XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemoccurrence
珊瑚分布中预测的气候驱动转移表明西南大西洋礁的热带化
fi g u r e 3电流和2050年的预测，在中间变暖的场景（RCP6.0）下，西南大西洋（SWA）海岸的四个Zooxanthelate scleractinian Corals在包括时间段之间的差异（RCP6.0）下流行。线图代表每个物种在SWA海岸各个纬度程度按纬度程度按时间的平均值。蓝红色比例尺指示电流和2050图的发生概率，而三角洲概率（∆ p）用黑棕色比例尺表示。当前地图中的黑色杂交表示模型中用作输入数据的出现点。p：概率； ∆ P：三角洲概率； ARS：亚马逊河系统（1°N – 1°S）； SFR：圣弗朗西斯科河（10–11°S）。纬度16°S和20°S之间的延长架子涵盖了当前最大的礁石系统，SWA，Abrolhos Bank。
最佳无歧义鉴别中非零先验概率决定的无纠缠量子非局域性
无纠缠非局域性 (NLWE) 是多部分可分离状态的量子态鉴别中发生的一种非局域现象。在正交可分离状态的鉴别中，当无法通过局部操作和经典通信完美区分量子态时，使用术语 NLWE。在这种情况下，NLWE 的发生与正在制备的量子态的非零先验概率无关。最近发现，在非正交可分离状态的最小误差鉴别中，NLWE 的发生可能取决于非零先验概率。在这里，我们表明，即使在最佳无歧义鉴别中，NLWE 的发生也可能取决于非零先验概率。我们进一步表明，即使只有一个状态可以无误差地进行局部鉴别，NLWE 也可以与非零先验概率无关地发生。我们的结果为根据量子态鉴别对多部分量子态集进行分类提供了新的见解。
![AC 18-001 DG 认证 BCAD[A].fm](/simg/b\b6a68fdf8c5952e1801c0f0be5897e6dd9484fcf.webp)
AC 18-001 DG 认证 BCAD[A].fm
3) 危险品事故征候。除危险品事故之外，与危险品航空运输有关且不一定发生在飞机上的事件，该事件导致人员受伤、财产损失、火灾、破损、溢出、液体或辐射泄漏，或其他证据表明包装的完整性未得到保持。任何与危险品运输有关的事件，如果严重危及飞机或其乘客的安全，也被视为构成危险品事故征候。
基于泛素特异性蛋白酶、信号通路和 E3 连接酶的非小细胞肺癌靶向治疗
肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，死亡率最高，每年约有160万人死于肺癌，其中85%死于非小细胞肺癌（NSCLC）。目前，NSCLC的常规治疗方法包括放疗、化疗、靶向治疗和手术，但耐药性和肿瘤侵袭或转移常常导致治疗失败。泛素-蛋白酶体通路（UPP）在肿瘤的发生和发展中起着重要作用，上调或抑制参与UPP的蛋白质或酶可促进或抑制肿瘤的发生和发展。泛素特异性蛋白酶（USP）作为UPP的调控者，主要通过去泛素化抑制蛋白酶体对靶蛋白的降解，从而发挥致癌或抗癌作用。本文就USP在NSCLC发生发展中的作用以及相应的靶向药物、PROTAC和小分子抑制剂在NSCLC治疗中的潜力进行综述。
基于蛋白质表达的患者亚型鉴定心肌梗塞后心力衰竭的预测
总结本研究调查了基于适体的平台鉴定能够预测能够预测心力衰竭发生（HF）的循环生物标志物的能力，在住院期间收集的血液样本在患有第一个心肌梗死（MI）的患者中收集的血液样本。REVE-1（派生）和REVE-2（验证）共同组合分别包括254例和238名患者，分别随后9美元G 4 $ 8 $ 8和7 $ 6 G 3 $ 0年。住院期间收集的血液样本用于量化4,668种蛋白质。五十种蛋白质与HF的长期出现与全因死亡作为竞争事件显着相关。k-均值，一种无监督的聚类方法，基于50个蛋白质的表达水平鉴定了两组属性。第2组与两个队列中HF的风险更高相关。这些结果表明，MI患者住院期间定量的50个选定蛋白的子集可以对HF进行分层并预测HF的长期出现。
