XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtiri
建议引用这项工作：AgustínA。Irizarry-Rivera，Marcel J. Castro-Sitiriche，Lionel Orama-Exclusa，Eduardo A. Lugo-Hernández，“分发 div>
尽管需求减少归因于许多因素：能源效率，改变能源需求模式和分布式太阳能光伏发电，但我们发现需求减少与辐照度曲线密切相关。由于减少需求的时间范围很短，我们的分析滚动窗口为一年，我们提出了以下假设：由于加速采用了分布式太阳能光伏系统，我们看到需求减少。但是，仅净计量太阳能光伏系统并不能说明还原的幅度。我们目前正在完善我们的计算，以估计非NET计量分布式太阳能光伏生成。
反元笔记本 - 分析和研究-UIF
我们开发了一种机器学习算法，旨在检测可能与有组织犯罪有联系的公司（OC）。为此，我们利用了意大利的公司级数据集，从各种来源（主要是公共资产负债表）合并了财务信息。我们比较了28,000多家意大利公司的样本，这些样本很可能与OC相关联，其中包括随机选择的据称合法公司样本来培训和测试该模型。基于样本外测试集，该算法成功地确定了约76％的OC连接公司（召回）和74％的据称合法公司（特定性）。该算法的主要输出是风险评分，可以在运营级别（例如，作为初步筛查工具）用于支持反洗钱机构和执法机构的作用。
1b 期试验 Mipasetamab Uzoptirine (ADCT-601-102) ...
● 在肉瘤患者中，米帕西单抗（Mipa）单药治疗表现出可接受的安全性和活性，在剂量递增期间，第 12 周患者有反应、肿瘤体积缩小且没有进展。 ● 结合抗体 (Ab) 和总 Ab 之间相似的暴露量表明抗体-药物偶联物 (ADC) 具有良好的体内稳定性；快速清除表明每 3 周 (Q3W) 给药没有积累。 ● 虽然尚未达到非耐受剂量 (NTD) 并且尚未确定最大耐受剂量 (MTD)，但由于初步疗效和治疗中出现的不良事件 (TEAE) 的发生率，Mipa 15 mg 是每个 Q3W 方案中固定剂量探索的最高和最后剂量。 ● 经免疫组织化学 (IHC) 检测，所有肉瘤患者均存在 AXL 阳性肿瘤细胞 (TC)，其中 12/14 名患者显示≥65% AXL 阳性 TC； 2 名有反应的患者具有中等水平的 AXL 表达 ● 研究继续招募患者，以进一步优化 Mipa 单药治疗给药方案和
退役及离休士兵信息表
退役和离队士兵信息表 本指南的目的 与所有其他此类文件一样，本指南并非包罗万象。但是，它涵盖了我们收到最多询问的主题。此信息截至 2024 年 1 月 4 日为最新信息。本指南将帮助您更好地了解离队过程对您薪酬的影响。要记住的最重要的事情是提前计划。陆军军事工资办公室致力于让您和您的家人尽可能顺利地离队或退休。如需完整的离队财务简报，请访问 https://home.army.mil/novosel/index.php/militarypay 重要通知 如果您重新入伍或您的命令被取消，请联系 5700 号楼 280 室的 MPD 申请撤销您的离队令。确保我们的办公室收到撤销令的副本以更新您的工资账户。请务必创建 MyPay 密码，以确保在您的 CAC 被放弃后您仍然可以访问。退役前拥有 MyPay 访问权限的士兵在退役后 12 个月内将拥有“只读”访问权限。这也允许士兵查看和打印 W-2。退役后一年内不要关闭您的直接存款账户。这样将有足够的时间退还支票并支付任何剩余款项。 计划您的假期 您可以使用任何已累积的假期。您每月可累积 2.5 天假期：每服现役 6 天可累积 0.5 天。9 月底，您的假期余额将恢复为 60 天，超过 60 天的假期将作废（不包括 SLA）。您将继续累积 2.5 天直到退役日期，在计算可用于过渡假的假期时包括这些额外的天数。士兵有责任确保在最终确定休假表之前有足够的假期。AMPO 不会为休假过多的人开除（无例外）。如果您在核实假期余额或计算休假日期方面需要任何帮助，请告知我们。
如何在金融中使用机器学习-Mestiri，Sami
