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临床实践指南：针对成年患者的重视不适的RRT
伯明翰心脏地带医院医生jyoti baharani顾问肾脏科医生马克·德文纳德顾问肾科医生，诺丁汉大学医院NHS NHS NHS信托基金教授Lui Forni Forni董事会成员，重症监护医学和顾问咨询医学和顾问顾问强化和肾脏医生， NHS Trust Marlies Ostermann重症监护协会和肾脏病和重症监护顾问，男生和St Thomas，伦敦Andrew Lewington博士，Andrew Lewington博士，LEEDS教学医院NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS R PROWLE博士重症监护和肾脏医学中的医学饮食协会和专业重症监护营养师，国王学院医院，伦敦大卫·萨普斯福德顾问药剂师，剑桥大学医院NHS基金会基金会信托基金会信任克莱尔·莫利奇药剂师先进的铅肾医学，东部和北赫特福德郡NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA英国临床药物协会和医疗医院NHS Indure Princt Criginal Chigration Cariect and Guy frasins Princt Criginal Frass Princt Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist托马斯NHS基金会信托基金会艾莉·索恩利（Allie Thornley）临床领导和肾脏医学的护士，牛津大学医院NHS基金会信托基金会信托艾伦·汉考克（Alan Hancock）患者代表伯明翰心脏地带医院医生jyoti baharani顾问肾脏科医生马克·德文纳德顾问肾科医生，诺丁汉大学医院NHS NHS NHS信托基金教授Lui Forni Forni董事会成员，重症监护医学和顾问咨询医学和顾问顾问强化和肾脏医生， NHS Trust Marlies Ostermann重症监护协会和肾脏病和重症监护顾问，男生和St Thomas，伦敦Andrew Lewington博士，Andrew Lewington博士，LEEDS教学医院NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS R PROWLE博士重症监护和肾脏医学中的医学饮食协会和专业重症监护营养师，国王学院医院，伦敦大卫·萨普斯福德顾问药剂师，剑桥大学医院NHS基金会基金会信托基金会信任克莱尔·莫利奇药剂师先进的铅肾医学，东部和北赫特福德郡NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA MEHTA英国临床药物协会和医疗医院NHS Indure Princt Criginal Chigration Cariect and Guy frasins Princt Criginal Frass Princt Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist Sist托马斯NHS基金会信托基金会艾莉·索恩利（Allie Thornley）临床领导和肾脏医学的护士，牛津大学医院NHS基金会信托基金会信托艾伦·汉考克（Alan Hancock）患者代表
动态知情偏见RRT* - 连接：使用混合双树搜索
摘要RRT* - 连接算法通过双重树偏见的生长增强了效率，但是这种偏见可以固有地盲目，可能会影响算法的启发式性能。相比之下，知情的RRT*算法通过利用知情区域来缩小计划问题的范围，从而提高了收敛效率对最佳解决方案。但是，这种方法依赖于可行的道路的先前建立。结合这两种算法可以解决知情RRT所带来的挑战，同时还可以加速融合到最佳性，尽管没有解决双树中的盲偏问题。在本文中，我们提出了一种新颖的算法：动态知识的bias bilt rrt*-connect。该算法以潜在和明确的知情偏置抽样为基础，引入了动态偏置点集，该集合以精确的目标指导双树生长。此外，我们通过引入两个有效捕获算法特征的创新指标来增强算法启发式方法的评估框架。在传统指标中观察到的改进表明，与RRT* - 连接和知情RRT* - 连接相比，所提出的算法具有更大的启发式启发式。这些发现还表明我们评估框架中引入的新指标的生存能力。
改进的萤火虫快速探索随机树算法用于机器人路径规划
