectful partnerships , including by refreshing our approach to country and regional plans • support all people to fulfill their potential , including through new international strategies for gender equality, and disability equity and rights • respond to the calls of our region and evidence of the accelerating climate crisis by increasing our climate investments and better addressing climate risks • support local leadership and local actors, including through a new Civil Society Partnerships Fund • develop a new人道主义战略,以确保我们为受危机影响的人们提供结果,帮助减少需求并建立韧性•使用更具创新的发展融资来扩大可用的资金
安永 Experis Facility Gateway Corporation 联邦住房贷款银行 First Data Fiserv FOGO 数据中心 Fundtech GE Energy 通用电气 (GE) Generation Mortgage GenOn Energy Gentiva Genuine Parts 佐治亚州经济发展部 佐治亚电力会员公司 佐治亚海湾公司 佐治亚彩票 佐治亚电力 Global Knowledge Global Payments Global Speak GoodData 谷歌 Grant Thornton Greenway Medical Technoligies 格威内特县公立学校 惠普 (HP) 霍尼韦尔 Horizon Software IBM InComm 洲际酒店集团 IntercontinentalExchange (ICE) Internap Intuit 金融服务 Lend Lease Level 3 LexisNexis McKesson
red4ne“负责的能源过渡并确保NE中的社会许可”。red4ne故意选择了基于“负责任能源发展”的DNA。我们已经确定了旨在实现负责任发展成果和必要创建社会许可证的核心协议。RED4NE主张,以下八(8)个协议应构成基于新英格兰能源过渡的标准。We promote these protocols as environmental social and governance -ESG guidance for Governments state and local ,for developers and for investors who respect need to facilitate genuine socio -economic outcomes acceptable to the community .These protocols present as fiduciary benchmarks for responsible investment in renewable energy development in the NE REZ ReD4NE seeks a just and equitable transition based on the following ‘ responsible development protocols ';