XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemorl
影响更新 - 一级方程式世界冠军有限公司
合理化种族日历大奖赛组织者继续支持一级方程式赛车以合理化比赛日历的努力，并通过减少所需旅行距离来使其更具可持续性。我们日历的第一个更改在2024赛季生效，包括日本从9月到4月的运动，以适应日程安排的时间表，而阿塞拜疆则将其位置与新加坡保持一致。卡塔尔大奖赛也与阿布扎比背靠背搬到了倒数第二名。我们还宣布，从2026年开始，加拿大大奖赛将于今年早些时候举办，摩纳哥大奖赛将在6月的第一个全周末进行。此举将使F1季节的欧洲腿能够在欧洲的夏季连续连续一个时期合并，并计划每年删除F1社区的额外跨大西洋穿越，从而大大减少相关的碳。
柯尼卡美能达的数据科学家在Kaggle举办的世界上最大的AL比赛中赢得了金牌
利用在DX Tokyo生产中使用的优化技术（2025年3月13日） - 柯尼卡·米托尔塔（Konica Minolta，Inc。）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta）（柯尼卡·梅尔塔（Konica Minolta））宣布，其数据科学家赢得了圣诞老人2024年获得第13奖，这是全球最大的AI竞争平台，与其他金色的Medal一起获得的困惑置换拼图 - 由世界上最大的AI竞争平台和其他奖项赢得。在Kaggle竞争中，许多世界领先的数据科学家和机器学习工程师都在争夺他们的技能。成为这项享有声望的竞争的获奖者之一，提高了国际对数据科学和AI工程技术的设计和技术能力的认识。柯尼卡美能达（Konica Minolta）的数据科学家和电通信大学的成员，包括Kei Harada教授（信息学系）组成了一个联合团队，参加比赛并获得了金牌。金牌得主柯尼卡美能省公司（Konica Minolta，Inc。Kaggle是全球数据科学家可以从事相同任务并分享各种方法的少数平台之一，使其成为非常有用的学习空间。“我将利用我的工作中竞争中获得的知识，并将继续加深我的知识，以赢得更高的Kaggle Master标题。”竞争的概述和结果竞争的任务称为“圣诞老人2024-困惑置换拼图”，是重新排列文本，最多包含100个英语单词，以创建大型语言模型（LLM）的最自然文本。这需要有效地从大量单词组合中搜索解决方案，这使竞争极为困难。
世界糖尿病日无空货架
签署者呼吁决策者将NCD纳入活动，以加强公共和私营部门的健康和供应系统，包括实现Univeral Health覆盖范围的策略，并为多边机构和技术合作伙伴，金融贡献者，全球卫生倡导者和私营部门提供其他行动。
技术金属报告（03.07.2025）：新世界的关键矿物质
在主要公司发展中，Rio Tinto Plc（NYSE：RIO | ASX：RIO | LSE：RIO）完成了其67亿美元的收购Arcadium lithium plc（NYSE：ALTM | ALTM | ASX：LTM），将自己定位为对全球能源过渡至关重要的领导者。此收购与里约·廷托（Rio Tinto）的雄心勃勃的目标保持一致，以在2028年之前显着扩大锂产量。与此同时，Lithium Americas Corp.（TSX：LAC | NYSE：LAC）从Orion Resource Partners LP中获得了一笔战略性的2.5亿美元投资，用于其Thacker Pass锂项目，以确保其初始建设阶段的全部资金。此外，铜和铝市场在公告宣布了新的美国关税之后，经历了重大波动，反映了与更广泛的贸易冲突有关的持续市场中断。
可持续社区：我们是世界
ustable社区代表了超越个人主义的社会模式，优先考虑一个集体使命，该使命平衡了对年龄较小的年轻人的变革性潜力的老年人的尊重。的核心，可持续性是一种协作，无私的哲学，体现了“我们面向生活的方法的本质”。这是一种指导原则，类似于晨星，照亮了前进的道路。当年轻人被定位为变革的推动者时，他们的声音和观点就塑造了务实，前瞻性的解决方案。这些解决方案强调了绿色和循环的视野，促进了能量和物质独立性，以实现自主权，增强竞争力并减轻地缘政治风险。在这种情况下，技能发展是一个关键的推动者，使社区能够克服惯性，培养团队合作并以全球视角平衡当地承诺。
在FDA不良药物事件报告系统数据库中，使用不成比例分析的Omalizumab的现实药物循环研究
Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。 尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。 为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。 ，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。 我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。 此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。 我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。 这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。 此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。Omalizumab是一种用于管理哮喘和荨麻疹在内的过敏疾病的生物学剂。尽管已经确定了奥马珠单抗的疗效，但其安全性主要来自样本量有限的临床试验。为了对较大人群的安全进行全面评估，本研究对美国食品和药物管理局的不良事件报告系统（FAERS）进行了广泛的分析，目的是阐明现实环境中与omalizumab相关的不良药物事件。，我们从FAERS数据库中提取了与Omalizumab相关的不良事件的报告，该数据库涵盖了2004年第一季度至2024年第二季度的期间。我们使用了四种不同的不成比例分析方法评估了Omalizumab和不良事件之间关联的重要性。此外，我们分析了性别和年龄亚组的不良事件。我们确定了与Omalizumab相关的49,456个不良事件报告，并指出了27个系统器官类中与Omalizumab相关的357个不良事件。这些不良事件包含了产品标记中记录的几个常见反应，包括过敏反应（ROR：17.28，95％CI：16.62–17.96）和哮喘（ROR：19.24，95％CI：95％CI：18.74-19.76），以及未属于无关的反应。 95％CI：43–52.03），下呼吸道充血（ROR：35.68，95％CI：30.42–41.84）。此外，我们的分析结果表明，与奥马普相关的不良事件显示出明显的性别和年龄差异。所有已记录的不良事件的发作时间中位时间约为145天，治疗一年后发生了很大比例。这项研究不仅提供了优化奥马珠单抗利用的重要参考，增强了其功效，同时最大程度地降低了潜在的副作用，而且还促进了在临床实践中的安全应用和更广泛的Omalizumab实施。
加入世界癌症药物发现中心之一
ICR和CCDD正在寻找三位经验丰富的药物发现生物学家，以加入我们的使命，以发现新的癌症药物。成功的候选人将成为教师团体领导人，领导一个实验室，为我们的药物发现组合和研究目标做出贡献。他们将充当一个或多个药物发现计划的生物学或项目领导者，探索目标生物学和分子机制，并有助于治疗假设和患者选择标准。需要目标验证或药物发现中的记录；行业经验很有价值。
温暖世界中的传染病：采取行动的呼吁
随着世界开始从199号大流行中恢复过来，至关重要的是要认识到另一个迫在眉睫的危机需要我们的立即关注。人类引起的气候变化经常在中期到长期未来的影响方面随着全球气候模式的逐渐长期变化而讨论。但是，时事显示了极端天气事件的气候变化带来的破坏性后果。最近的一个例子是热浪和长期干旱驱动野火的复合作用，在巴西泛纳尔1中造成了最大最大的湿地2的9％。近年来，近年来，南非的几个地区受到洪灾的袭击，导致成千上万的人受伤和流离失所和几名死亡。3这些气候事件造成的身体损害负担医疗保健系统，但遗憾的是，在这些挑战中，对我们的健康遇到了另一种需要紧急关注的威胁 - 气候变化与感染性疾病之间的复杂相互作用。4
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：