XiaoMi-AI文件搜索系统
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实验室方法和服务委员会报告
委员会参与者在场：Joshua Arbaugh（WV），Sally Flowers（SK），H。DorotaInerorowicz（OISC）（OISC），Mary Koestner，Teresa Riegel（FL），Kristi McCccallum（Co-Chair/Co） Dancia Wu (OIISC), Dominka Condratko, (CO), Robin Johnson (MT), Angela Swinford (FDA), Michele Swarbrick, (MN) Advisors Present: Jenny Bailie (Nutricest/Ama), Matt Nichols (Neogen), Lars Reimmannn （EUROFINS），KEN RITER（P和NPAL），LEO SCHILLING（EUROFINS），BRIAN FITCHETT（JM SMUCKER）虚拟与会者：Budhika Galkaduwa（SC）（SC） （终身会员），南希·蒂克斯（终身会员），布伦达·斯诺德格拉斯（AFCO PTP），阿梅特拉·贝里（GA），丽贝卡·莫斯利（Rebecca Moseley）（AL），太极拳（NE），William Hoek（NY），安迪·克劳福德（Andy Crawford），安迪·克劳福德（Andy Crawford）国王），梅兰妮·蒂特利（CFIA）
接受 Adagrasib 治疗的 KRASG12C 突变非小细胞肺癌患者不良事件管理实用指南
1 美国堪萨斯州堪萨斯城堪萨斯大学医学中心肿瘤内科、癌症生物学系医学肿瘤学分部 2 美国田纳西州纳什维尔莎拉坎农研究所田纳西州肿瘤学分部 3 美国德克萨斯州达拉斯玛丽克劳利癌症研究中心 4 美国加利福尼亚州拉霍亚加州大学圣地亚哥分校摩尔斯癌症中心 5 美国密歇根州底特律亨利福特癌症研究所胸部肿瘤临床试验中心 6 美国俄亥俄州辛辛那提大学 7 美国加利福尼亚州圣地亚哥 Mirati Therapeutics, Inc. 8 美国弗吉尼亚州费尔法克斯弗吉尼亚癌症专家中心 9 美国德克萨斯州伍德兰兹 NEXT Oncology Virginia 肿瘤学研究中心 * 通讯作者：Jun Zhang，医学博士，哲学博士，堪萨斯大学医学中心肿瘤内科、癌症生物学系医学肿瘤学分部，3005B Wahl Hall East, 3901 Rainbow Boulevard，堪萨斯州堪萨斯城 66160，美国。电话：+1 913 588 8150；电子邮件：jzhang3@kumc.edu
9. 缩写和字母符号 - GovInfo
阿拉巴马州 ...................................... AL 阿拉斯加 ...... …………………………… AK 美属萨摩亚 ………. ................ AS 亚利桑那州 ………AZ 阿肯色州 ……………………… …………. AR 加利福尼亚州…………………………CA 科罗拉多州……………………CO 康涅狄格州……………… ......CT 特拉华州 ....DE 哥伦比亚特区 .................DC 密克罗尼西亚联邦 ....FM 佛罗里达州.....FL 佐治亚州 ........................................ GA 关岛……………………古夏威夷......................................HI 爱达荷州...... ………………………………伊利诺伊州………………………………..伊利诺伊州印第安纳州………………………………爱荷华州…………………………………………堪萨斯州…………………… ...... KS
技能发展培训日历 2024-25
也可通过 Canara Bank 账户 91002010030018 进行在线转账，NPL 校区，国家物理实验室，Dr. KS Krishnan Marg，新德里 - 110012。IFSC 代码 CNRB0019100，MICR 编号 110015428。请通过电子邮件确认 NEFT 转账详情。在 NEFT 的备注栏中，请注明“STP 编号和参与者姓名、HRD、NPL”
探索知识管理动态
摘要：基于基于资源的理论（RBT）和基于知识的观点（KBV），本研究研究了基于知识的组织支持（KOS），AI驱动的知识共享（KS），组织学习（OL）和知识管理动态能力（KMDC）对中国公司组织绩效（OP）的影响。特别是，本研究探讨了这些因素之间的关系，以及控制变量，例如教育水平，员工技能和技术创新，以全面了解其对绩效管理的影响。最近关于组织绩效的研究主要集中在数字业务策略和高级决策上，但对数字成熟度，工作场所活动和与沟通相关的动态作用的关注有限。这项研究通过巩固有助于组织内部工作绩效的关键因素来解决这些差距。此外，为了通过经验检验拟议的假设，从中国各个公司的员工填写的129份有效问卷中收集了数据。研究的研究用确认性因素分析（CFA）验证测量构建体和结构方程建模（SEM）以评估假设的关系。这些发现揭示了一些重要的见解：（1）具有AI，KMDC和OL的KO，KS，每个人都对OP具有直接的积极影响，强调了它们在增强组织成果中的关键作用。（2）控制变量，包括教育水平，员工技能和技术创新，显着缓和了KOS，KS与AI，KMDC，OL和OP之间的关系，进一步扩大了其影响。这些结果强调了促进协作知识创新机制和利用动态功能以进行有效绩效管理的重要性。总而言之，通过将理论观点与强大的经验分析整合在一起，本研究为知识管理和组织绩效的文献做出了贡献，为旨在优化数字变革性环境中绩效的从业者提供了可行的见解。
