摘要目的尚未确定有利,中间和差的高级/转移性肾细胞癌(RCC)的最佳全身疗法。我们旨在比较和对一线环境中与全身疗法相关的影响进行比较和排名。我们搜索了PubMed,Cochrane数据库,Web of Science和Clinicals。分析是在贝叶斯框架上进行的。结果发现了15个独特的RCT,包括8995例患者。对于有利风险的晚期/转移性RCC,A velumab Plus Axitinib与Sunitinib的无进展生存率(PFS)明显更高(HR 0.57,95%CI 0.34至0.96)相关。对于中级风险患者,Cabozantinib,Nivolumab加上ipilimumab,Pembrolizumab加上Axitinib和axitinib和avelumab Plus axitinib与Sunitinib的改善明显高于Sunitinib(HR 0.63,95%CI 0.44至0.44至0.44至0.44至0.66,95%CI 0.5%CI 0.5%CI 0.55%; 0.44至0.80; HR分别为95%CI 0.47至0.83); Pembrolizumab加上Axitinib和Nivolumab Plus Ipilimumab的总生存率(OS)明显高于Sunitinib(HR 0.53,95%CI 0.34至0.81; HR 0.66,95%CI 0.50至0.87)。对于OS,Pembrolizumab Plus Axitinib分别是中等风险和危险差的患者的最佳选择,有81%和78%的概率。结论avelumab加上axitinib可能是对有利风险的高级/转移性RCC的最佳治疗方法。对于贫困风险患者,Nivolumab Plus Ipilimumab和Pembrolizumab Plus Axitinib的PFS的改善明显高于Sunitinib(HR 0.57,95%CI 0.43至0.43至0.76; HR 0.48,95%CI 0.30至0.30至0.30至0.82); Nivolumab Plus ipilimumab和pembrolizumab Plus Axitinib对OS的有效性明显高于Sunitinib(HR 0.57,95%CI 0.39至0.883; HR 0.43,95%CI 0.23至0.80)。pembrolizumab加轴突替尼可能是中级风险和贫困患者的最佳治疗方法。
最佳驾驶集团现代奴隶制政策本声明已符合《 2015年现代奴隶制法》的要求,并列出了公司在截至2025年12月的一年中预防现代奴隶制和人口贩运方面的立场。最佳驾驶小组非常重视现代奴隶制问题,并通过对该主题进行零容忍的方法以及我们的运营团队的持续审查。我们与客户和注册的工作人员合作,作为我们试图暴露现代奴隶制事件的一部分。我们的努力在整个2024年一直在继续,我们很高兴地报告说,没有发现任何事件,而且我们的业务生活中从未发生过任何事件。我们支持该法案,不会有意与被发现参与现代奴隶制的任何企业合作。我们的业务最佳驾驶小组既是英国的就业机构又是业务,在25年以上,向物流部门提供了有意义和永久的招聘劳动力解决方案。虽然我们的目的仍然持续不变,但在招聘技术的世界中,我们的目的降低了传统价值。我们努力维持与客户和工人的人际关系。我们帮助英国和欧洲的组织发展和维持其劳动力,以支持其业务需求和增长以及劳动力波动的数量。能够在工人中上下弯曲是物流中的优先事项,我们可以访问合规并准备工作的候选人。我们投资我们的员工。限制我们的供应链并降低风险。我们的敏捷方法,行业见解,专业知识和经验帮助我们创建了一名劳动力,为客户和候选人提供了正确的比赛。通过培训和我们的发展计划,以对工作至关重要的技能发展我们的员工。我们临时劳动力的规模全年都在波动。我们提供的所有公司/组织以及我们提供给他们的所有寻求工作的人都会遇到和确定员工。我们与之合作的招聘组织位于英国和欧洲。我们提供的寻求工作/工人有权在英国生活和工作。其他机构在我们的招聘服务的供应中使用最少。与我们的商品供应商签订合同,使他们有义务遵守《现代奴隶制法》,并在适当的情况下还包括审计权,以帮助我们确定不道德的做法。我们的政策最佳驾驶组政策是由我们的合规团队制定的,并根据半岛人力资源专业人员,行业最佳实践和法律建议的建议。我们定期审查我们的政策,并根据需要适应更改。作为一家公司,我们制定了以下相关政策:现代奴隶制和人口贩运政策阐明了我们对现代奴隶制的零容忍方法,以及我们对在道德上以及在所有业务往来,关系以及实施和执行有效的系统中实施和实施现代奴隶制的业务和实施和实施现代奴隶的承诺,以确保在我们的业务中均无供应我们的任何供应,或者在我们的任何供应中都无法实现任何供应。
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通讯作者 * Mahdi Mozaffarilegha 伊朗伊斯兰阿扎德大学 Kahnooj 分校电气工程系 电子邮件:mozaffarilegha.m@gmail.com 摘要 随着偏远地区能源消耗的增长和电网接入的缺乏以及化石燃料价格的上涨,在这些地区使用可再生能源的重要性日益增加。整合这些资源以提供本地负载引入了微电网的概念。可再生能源系统的优化利用是其最重要的问题之一。由于风力涡轮机、太阳能电池板和电池等设备价格昂贵,因此设备的容量大小至关重要。本文提出了一种基于技术经济的算法来评估包括光伏系统、电池和风力涡轮机在内的可再生能源系统的最佳设计。 关键词:可再生能源系统、光伏、风力涡轮机、电池、技术经济。
2021年初,疫情病例不断增加,使得在线交易(市场)更加普遍,市场公司之间的竞争也更加激烈。营销策略竞争可以用博弈论的方法来检验。本研究旨在确定市场中的最佳营销策略,从而增加市场份额。从收益矩阵的数据处理来看,不存在最大值与最小值不相同的鞍点,因此纯策略不是最优策略。此外,使用POM-QM程序处理数据,以确定每个市场的最佳营销策略值。使用混合策略在市场之间进行博弈。在Shopee和Tokopedia的游戏中,最佳博弈值为9%。在第二场游戏Shopee和Lazada中,最佳博弈值为10%。在Shopee和Bukalapak的游戏中,最佳博弈值为8%。在Shopee和Blibli的游戏中,最佳博弈值为16%。在Tokopedia和Lazada的游戏中,最佳博弈值为10%。在Tokopedia和Bukalapak游戏中,最佳游戏价值为9%。在Tokopedia和Blibli游戏中,最佳游戏价值为9%。在Lazada和Bukalapak游戏中,最佳游戏价值为11%。在Lazada和Blibli游戏中,最佳游戏价值为13%。在上一款游戏中,Bukalapak和Blibli,最佳游戏价值为14%。
