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Nest Learning Thermostat Gen 3 Pro 安装指南
本文档适用于以专业身份使用 Nest 恒温器的任何个人，主要针对 HVAC 专业人士。但是，它对其他行业的专业人士也很有用，例如建筑商、家庭安全、定制集成、能源效率和电气。本文档为这些行业中的各种角色提供了有价值的信息，包括技术人员、安装人员、销售代表、经理、工程师、建筑师、支持人员、运营人员及其各自的批发合作伙伴。但是，当我们在本文档中使用术语“专业人士”时，我们特指 HVAC 技术人员或安装人员。
Nest Learning Thermostat（第 4 代）Pro 安装指南（...
智能计划会随着时间的推移从用户的温度调节和存在模式中学习，以创建自定义的温度计划。Nest Learning Thermostat（第 4 代）将建议更改用户的计划，以优化舒适度和节能效果。用户可以允许 Nest Learning Thermostat（第 4 代）自动应用这些更改，先查看，然后接受或拒绝建议，或完全禁用智能计划。智能计划在使用的第一周内会学习最多，但永远不会停止学习。即使选择了“自动应用”，当恒温器更改其计划时，用户也会始终收到通知。当恒温器从用户的手动温度调节中“学习”时，恒温器也会在恒温器和应用程序中以视觉方式指示。用户可以随时查看 Google Home 应用程序中的“历史记录”标签，查看何时进行了更改。如果用户的习惯或计划发生了重大变化，用户可以重置智能计划学习，从那时起，恒温器将开始学习他们的偏好。
特拉华州高等法院
2 Parsons v. Dushuttle，2019 WL 1131956，见*1 (Del. Super. Mar. 8, 2019)（引用 Haines v. Kerner，404 US 519, 520 (1972)）。3 Fatir v. Records，2023 WL 6622214，见*2 (Del. Super. Oct. 11, 2023)（引用 Johnson v. Howard，1999 WL 743902，见*1 (Del. Aug. 12, 1999)）。4 Lee v. Johnson，1996 WL 944868，见*1 (Del. Super. June 4, 1996)（原文重点）。5 Sanders v. Dep't of Just. ，2020 WL 1171045，见*1 (Del. Super. Mar. 11, 2020)（引用 10 Del. C. § 8803(b)）。6 Fatir，2023 WL 6622214，见*4（引用 Johnson，1999 WL 743902，见*1）；Marvel v. State，2014 WL 7009516，见*2 (Del. Super. Dec. 8, 2014)（引用 Cannon v. McCreanor，2003 WL 943247，见*2 (Del. Super. Mar. 6, 2003)）。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
晚期非淋巴细胞白血病治疗的现状与突破
近年来，靶向治疗和免疫治疗已成为非小细胞肺癌（NSCLC）的有效治疗手段。随着诊疗技术的飞速发展和新药的不断研发，NSCLC的精准医疗已进入新纪元。这对于携带常见EGFR基因突变的NSCLC患者来说是一个重大突破，靶向药物的应用显著提高了生存率。然而，有一类罕见的基因突变被称为EGFR外显子20插入（ex20ins）突变，其结构不同于常规的EGFR基因突变，即外显子19缺失突变（19-Del）和外显子21点突变。由于其结构特点不同，携带这些EGFR ex20ins突变的患者对传统的酪氨酸激酶抑制剂（TKI）疗法没有反应，这部分患者不属于其适用范围。