XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsin
使用Li-Fi技术的车辆碰撞检测和预防系统
摘要 - 该项目解决了高速公路上驾驶员隐身性的关键问题，这通常会导致碰撞，尤其是当较小的车辆接近大型车辆（例如公交车或卡车）时。高速公路上的驾驶员隐身通常会导致事故，尤其是当较小的车辆接近较大车辆（如公共汽车或卡车）时。该项目使用图像处理和基于LIFI技术的实时车辆检测和通信系统。在重车上，有一个相机和一个Li-Fi发射器，而接近的车辆具有Li-Fi接收器。如果较小的车辆太近，则系统会发出仪表板警告的警告。该系统致力于减少与盲点和较晚反应有关的事故。具有基于Python的图像处理，在每种类型的天气和照明条件下都会发生准确的检测。NodeMCU微控制器控制图像处理单元和LI-FI发射器的数据流。实时数据通过LI-FI传输到传入的车辆，允许驾驶员更快地响应。该系统的延迟非常小于100毫秒，因此减少了后端碰撞，尤其是在可见度较差的情况下。这种具有成本效益和可扩展的解决方案适用于商用和乘用车，并突出了Li-Fi技术在改善汽车安全性方面的潜力，尤其是在基础设施有限的地区。
修改模糊遗传算法：规则生成和缓存的最近邻居策略
摘要：遗传算法（GA）比其他方法（例如梯度下降或随机搜索）更有用，尤其是对于具有许多局部最小值和Maxima的非不同的函数，例如梯度下降或随机搜索。标准GA方法的缺点之一是需要设置许多超参数，并且基于复杂规则而不是更直观的模糊规则，选择压力是基于复杂的规则。通过模糊逻辑调整此类参数的遗传算法的变体，以使参数更新原理更容易解释，构成模糊遗传算法（FGAS）的类别。本文提出了对具有N个特性和自动生成规则的两个相对模糊遗传算法（FGA）的修改，以及旨在改善模拟运行时的计算优化。在基准功能（Ackley，Griewank，Rastrigin和Schwefel）上评估了修改，并且选择了每个修改方法的最佳设置（即成员资格功能，术语数，T-norm和t-conorm）。将结果与标准GA和粒子群优化（PSO）进行了比较。结果表明，FGA方法可以使用缓存和最近的邻居方法进行优化，而不会失去准确性和收敛性。证明这两种修改后的方法在统计学上的表现明显比基线方法差。结果，我们提出了对现有两种算法的两种优化：通过缓存和测试其性能，通过规则生成和最近的邻居估算进行外推。
通知PIH 2024-05公共住房的办公室董事
交叉参考：通知PIH 2023-07和PIH通知2022-18主题：登记特殊行政费用的利息，开发与住房相关的服务计划（HMRP），根据PIH通知2023-07：实施联邦财政年度的实施（FFY）（FFY）2023资金范围，允许参与住房选择（HOUST OUTSICTION for Houss Offication the Backithing vouch）（HANTINGS SUCCEBINING PROBSICTING for Backing the Backithing Vouch vouch vouch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch，在公共住房机构（PHA）管理代金券的任何地方使用他们的协助。虽然HCV计划为超过250万个家庭提供租金援助的服务，而家庭可能在任何地方使用其援助，但家庭可能会面临障碍，以访问低贫困社区。最近的研究表明，在贫困水平较低的社区中长大可改善儿童的学业成绩和成功的长期机会，并减少代际贫困。有机会搬到低贫困社区的成年人可能会减少肥胖和糖尿病。为了认识到这一越来越多的证据基础，PHAS扩大了他们在更广泛的社区，尤其是在低贫困地区促进住房机会的努力。这些活动包括增加机会领域的付款标准，更长的凭证搜索时间，简化的HCV计划操作以及其他行政政策。虽然当前的HCV法定规定和计划条例1允许PHAS向有孩子的HCV家庭提供与住房相关的服务，但为大量家庭提供这些强大的服务是昂贵的。HUD通过社区选择示范（CCD）提高了支持强大的住房出行计划的努力，该计划目前正在支持全面的住房
单个中心案例系列免疫检查点抑制剂
结果：在2011年至2023年之间，在亨斯曼癌症研究所接受ICIS治疗的3744例患者中有18名证实了ICI诱导的T1DM（0.48％）。十一名患者中有11例接受了抗PD1单药治疗，4例接受了抗PD1加化学疗法或靶向治疗，3例接受了ipilimumab和nivolumab。平均发作时间为218天（范围22-418天）。患者在诊断前2-3周内的血清葡萄糖突然升高。16（89％）出现糖尿病性酮症酸中毒。12例患者中有3例患有T1DM相关的自身抗体阳性。所有T1DM患者通过随访均依赖于胰岛素。中位随访的21.9个月（范围8.4-82.4），黑色素瘤组中没有患者进展或死于疾病。在黑色素瘤组中，最佳反应是2个完全反应，在主动治疗时有2个部分反应。辅助组中没有任何疾病复发。基线血液的蛋白质组学分析表明，ICI诱导的T1DM队列中的低频率（IL-6，OSMR）标记和高代谢（GLO1，DXCR）标记。
导航具有免疫力错误的患者的护理过渡：单中心的描述性经验
从小儿护理到成人护理的过渡是管理儿童的关键里程碑，尤其是在患有复杂慢性病的孩子中。它涉及确保患者和家庭正确适应新阶段，保持正在进行的治疗的连续性，并与专家建立适当的后续计划。先天免疫误差（IEI）的患者（以前称为原发性免疫疾病（PID））是一组疾病的一部分，其特征是免疫系统适当功能的改变；随着这些实体的诊断和治疗工具的进展，预期寿命的增加以及新需求出现。这些孩子在过渡期间有特殊需求。在患有PID和综合征特征的儿童组中尤为重要，他们经常出现多种慢性病。在这些情况下，过渡计划是一个重要的挑战，不仅涉及患者及其家人，而且还涉及广泛的专家。为了实现这一目标，应在小儿专家和成人顾问之间建立一个多学科的过渡团队，设计一个必不可少的巡回赛。As few transition care guidelines in the fi eld of PID are available, and to our knowledge, there is no speci fi c information available regarding patients with PID associated with syndromic features, we share our experience in this issue as a Primary Immunode fi ciencies Unit that is a National Reference Center for PID, and propose a guide to achieve an adequate and successful transition to adulthood in these patients, especially in those with associated syndromic features.
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年
保护脆弱的人：解决免疫力受损的人的共同护理需求
虽然一般人民在全球卫生紧急情况结束时恢复了一定程度的正常水平，但与遭受严重结果的签约Covid-19的风险仍然是免疫力受损的人的主要关注点。本文回顾了COVID-19对具有免疫功能低下的人的影响，确定了当前管理领域的差距，并提出了解决这一未满足需求的措施。观察性研究表明，与一般人群相比，患有免疫功能障碍的患者患有COVID-19-19-相关住院和死亡的风险更高。需要进行更多的研究来定义针对具有免疫功能低下的人的最佳预防和治疗策略，包括新型疫苗接种策略，单克隆抗体，提供无源免疫和补充次级疫苗接种反应，以及改善和改善的和Safer抗体治疗的抗病毒抗体治疗。仅需迫切需要采取预防措施即可保护这一脆弱人群。
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
业务流程再造 - DTIC
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的工作。请将有关此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson David Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室。文书工作减少项目（0704-0188），华盛顿特区 20503）。