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固态氢存储系统和性别视角的相关性
摘要：本文旨在解决固态载体用于氢存储的剥削，并通过对可用的整合系统的广泛审查以及社会方面的广泛概述，通过从性别角度对连接的影响进行初步概述。至于技术角度，用于用于各种应用的固态氢存储的载体可以分为两类：金属和复杂的氢化物。的晶体结构和相应的氢吸附性能。氢吸附热力学的基本原理证据证明了反应焓的关键作用，这决定了工作条件（即温度和压力）。此外，它会在吸收氢气期间从水箱中去除的热量，并在氢解吸过程中输送到水箱。对于接近环境的工作条件（即室温和1-10氢）的氢吸附反应焓的合适值接近30 kj·mol H2 - 1。氢吸附反应的动力学与载体的微观结构和形态（即散粉或颗粒）密切相关。通常，氢吸附反应的动力学相当快，储罐的热管理是过程的速率确定步骤。在社会领域中，已经引起了人们的注意，以解决性别观点与增强与氢相关的储能系统之间的不充分的关系。就社会的观点而言，本文认为，由于它是通过对其他可再生创新技术的剥削而发生的，因此需要对与这些过程相关的社会因素进行广泛考虑以达到两个目标：以评估特定的创新可能在社会上对社会的社会经验产生积极或负面影响的程度，并从社会经验中，以及从社会经验中探索的社会，以及从社会经验中探索的社会，以及从促进创新本身扩散的组成部分和动态。这两者都考虑到妇女在触发基于氢的储存量作为实验者和启动子的剥削中的作用，以及这项创新在当前条件，工作和日常生活中的相互缠绕的影响。
改进了基于IR的错误本地化，具有智能相关性反馈
摘要 - 软件错误在开发和维护过程中构成了巨大的挑战，从业者将近50％的时间用于处理错误。许多现有技术采用信息检索（IR），使用错误报告和源代码之间的文本和语义相关性来本地化报告的错误。但是，他们经常难以弥合需要深入上下文理解的错误报告和代码之间的关键差距，这超出了文本或语义相关性。在本文中，我们提出了一种用于错误本地化的新技术 - 大脑 - 通过评估与大语言模型（LLM）之间的相关性来解决上下文差距。然后，它利用LLM的反馈（又称智能相关性反馈）来重新调整查询并重新排除源文档，从而改善错误本地化。我们使用基准数据集–Bench4BL和三个完善指标评估大脑，并将其与文献的六个基线技术进行比较。我们的实验结果表明，MAP，MRR和HIT@K的大脑的表现分别超过了87.6％，89.5％和48.8％的利润率。此外，由于相应的错误报告质量较差，因此可以将≈52％的错误定位为无法通过基线技术定位的错误。通过解决上下文差距并引入智能相关性反馈，大脑不仅提高理论，而且可以改善基于IR的错误本地化。索引术语 - Bug本地化，查询重新印象，智能相关性反馈，信息检索，大语言模型，自然语言处理，软件工程
知识蒸馏以进行电子商务有效有效的相关性搜索
摘要确保用户查询和产品之间的文本相关性对于电子商务搜索引擎至关重要，以增强用户体验并促进寻找所需的产品。由于深度学习模型在语义理解中的功能，它们已成为相关匹配任务的主要选择。在实时电子商务方案中，由于其效率而通常使用基于表示的模型。另一方面，基于互动的模型虽然提供了更好的有效性，但通常既耗时又挑战在线部署。大语言模型（LLM）的出现标志着相关性搜索的显着进步，在应用于电子商务领域时呈现价值和复杂性。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，将基于高效相互作用的LLM提炼成基于低潜伏期的体系结构（即学生模型）。为了进一步提高LLM的有效性，我们建议使用柔软的人类标签和项目属性。我们的学生模型经过培训，以模仿相关文档与从LLM输出的不太相关产品之间的余量。实验结果表明，我们的模型可以改善相关性和参与度指标。与生产系统相比，我们的模型将NDCG@5提高了1.30％，单击的会话数量增加了0.214％。
可持续使用和保护与反刍动物消化相关的微生物
1。对与反刍动物消化相关的微生物多样性的状态和趋势的专家观点17 2。专家对实施活动的现状的专家观点，旨在促进与反刍动物消化相关的微生物的可持续使用和保护23 3.旗舰项目“扩展，分析和开发悬挂的瘤胃微生物培养收藏” 23 4。《科罗尼维亚的成果》研讨会“改善了牲畜管理系统，包括农业生产系统等”（UNFCCC主题2 [e]）28 5。专家对制定和执行政策，立法和机构安排的现状的专家观点，用于管理与反刍动物消化相关的微生物29 6.专家对组织之间合作现状的专家观点有助于与反刍动物消化相关的微生物的可持续使用和保护31
