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私人养老金计划公告历史表格和图表。......
1 本报告将单一雇主定义为单一雇主计划以及根据 5500 表说明作为单一雇主计划提交申请的受控公司集团的计划。所有向 PBGC 的单一雇主计划支付保费的固定收益计划均包括在内（5500 表或 5500-SF 表上表明是多雇主计划的计划除外）。2017 年之前，该组还包括多雇主非集体谈判计划。从 2017 年开始，多雇主计划被归类为一个独特的组。2 本报告将多雇主定义为多雇主计划以及所有向 PBGC 的多雇主计划支付保费的固定收益计划。2017 年之前，该组还包括多雇主集体谈判计划。从 2017 年开始，多雇主计划被归类为一个独特的组。
重症监护静脉注射专着
Alfentanil可从SPC www.emc.medicines.org.uk获得全部详细信息，或使用可在Intranet剂量维护上获得的可注射医学指南：每小时0.5-2.5mg每小时静脉输液式插入路线仅准备5mg/10mg ampoules 5mg/10ml Ampoules将25mg Alfentanil降落为50ml Sysys a 50ml Syring。纯溶液的浓度为1mg/2ml。Administration Comment on Trust's SMARTPUMPS Storage / Stability After reconstitution, use immediately Flushing Flush with sodium chloride 0.9% or glucose 5% Other Information Compatible infusions: Acetycysteine, adrenaline, aminophylline, amiodarone (if both in glucose 5%), aprotinin, atracurium, bivalirudin, cisatracurium, clonidine,葡萄胺，多巴胺，多巴胺，多巴胺，多甲胺，埃斯莫洛尔等，芬太尼，芬太尼，速气素，肝素钠，胰岛素，labetalol，linezolid咪唑胺，甲唑胺，硫酸吗啡硫酸盐，硫酸盐，甲肾上腺素，去丙酸酯，丙酸酯，丙二醇，丙二醇，丙二醇
定量双极论证图的贡献函数：基于原则的分析
正式论证已成为人工智能领域内的一个充满活力的研究领域。尤其是，形式论证的辩证性质被认为是共同的人机推理和决策的有前途的促进者，也是亚符号和符号AI之间的潜在桥梁[1]。在正式的论点中，参数及其关系作为指示图表示，其中节点是参数，边缘是参数关系（通常：攻击或支持）。从这些论点图中，得出了有关参数的可接受性状态或优势的推论。一种正式的论证方法正在增加研究的注意力是定量双极论证（QBA）。在QBA（通常是数值）权重（通常是数值的）权重（如此公认的初始优势）中分配给了参数，并且参数通过支持和攻击关系连接。因此，通过节点的传入边缘直接连接到节点的参数可以称为攻击者和支持者（取决于关系）。给出了定量的双极论证图（qbag），然后论证语义渗透了论证的最终强度。从直觉上讲，论点的攻击者倾向于降低其最终力量，而支持者倾向于增加它的最终力量。通常，正式论证和QBA的新生应用通常与解释性相关[2，3]，例如，在可解释的推荐系统[4]的背景下，回顾聚合[5]或机器学习模型，例如随机森林[6]或神经网络[7]。这遵循上述参数影响的直觉为了利用QBA作为解释性的促进者，至关重要的是，对一种论点对另一个论点的影响有一种严格的理解，这一点至关重要。
带有欺骗性的图上安全博弈中的综合资源分配与策略合成
欺骗在信息不完全的战略互动中起着至关重要的作用。受安全应用的启发，我们研究了一类具有单边不完全信息的双人回合制确定性博弈，其中玩家 1（P1）的目的是阻止玩家 2（P2）达到一组目标状态。除了行动之外，P1 还可以放置两种欺骗资源：“陷阱”和“假目标”，以误导 P2 有关博弈的转变动态和收益。陷阱通过使陷阱状态看起来正常来“隐藏真实”，而假目标通过将非目标状态宣传为目标来“揭示虚构”。我们感兴趣的是联合合成利用 P2 错误信息的 P1 的最佳诱饵放置和欺骗性防御策略。我们在图模型上引入了一个新颖的超博弈和两个解决方案概念：隐秘欺骗必胜和隐秘欺骗几乎必胜。这些确定了 P1 可以在有限步内或以 1 的概率阻止 P2 到达目标的状态，并且 P2 不会意识到自己被欺骗了。因此，确定最佳诱饵位置相当于最大化 P1 的欺骗获胜区域的大小。考虑到探索所有诱饵分配的组合复杂性，我们利用组合合成概念来表明诱饵放置的目标函数是单调的、非减的，并且在某些情况下是亚模或超模的。这导致了一个诱饵放置的贪婪算法，当目标函数是亚模或超模时实现 (1 − 1 / e ) 近似。提出的超博弈模型和解决方案概念有助于理解各种安全应用中的最佳欺骗资源分配和欺骗策略。
