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在全球心血管疾病预防试验中，HIV患者中汇总队列方程的表现和D：A：D风险评分：一项同类研究研究利用serprieve的数据
代谢部（S K Grinspoon MD，M V Zanni MD，M R Diggs BA，S M Chu MSN，K V Fitch MSN），通用医学司（V A Triant MD），传染病司（V A Triant）（V A Triant）和心血管成像研究中心，医院医院医院，MADARACH SOVELLACH SOLDICAL SOLDICAL（MADACH）。美国马萨诸塞州波士顿；美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学公共卫生学院艾滋病研究中心的生物统计学中心（A Kantor MS，T Umbleja MS，H J Ribaudo PhD）；美国加利福尼亚州洛杉矶的加利福尼亚大学洛杉矶分校David Geffen医学院传染病系（J S Currier MD）；杜克大学全球卫生研究所和杜克临床研究所（G S Bloomfield MD）心脏病学系，以及美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院杜克大学医学院心脏病学（P S Douglas MD）；西班牙马德里大学医院Ramon Y Cajal大学医院Ramon Y Cajal Health研究所传染病系（J L Casado MD）；西班牙毕尔尔巴省医院苏伯尔托医院传染病系（M delaPeñaMD）；美国亚利桑那州图森市亚利桑那大学医学院传染病系（L E Fantry MD）；
对物联网应用和微电器设备的压电能量收割机的设计
几年前电子设备的功率要求很高。但是，随着基于Internet的系统的技术发展，低功率的微电子设备的设计，WSN和IoT设备的设计变得必要。在这些系统中，大小和功率要求很低，在大多数情况下，电池的替代是具有挑战性的。对于这些微电子和物联网设备，丰富的能量收割机非常有用。在不同的丰富能源资源中，用压电悬臂束能量收割机收集振动能量。这项研究工作介绍了能量收割机（EH）的设计和分析，该功能收割机（EH）中包含一个单个压电悬臂梁，该悬挂式横梁捕获了悬架桥的振动能量。这种方法通过将压电能量收获构建为解决低功率设备面临的力量挑战的解决方案，将两件事联系在一起，从而使过渡变得更加自然和连接。设计中的主要挑战是将桥梁的共振频率与压电EH相匹配，该压电EH约为2.5Hz，以提取最大功率。为了克服Comsol多物理学中的特征频率分析。单光束压电EH的3D几何形状是在Comsol多物理固体作品中设计和分析的。在这项研究工作中，基于COMSOL多物理学中的第一个六种特征频率分析，单光束压电频率的几何参数与特征频率之间建立了关系。选择（0.98 m/s²）的力是因为它避免了与关键系统组件共鸣。对于有限元分析（FEA），通过在悬架桥中施加等于振动力（0.98m/ s2）的力来振动压电单光束收割机。收割机的输出的共振频率为2.5Hz。压电的输出为2.5Hz的800毫米伏特非常低。还将压电EH的输出结果与具有单分支结构的悬臂梁进行了比较。
肝细胞癌的国家护理计划 - 知识库
肝细胞癌（HCC）每年诊断出约500例。在超过2/3的病例中可以检测到潜在的病毒肝炎，酒精和/或脂肪肝。在我们在瑞典制定的国家护理计划期间，整个小组的生存率有所提高，这可能是由于积极治疗的比例增加所致。完成治疗治疗（消融，切除或移植）后，中位数的5年生存率为40-75％，而相对较大的HCC患者具有晚期肿瘤负担，肝功能不佳或一般状况降低，只能提供症状，在不到1年的时间内可减轻症状。您选择哪种治疗方法在很大程度上取决于肿瘤因素和肝功能，但在该国不同地区有所不同。我们的希望是护理计划将有助于更同等的护理。
联合利华的治理2025
联合利华领导力主管）在董事会或薪酬委员会的酌情决定下，根据任何此类行政人员或全雇员股票的激励计划； （ii）购买股票以履行基于任何高管或全雇员股票的激励计划下的义务； （iii）运营任何基于任何行政人员或全雇员共享的激励计划； （iv）建立和运营基于股份的奖励措施，设定并达成共识绩效目标并确定归属时针对这些目标的实际绩效，包括任何特定的归属条件，回避条件（与标准的联合利华政策一致）（与标准的联合利华政策一致）或其他自由主义者，并对所有这些事情在行动中的行动中的所有这些事情都不是在此类行动中的所有这些事情。 （v）为管理任何基于股份的行政人员或全职股份的奖励计划进行安排，包括设置，注册，运营和批准任何子计划的设计和实际条款，与任何行政人员或全员工共享的奖励计划，允许允许企业和社交安全性地区和/或社交安全性的国家，或者允许在任何行政人员或全职共享的奖励计划中受益或其他法规，这些法规使得难以执行基于任何行政人员或全雇员共享的奖励计划，并尽一切必要的一切来授予此类子计划下的奖励。
联合利华人民和自然不满追踪器 - 12月24日
本文件旨在向联合利华提出的有关其在联合利华人民和自然政策范围的商品供应链（“政策”）的供应链中提出的申诉。联合利华将申诉定义为向我们发出涉嫌违反我们政策的投诉。联合利华与我们的业务伙伴，申诉人和其他利益相关者紧密合作，以及时，透明和有效的方式调查和解决我们供应链中的问题。要维持明确的信息组织，并确保对许多申诉报告进行彻底调查，其中许多报告很复杂并且涉及多个供应商团体，我们将申诉案件（“案例”）分解为基于申诉类型，申诉实体，时间和申诉报告或申诉的几个子案例。根据自2014年以来一直提出的申诉，我们的数据库中有260个子案例。下面提供了子案例的摘要。
Cleverson de Sousa Lima研究助理 - 生物学
研究了影响切割蚂蚁对高温的容忍度的生理和环境因素（体型，脱水，暴露时间），以了解这些动物如何整合生理和行为线索，以应对气候变化所带来的挑战。
社会杠杆效应：机构将弱声誉效应转化为强大的合作激励
当互惠和声誉提供的激励不足时，制度可以让合作持续下去。然而，它们如何做到这一点仍不清楚，特别是考虑到制度本身就是一种合作形式。为了解决这个难题，我们开发了一个基于声誉的合作数学模型，其中两个社会困境相互嵌套。第一个困境的特点是个人成本高或监督不足，不能仅靠声誉来解决。第二个困境是制度集体行动，涉及个人以激励合作的方式做出贡献来改变第一个困境的参数。我们的模型表明，这种嵌套架构产生了杠杆效应。虽然声誉本身不足以激励第一个困境中的合作，但它激励对制度集体行动的贡献，这反过来又加强了第一个困境中最初较弱的合作激励。正如滑轮系统将最小的肌肉力量转化为显著的提升能力一样，机构充当合作滑轮，将最初较弱的声誉激励转化为合作行为的强大驱动力。基于这些结果，我们认为机构已经发展成为社会技术，由人类设计以利用这种社会杠杆效应，就像物质技术旨在利用物理定律一样。
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
Hellgate 小学学区的人工智能 (AI) 政策 Hellgate 小学学区致力于负责任地利用人工智能 (AI)，以支持我们的学生、员工和家庭。通过优先考虑道德、隐私和教育价值，我们旨在让学生为负责任地使用人工智能的未来做好准备，同时保障他们的权利和福祉。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'