FXI抑制剂的药物与药物相互作用：临床相关性
摘要：FXI因子的抑制剂代表了一类新的抗凝剂，这些抗凝剂正面临临床批准，以治疗急性冠状动脉综合征（ACS），静脉血栓栓塞（VTE）和预防心房纤维化（AF）。这些新的抑制剂包括化学小分子（Asundexian和Milevexian），单克隆抗体（Abelacimab，osocimab和Xisomab），以及反义寡核苷酸（Ionis-fxirx），因此它们具有非常精神分裂和不同的药物素。除了基于其药理异质性的临床疗效和安全性外，在合并症患者中使用这些药物还可以与其他伴随疗法进行药物与药物相互作用（DDIS）。尽管仅几乎没有临床证据，但可以通过考虑其药代动力学特性，例如CYP450依赖性代谢，与药物转运蛋白的相互作用和/或消除途径来预测临床相关的DDI。这些特征可能有助于区分它们与直接口服抗凝剂（DOAC）抗-FXA（Rivaroxaban，Apixaban，Edoxaban）和凝血酶（Dabigatran）（dabigatran）的使用，其药代动力学对P -gp -gp抑制剂/诱因非常依赖。在本综述中，我们总结了与CYP450/P-GP抑制剂和诱导剂新抗FXI DDI的当前临床证据，并指示DOAC抗FXA的潜在差异。
通过宿主的组合抑制人冠状病毒抗体 - 药物结合疗法在头颈癌中的治疗潜力：系统评价与帕金森氏病相关的药物重新利用策略
fi g u r e 1的示意图表示胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂，帕金森氏病（PD）中的艾替替肽的重新利用过程。II型糖尿病（T2DM）被认为是PD的潜在危险因素。对英国临床实践研究数据库（CPRD）数据库的记录独立审查和挪威处方（NORP）数据库报告说，与磺胺氟烷或Metformin相比，T2DM患者开处方的T2DM患者PD的发病率持续降低。随后对健康改善网络（THIN）数据库的询问显示，在接受Glitazones的T2DM患者中，新诊断的PD的发生率与在匹配的非糖尿病对照组中没有区别。然而，用GLP-1受体激动剂（如艾艾替肽）治疗的人显示出PD的发生率降低。在临床前研究中，亚烯酰胺以GLP-1受体依赖性方式提供了神经保护。通过开放标签试验确定了艾替尼的概念证明和耐受性，并进行了随机安慰剂对照试验，揭示了某些运动得分的临床改善。III期多中心临床试验正在进行中，以评估艾塞那肽在没有联合性T2DM的PD患者中的神经保护作用（ClinicalTrials.GOVS.GOV识别仪：NCT04232969）。缩写：6-OHDA，6-羟基果胺； MPTP，1-甲基-4-苯基，1,2,3,6-四氢吡啶。括号中的数字表示引用。
医疗保健中的人工智能和生物传感器及其临床意义：综述
1 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心成像物理系，美国德克萨斯州休斯顿 77030 2 古拉姆伊沙克汗工程科学与技术研究所 (GIKI) 电气工程学院，巴基斯坦斯瓦比 23460 3 哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院，卡塔尔多哈 4 卡尔加里大学计算机科学系，加拿大阿尔伯塔省卡尔加里 T2N 1N4 5 阿卜杜拉国王科技大学电气与计算机工程系，沙特阿拉伯图瓦尔 23955 6 迈赫兰工程技术大学电子工程系，巴基斯坦贾姆肖罗 76062 7 拉合尔高等大学工程学院，巴基斯坦拉合尔 54000 8 法国国家科学研究院，智能系统与机器人研究所，法国索邦大学 ISIR，法国巴黎 75005 9 机械工程系工程学院，巴尔坦大学，74100 巴尔坦，土耳其 10 纳米技术与综合生物工程中心 (NIBEC)，阿尔斯特大学工程学院，BT15 1AP 贝尔法斯特，英国 11 香港理工大学专业进修学院，香港
供应链分析和 AI 在推动相关性、弹性和责任方面的作用
一家全球消费品制造商正在看到统一需求可以带来的好处，通过改变其以前手动、缓慢且不灵活的需求计划流程。埃森哲与该公司合作，首先评估了公司的供应链，使用基于 ML 的加速器来识别需求的各种独特组成部分，并隔离每个独特供应链环节背后的关键驱动因素——埃森哲和该公司随后利用这些见解为每个环节制定量身定制的供应链战略。与此同时，埃森哲与该公司合作创造了新的需求计划能力和新的运营模式，使用先进的算法和丰富的内部和外部数据，以及从根本上重新设计的需求计划流程，提供实时可见性、统一的需求视图和近乎实时的场景分析。