减少了某些图的Sombor索引
在这里，我们为我们在后面的各节中使用的不同图形结构提供了很少的定义。定义1.1图形的补充是一个图形ܩ具有相同的顶点集，使得两个不同的顶点在且仅当它们在ܩ中不相邻时才相邻。定义1.2。[18]简单图的子图或细分图ܵ（ܩ）被定义为通过在每个边缘中添加额外的顶点获得的新图。定义1.3。[18]对于带有顶点set v（g）= {vଵ，vଶ，⋯，v୬}的图G，我们将另一个由{vଵ，vଶ，v୬，v୬}标记为g的g的副本，这一次，其中v v v v v v v v v v v v v v v v୧i i i。如果我们将V୧连接到每个i的V୧邻居，则获得了一个称为g的双图的新图，并用d（g）表示。Grenze ID：01.Gijet.10.2.479©Grenze Scientific Society，2024
RDF知识图上的机器学习有关药物安全：Reactome Data
我们的研究旨在使用应用于使用Reactome数据库构建的KG的ML技术来发现信号通路中的新节点和/或链接。目的是在不良药物反应的机制中进行互联，并确定潜在的新相关途径。这种方法增强了我们对途径动态的理解。我们的初步发现显示了与ADR相关的途径的有希望的提示。我们提出的方法是基于使用基于描述的推理的使用，并通过MOWL库嵌入生成。解释我们的发现强调了ML在公斤药物安全研究中的潜力。与药理学家和生物学家等领域专家的合作对于进一步的验证和研究至关重要。需要解决诸如数据异质性和模型性能优化之类的挑战。可以在我们的github存储库2上找到一个详细的描述，图形摘要和可执行的笔记本。
四位哈里发的社会改革举措
5 哈马德·本·侯赛因·本·阿里·本·穆萨，阿布·巴克尔·拜哈基，苏南·库布拉，达尔·库图布·阿拉米，贝鲁特 - 拉巴纳特，编辑：3，编号：16650 6 布哈里圣训，天课书，瓦朱布·天课瓦特章，圣训：1400
x raygpt：使用大型医学视觉语言模型
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新突破已经展示了有希望的近视，以执行各种任务。此类模型通常在大型数据集上进行培训，其中包括数十个具有多种任务的图像文本对。但是，它们在特定于任务域（例如放射学）上的性能仍然不足。尽管最近很少有作品探讨了基于LLMS的对话医学模型，但它们主要集中于基于文本的分析。在本文中，我们介绍了Xraygpt，这是一种会话医学视觉语言（VLMS）模型，可以分析和回答有关胸部二世图的开放性问题。具体来说，我们将两个医学视觉编码器与微调的LLM保持一致，以实现视觉对话能力，以对X光片和医学知识的理解为基础。为了改善胸部X光片数据的对齐，我们从自由文本放射学报告中生成了217K互动和高质量的摘要。进行了广泛的实验，以验证XRaygpt的优点。为进行专家评估，经过认证的医生在测试子集上评估了我们的XRaygpt的产出，结果表明，超过70％的响应是科学准确的，平均得分为4/5。我们的代码和模型可在以下网址提供：https：//github.com/mbzuai-oryx/xraygpt
在时间图上的异常检测，以抑制多代理强化学习中对抗性通信
多代理增强学习（MARL）系统中的对抗沟通可能会对其性能产生重大的负面影响。这可能导致系统的次级优势，这是由于不正确或误导性信息引起的决策不良。以前的消除或减少对抗性交流的方法表明，在特定情况下，多代理通信的空间特征可用于检测。但是，它们的有效性是有限的，并且没有很好的文档，尤其是在复杂的场景和针对具有国防策略知识的恶意代理商中。此外，尽管许多先前的作品都集中在代理到代理交流的规范上，但其时间的性质和特征已在很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们基于在时间图上的异常检测技术来测试许多不同的假设，以检测MARL系统中对抗性通信的检测和抑制。此外，我们提出了一种新颖的方法，并系统地评估了其在两个复杂的合作场景上使用各种不同的对手剂的有效性。最后，我们开发了一个框架，用于通过对抗性通信进行MARL实验，该实验可以为设计一致且可重现的实验提供统一的方法。
模糊，直觉模糊和中性粒子图的能量
对文献的综述深入研究了模糊图，直觉模糊图和中性粒细胞图的能量测量和决策过程之间的复杂相互作用。在图理论中，能量是用于测量结构特性并评估决策模型动力学的关键数量。考虑到涉及决策的上下文中能量测量的理论基础，计算技术和实际应用的理论基础，考虑到模糊，直觉模糊和中性粒细胞图模型所带来的特殊特征。本综述试图为希望使用能量度量的研究人员和从业者提供彻底的理解，以在这些特定图形拓扑结构中综合先前的研究中，以设置这些特定图形拓扑内包含的不确定性。