对于SIC MOSFET和GAN HEMTS,可以利用第三个象限传导能力用于自由式,而无需外部二极管。在这种情况下,第三象限反向传导是通过电源设备的车身二极管或通道进行的,电流从源到排水侧的流动。SIC具有P-I-N身体二极管,但是,GAN没有任何固有的二极管。反向传导通过SIC和GAN的通道发生的固有二极管发生。gan的反向传导特征往往较差,尤其是在应用阳性闸门源偏置的情况下(图2)[3]由于较高的耗尽电压下降的来源。反向导出时间是较高和较低开关之间的停留时间是GAN性能的关键因素之一。
目前已在太空中部署和开发未来部署的各种航空航天冷冻冷却器设计所证明的,可变的有效负载要求促使人们需要广泛选择的冷冻冷却器类型和尺寸。反向Brayton,Stirling,Pulse Tube和Joule-Thomson是最常见的类型,以及这些类型的混合组合,例如Cryocoolers的Raytheon Stirling / Pulse Tube Tage(RSP2)系列。这些类型中的每一种都体现了其独特的优势,其相关性和重要性是有效载荷依赖的功能。工作温度,热负荷,制冷阶段的数量,有效载荷物理配置和最大允许的发射振动是关键有效负载要求的示例,可驱动选择最佳冷冻机类型和大小的选择。另一个关键因素是采购成本,特别是对于需要低温制冷的新兴类别的“响应空间”红外传感器。本文讨论了各种冷冻机类型的优势和劣势,以及如何将这些特性与用户在有效载荷要求上的最大优势保持一致。
本报告提供数据和分析,以支持在造船业中接受高强度钢中的未接合焊缝。由 HSLA-100 钢板(最低屈服强度为 690 MPa)和横向坡口焊缝进行的宽板拉伸试验表明,适度欠匹配的接头(实际焊缝屈服强度比实际底板屈服强度低 12%)可以实现与过度匹配焊缝一样高的强度和延展性。欠匹配 18% 至 28% 的焊缝表现出全强度,但延展性最小。相对粗网格弹塑性有限元分析充分再现了实验中观察到的行为。制备了宽板试样,在适度低匹配和高匹配焊缝中都含有各种受控的缺陷。这些缺陷试样表现出卓越的性能,适度低匹配焊缝和高匹配焊缝的结果之间没有一致的差异。当承受剪切载荷时,低匹配高达 25% 的坡口焊缝可达到 HSLA-100 板所需的最小剪切强度,并具有出色的延展性。为便于使用具有最佳焊缝金属性能的高强度钢,给出了各种接头的设计、有限元分析、焊缝填充金属选择和焊接程序指南和说明。
零知识的培训证明(ZKPOT)允许一方证明在未揭示有关模型或数据集的任何其他信息的情况下,在授权的数据集上正确训练了模型。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识;也就是说,他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子(并在其他其他参数上)开始的迭代方式获得的,并在每次迭代中应用正确的算法。 此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。 在本文中,我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。 我们的方法是出于效率的动机,但也更加迫切地观察到,供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。 换句话说,如果对训练算法的输入有偏见,那么即使卖者正确运行了训练算法,则最终的模型也会偏差。 我们没有证明训练过程的正确性,因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性,该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离,这些模型可以将其视为解决方案,以作为解决方案优化问题的解决方案。 我们在理论上和实验上都表明,这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似,并且表明对于现有方法而言是不正确的。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识;也就是说,他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子(并在其他其他参数上)开始的迭代方式获得的,并在每次迭代中应用正确的算法。此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。在本文中,我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。我们的方法是出于效率的动机,但也更加迫切地观察到,供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。换句话说,如果对训练算法的输入有偏见,那么即使卖者正确运行了训练算法,则最终的模型也会偏差。我们没有证明训练过程的正确性,因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性,该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离,这些模型可以将其视为解决方案,以作为解决方案优化问题的解决方案。我们在理论上和实验上都表明,这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似,并且表明对于现有方法而言是不正确的。与现有的ZKPOT范式相比,我们还显示出显着的性能提高:在我们的协议中在ZK中证明的声明的大小与训练迭代的数量无关,而我们的布尔(分别算术)电路大小高达246×(分别为5×),比基线ZKPOT协议小的训练过程小于基线ZKPOT协议的小规模。