然而，激活的 A763_Y764insFQEA 突变引起的反应比紧随其后的 C 螺旋近区和远区的突变更明显，因此应区别对待。目前，缺乏针对 EGFR ex20ins 突变 NSCLC 的有效治疗方法。化疗的疗效相对较好，而由于临床数据不足，免疫疗法的疗效仍不明确。此外，第一代和第二代靶向药物的疗效仍然有限。然而，第三代和新型靶向药物已被证明是有效的。虽然新型 EGFR-TKI 有望治疗 NSCLC 患者的 EGFR ex20ins 突变，但它们面临着许多挑战。本综述主要关注针对 EGFR ex20ins 的 NSCLC 的新兴疗法，并强调正在进行的主要临床试验，同时概述该领域的相关挑战和研究进展。
免疫疗法彻底改变了脑转移性癌症治疗：变革结果的个性化策略
脑转移性癌症构成了重要的临床挑战，患者的治疗选择有限，预后不良。近年来，免疫疗法已成为解决脑转移的一种有前途的策略，比传统治疗具有明显的优势。本评论探讨了在脑转移性癌症的背景下肿瘤免疫疗法不断发展的景观，重点是肿瘤微环境（TME）和免疫治疗方法之间的复杂相互作用。通过阐明TME内的复杂相互作用，包括免疫细胞，细胞因子和细胞外基质成分的作用，该综述突出了免疫疗法重塑脑转移治疗范式的潜力。利用免疫检查点抑制剂，细胞免疫疗法和个性化治疗策略，免疫疗法有望克服血脑屏障和免疫抑制脑转移的微观环境所带来的挑战。通过对当前研究发现和未来方向的全面分析，这项综述强调了免疫疗法对脑转移癌管理的管理性影响，为个性化和精确的治疗干预提供了新的见解和机会。
数字经济指南针 2019 - statcdn.com
除了外部数据，今年的数字经济指南还包含比以往更多的 Statista 独家数据。我们自己的研究和市场分析越来越成为我们分析和洞察的基石。我们的全球消费者调查深入了解了 46 个国家/地区超过 400,000 名消费者的想法。您可以在调查中查找和分析超过 5,000 个品牌。我们的消费者和数字市场展望适用于 150 个国家/地区，涵盖全球所有相关市场。所有这些信息和更多信息都可以在 statista.com 上找到。ecommerceDB.com 深入了解了 10,000 多家在线商店。您可以在 225 – 228 页找到有关我们产品的更多信息。
学生奖励战略声明 2024-2025.docx
接受 PPG 的儿童的出勤率低于未接受 PPG 的学生，这是因为尽管有其他机构的干预和支持，少数家庭仍未定期出勤。差异为 2.4%，低于上一学年。我们还发现接受 PPG 的学生的持续缺勤率有所下降。减少了 1.5%。然而，接受和未接受 PPG 的学生在总体出勤率方面的差距已扩大到 3.7%，因为非 PPG 的出勤率上升得更快。在持续缺勤方面，差距为 21.6% 被确认有心理健康问题的儿童和家庭在学校表现良好，并且很快乐。
消除无形的死亡：全球狂犬病数据的悲惨状态及其对2030年疏忽的可持续发展目标的影响
与其他被忽视的疾病一样，狂犬病的监视数据与准确描述疾病负担的需要是不足的，并且不兼容。在过去的二十年中，进行了估计全球人类狂犬病死亡的核心，结果每年14,000至74,000例。然而，模型参数的不确定性，建模方法的不一致以及全球负担研究中包含的每个国家 /地区的数据质量差异导致最近对狂犬病死亡率的巨大怀疑。缺乏数据不仅限制了狂犬病消除策略的效率和监测，而且严重降低了倡导国际资助机构支持的能力。同时，最脆弱的社区继续遭受可能通过更强大的报道来阻止的死亡。零by 30全球策略消除了2030年消除狗介导的人类狂犬病，建议特有国家采用部门间方法，综合咬合案例管理（IBCM），作为增强监视的成本效益方法。但是，IBCM的有效实施受到了有限能力，资源，知识，技能和对合规性态度等挑战的阻碍。为了解决这个问题，世界卫生组织和反对狂犬病论坛的联合会开发了几种开放式工具，以指导强大的数据收集实践中的国家控制计划，以及在线数据存储库，以实用简化报告并鼓励数据共享。在这里，我们讨论了如何最好地利用当前和未来的计划来改善现有监视工具的实施，并优先考虑有效的数据报告/共享，以优化2030年消除的进度。