在机器人技术中，高效的路径规划使机器人能够独立工作并随着时间的推移在不断变化的环境中移动。这项研究将快速探索随机树 (RRT) 架构与萤火虫算法 (FA) 相结合，以使机器人的路径规划更好。提出的 ERRT-FA，即“使用萤火虫算法增强的 RRT”，使用萤火虫的社交习惯生成更好的路线。使用萤火虫社交习惯规划路线可以有效地帮助探索配置空间。FA 的作用是通过提供对搜索空间的优化探索来增强 RRT 算法，最终优化 RRT 算法找到的路径并在复杂环境中找到更好的路径。FA 的基本思想是通过根据萤火虫的强度优化萤火虫的位置来优化 RRT 算法得到的路径。各种测试表明，在许多机器人情况下，ERRT-FA 的效果优于 RRT 算法。这表明计算时间、探索效率和路线长度显著减少，统计分析显示平均减少。这样的结果表明，所提出的 ERRT-FA 是优化 ERRT-FA 作为完美路径规划的替代解决方案。
慢性肾脏病
地区医院•详细的病史和身体检查•调查以确定CKD的原因•量身定制治疗•识别和管理并发症•疫苗接种•识别和正确的急性因素•咨询•咨询•咨询：营养，生活方式，育儿妇女的怀孕，讨论RRT的讨论•关于RRT的讨论•血管访问创造或pd Catheter Carey to Chection to Chection to Chection tor Chection tor Chection conterion cresention•详细的病史•cression•cessiral cresention•详细疗法• （成像/活检/遗传研究）•量身定制治疗•识别和管理并发症•疫苗接种•咨询：营养，生活方式，育儿妇女的怀孕•关于RRT的讨论•关于RRT的讨论•血管访问创建/PD导管插入•工作•工作•将患者送回治疗计划
改进复杂果园环境中移动机器人的路径规划：连续双向快速RRT*算法
有效的避免障碍路径计划对于具有众多不规则障碍的果园至关重要。本文提出了基于双向RRT（BI-RRT）和Quick-RRT*算法*算法的连续双向快速RRT*（CBQ-RRT*）算法，并提出了扩展成本函数，并提出了一种评估路径平滑度和长度的扩展成本函数，以克服速度rrrt* algorth的限制，以供速度* algorith for hoboRith for hoboRith for hoboRith for hobortion for hobor for。为了改善由BIRT算法的双树扩展引起的双树之间的曲折，CBQ-RRT*提出了createConnectNode优化方法，该方法有效地解决了双树连接处的路径平滑度问题。在ROS平台上进行的仿真表明，CBQ-RRT*就各种果园布局和地形条件的效率优于单向快速RRT*。与BI-RRT*相比，CBQ-RRT*分别将平均路径长度和最大趋势角度降低了8.5％和21.7％。此外，领域测试确认了CBQ-RRT*的出色性能，这是通过平均最大路径横向误差为0.334 m的表现，比BI-RRT*和Quick-Rrt*显着改善。这些改进证明了CBQ-RRT*在复杂的果园环境中的有效性。
法院使用人工智能和生成式人工智能的指南 - NCSC
AI RRT 成立的目的是帮助法院规划生成人工智能 (GenAI) 可能对法院产生的影响。GenAI 正在迅速发展，有可能改变法律实践和法院的运作方式。与许多新技术一样，法院必须成为 GenAI 的知情消费者。AI RRT 在过去八个月一直在研究这个问题。作为其工作的一部分，AI RRT 为法院发布了七 (7) 份临时指导文件，并创建了一个资源中心，其中包括法院命令、规则、指导以及州法院社区和联邦法院关于 AI 或 GenAI 的其他举措。AI RRT 对州活动进行了调查和后续调查，并在 NCSC 的 AI 网站 (ncsc.org/ai) 上公布了结果。本文档中提供的信息旨在帮助法院开始他们的 GenAI 之旅。如果州法院领导人还没有这样做，我们鼓励他们建立一个内部工作组来研究人工智能和 GenAI 对其法院的影响并制定未来计划。
物理学） - 爱因斯坦物质辐射理论。相互作用！
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MP-RRT#：一种基于模型预测采样的无人机系统运动规划算法
摘要 本文介绍了一种用于无人机系统 (UAS) 的运动动力学运动规划算法，称为 MP-RRT #。MP-RRT # 将 RRT # 的潜力与基于模型预测控制的策略结合起来，以有效解决差分约束下的运动规划问题。与其他基于 RRT 的算法类似，MP-RRT # 探索地图以构建渐近最优图。在每次迭代中，图都会使用 UAS 参考状态下的新顶点进行扩展。然后，使用模型预测控制策略进行前向模拟以评估两个相邻顶点之间的运动，并计算状态空间中的轨迹。结果，MP-RRT # 算法最终为满足动态约束的 UAS 生成可行轨迹。使用 PX4 自动驾驶仪控制的模拟无人机获得的模拟结果证实了 MP-RRT # 方法的有效性。
1991 年印度人口普查
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