Bionutrients-1：利用基因组学和转录组学评估微生物在长期
1。Zwart SR，Kloeris VL，Perchonok MH，Braby L，Smith SM。在ISS上长期太空飞行后，从太空食品系统中对食品中的养分稳定性进行评估。J食品科学。2009 2。Bionutrients-1：开发长期持续任务的按需营养生产系统Natalie Ball，Hiromi Kagawa，Aditya Hindupur，Kevin Sims。ICES-2020- 119 3。 Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021ICES-2020- 119 3。Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。 通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。 NPJ微重力。 2024 4。 Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Hauserman，M.R.，Ferraro，M.J。，Carroll，R.K。等。通过多摩卡数据分析检测到的太空飞行期间，金黄色葡萄球菌的群体传感和生理学改变了。NPJ微重力。2024 4。Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。 太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。 Proc Natl Acad Sci U S A. 2007 5。 Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。 NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。 Iscience。 2021Wilson JW，Ott CM，HönerZuBentrup K，Ramamurthy R等。太空飞行改变了细菌基因的表达和毒力，并揭示了全球调节剂HFQ的作用。Proc Natl Acad Sci U S A.2007 5。Overbey，例如Saravia-Butler AM，Zhang Z，Rathi KS等。NASA Genelab RNA-Seq共识管道：短阅读RNA-Seq数据的标准化处理。Iscience。2021
机器学习是一种预测癌症患者血栓形成的诊断和预后工具：系统评价
摘要Khorana评分（KS）是一种用于预测癌症相关血栓形成的既定风险评估模型。但是，它忽略了几个危险因素，并且在某些癌症类型中的预测能力差。机器学习（ML）是一种新的技术，用于在特定诊断方式接受培训时，用于多种疾病的诊断和预后，包括与癌症相关的血栓形成。合并有关使用ML预测癌症相关血栓形成的文献对于了解其相对于KS的诊断和预后能力是必要的。这项系统评价旨在评估ML算法在癌症患者中预测血栓形成的当前使用和性能。这项研究是根据首选的报告项目进行的，以进行系统审查和荟萃分析指南。数据库MEDLINE，EMBASE，COCHRANE和CLINICALTRIALS.GOV搜索从成立到2023年9月15日，用于评估使用ML模型预测癌症患者血栓形成的研究。使用了搜索术语“机器学习”，“人工智能”，“血栓形成”和“癌症”。包括使用任何ML模型检查成人癌症患者的研究。两名独立的审阅者进行了研究选择和数据提取。筛选了300次引用，其中29项研究接受了全文综述，最终包括22,893例患者的8项研究。样本量范围为348至16,407例。血栓形成为静脉血栓栓塞（n¼6）或周围插入的中央导管血栓形成（n¼2）。癌症的类型包括乳房，胃，结直肠，膀胱，肺，食管，胰腺，胆汁，胆汁，前列腺，卵巢，卵巢，泌尿生殖器，头颈和肉瘤。所有研究都报告了有关ML的预测能力的结果。极端的梯度提升似乎是表现最好的模型，并且几个模型在其各自的数据集中的表现都优于KS。
RRH：农村和偏远地区健康文章：8387 - 对危地马拉偏远地区的非专业助产士进行教育后的前测-后测评估
引文 Garcia KS、Rodriguez A、Gonzalez Z、Armstrong C、Iacob E、Flynn EE、Simmons M。在危地马拉偏远地区对非专业助产士进行 COVID-19 教育活动后进行前测-后测评估。农村和偏远地区卫生 2024；24：8387。https://doi.org/10.22605/ RRH8387 本作品根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证授权