在30
'（a）问题是，某天是否在加尔各答犯了犯罪。事实是，在那个日期，A在拉合尔是相关的。23。拉丁语alibi的意思是“其他地方”，而当被告人求助于国防线时，该词是为了方便的，以至于发生在发生这种情况时，他离发生的地方很远，以至于他非常不可能参加犯罪。在刑事案件中，据称被告对他人造成人身伤害的刑事案件，负担正在起诉，以证明被告在现场出现并参加了犯罪。仅仅是被告采取了对不在场证明的辩护的事实，就不会减轻负担。在这种情况下，只有在被起诉令人满意地解雇负担时，才需要考虑被告的认罪。但是，一旦起诉成功地履行了负担，就有责任被告人采取了不利比里的认罪，以绝对确定地证明这一点，以便排除他在发生的可能性的可能性。通过可靠的证据使起诉令人满意地建立了被告在发生现场的存在时，通常情况下，法院相信发生在发生这种情况时他在其他地方的任何反历史。出于这个目的，在这种情况下，要提出的一个可靠的主张是，被告人的负担相当沉重。Sattar诉马哈拉施特拉邦州和吉特德·库马尔诉哈里亚纳邦案。 13。Sattar诉马哈拉施特拉邦州和吉特德·库马尔诉哈里亚纳邦案。13。但是，如果被告提出的证据是一种质量和标准，以至于法院可能会对他在发生事件发生的现场存在一些合理的怀疑，毫无疑问，被告将有权受到合理怀疑的好处。因此，建立不利比里的认罪需要严格的证据。” （提供的重点）在Gurpreet Singh诉Haryana诉SK最高法院在SK案中。Sattar诉
seco：Q1 2024结果和业务更新演示
这种前瞻性陈述受风险和不确定性的约束，其不发生或发生可能会导致实际结果，包括SECO的财务状况和盈利能力与此类前瞻性陈述相比，与该陈述相比，由于多个因素，这些因素超出了seco的任何数量，因此具有远景陈述的陈述，或者更为负面，或者更为负面。因此，SECO及其管理层无法保证本文档中规定的未来绩效的未来准确性或预测发展的实际发生。
引用本文：Ahmed Mustafa Elbasha、Yasmine Salah Naga、Mai Othman、Nancy Diaa Moussa 和 Hala Sadik Elwakil (2022) 向人工智能模型在透析中并发症预测中的应用迈出了一步，Alexandria Journal of Medicine，58:1，18-30，DOI：10.1080/20905068.2021.2024349
摘要简介：急性透析中并发症仍然是接受血液透析 (HD) 的终末期肾病 (ESRD) 患者的一大负担。它们常常导致 HD 疗程提前终止，从而影响透析充分性和患者的整体健康。这项研究的目的是建立一个人工智能模型并评估其在预测透析中临床事件发生方面的表现。方法：我们研究了 215 名 ESRD 患者进行的 6000 次 HD 疗程，记录了许多预测因素，包括：患者、机器和环境因素。这些数据是在 24 周内收集的，包括 COVID 19 时期的 12 周，并用于开发和训练人工神经网络模型 (ANN) 以预测透析中临床事件的发生，例如：低血压、头痛、高血压、痉挛、胸痛、恶心、呕吐和呼吸困难。结果：我们的 ANN 模型在二元 ANN 中预测透析中并发症（事件或无事件）发生的平均精确度和召回率为 96%，AUC 为 99.3%，而分类 ANN 在预测事件类型方面的准确率为 82%。我们发现心率变化、平均收缩压、超滤率、透析液钠、膳食、尿素减少率、室内湿度和透析持续时间对透析中并发症的发生影响最大。讨论：我们的 ANN 模型可用于预测 HD 患者透析中临床事件的风险，并可为经常人手不足的透析部门的医疗保健决策提供支持，尤其是在 COVID 19 时代。