机器学习（ML）是人工智能（AI）的应用，它允许系统从经验中学习和改进而无需明确编程。在效果中，它是关于开发可以访问数据并自行学习的预测模型。有几种类型的学习，我们区分：监督学习：是使用真理完成的，也就是说，我们对样本的输出值应该是什么。因此，此类学习的目标是学习一个给定数据示例和所需结果的函数，以便最好地近似可观察到的输入和输出之间的关系。有两种类型的监督学习。分类算法试图预测试图预测连续价值的类别/类别和回归算法。无监督的学习：旨在进行数据结构推理。无监督学习中的两个最常见的子类别是聚类和降低性。在聚类观测中以一种产生较高的组内模拟和低组间相似性的方法进行了分组。已提出的聚类方法的不同类型是基于熵的，基于密度和基于分布的方法。降低维度旨在通过降低其维度，同时保留大多数固有信息来增加数据的信息密度。基于主成分分析（PCA）有不同的技术，该技术得出了原始变量的线性组合，以涵盖数据中尽可能多的差异。此第二，基于神经网络的方法通过特定的体系结构降低了维度。AI越来越多地通过令人印象深刻的应用进入我们的日常生活。本文讨论了使用ML来解决财务研究中的问题。
公共就业退休 - 综合计划
本手册以通俗易懂的语言编写，供俄亥俄州公务员退休系统成员使用。它并非旨在替代联邦或州法律，即《俄亥俄州修订法典》、《俄亥俄州行政法典》或《国内税收法典》，如果本手册与《俄亥俄州修订法典》、《俄亥俄州行政法典》或《国内税收法典》发生冲突，则不以本手册的解释为准。管理退休系统的规则可能会根据俄亥俄州议会的法规、俄亥俄州公务员退休委员会的规定或《国内税收法典》的规定定期更改。如果您对本材料有任何疑问，请联系我们的办公室或向您的律师寻求法律建议。OPERS 无需提供医疗保健
自动移动机器人的凉亭测试自动化车辆
在这项研究中，开发了一种模拟测试自动化工具，以衡量自动移动机器人，尤其是本地规划人员的性能。车辆允许在3维的凉亭模拟环境中创建不在环境图上的意外障碍，该环境的物理电动机可以一一以所需的尺寸和随机位置模仿现实世界，然后将需要新的环境数量的新环境数量。最后，在每个环境中创建的每个多余环境中，它在每个环境中运行模拟，以测试它是否可以克服障碍物从起点到终点，直到到达终点并在记录文件中运行其成功指标。使用不同的本地规划人员重复相同的模拟时，获得了必要的数据以比较性能指标。测试自动化工具而开发的本地规划算法算法的优缺点，并且我们的发展的缺点和缺点已经揭示了我们的改进。
退役及离休士兵信息表
本指南的目的 与所有其他此类文件一样，本指南并非包罗万象。但是，它涵盖了我们收到最多询问的主题。此信息截至 2023 年 1 月 3 日为最新信息。本指南将帮助您更好地了解分离过程对您薪酬的影响。要记住的最重要的事情是提前计划。陆军军事工资办公室致力于让您和您的家人尽可能顺利地分离或退休。如需完整的分离财务简报，请访问 https://home.army.mil/novosel/index.php/militarypay 重要通知 如果您重新入伍或您的命令被取消，请联系 5700 号楼 280 室的 MPD 申请撤销您的分离令。确保我们的办公室收到撤销令的副本以更新您的工资账户。请务必创建 MyPay 密码，以确保在您的 CAC 被放弃后您仍然可以访问。退役前拥有 MyPay 访问权限的士兵在退役后 12 个月内将拥有“只读”访问权限。这也允许士兵查看和打印 W-2。退役后一年内不要关闭您的直接存款账户。这样将有足够的时间退还支票并支付任何剩余款项。 规划您的假期 您可以使用任何已累积的假期。您每月可累积 2.5 天假期：每服现役 6 天可累积 0.5 天。9 月底，您的假期余额将恢复为 60 天，超过 60 天的假期将作废（不包括 SLA）。您将继续累积 2.5 天直到退役日期，在计算可用于过渡假的假期时包括这些额外的天数。士兵有责任确保在最终确定休假表之前有足够的假期。AMPO 不会为休假过多的人开除（无例外）。如果您在核实假期余额或计算休假日期方面需要任何帮助，请告知我们。
海星 Patiria miniata 中的可诱导体内基因组编辑
几个世纪以来，棘皮动物（海洋无脊椎动物门）因其发育和胚胎后现象而吸引着科学家。对它们的卵子和胚胎进行的实验尤其为基础科学进步做出了贡献。然而，强大的分子遗传学研究仅限于胚胎发育阶段，这些阶段可通过向受精卵微注射试剂来产生遗传扰动。这代表了研究胚胎后过程的重大瓶颈，在胚胎后过程中，基因的最早功能必须保持完整。因此，我们寻求为这些物种建立一种时空可转动的基因编辑工具。在这里，我们使用海星 Patiria miniata 作为模型，引入了一种化学诱导的 Tet-ON 基因表达系统。将这个 Tet-ON 系统与 CRISPR 介导的基因改变技术相结合，我们首次在棘皮动物生物学中展示了在海星转基因细胞群中进行可诱导基因编辑的原理验证。我们在此展示的方法可以适用于其他棘皮动物物种，并且还将极大地扩展实验的可能性。
使用简化的 U-Net 架构进行脑肿瘤分割
摘要 位于颅骨内的脑肿瘤是导致严重后果的健康问题之一。快速准确地检测脑肿瘤并分割肿瘤区域将确保患者在早期接受适当的治疗，增加患者康复和生存的机会。文献中有很多分割方法。分割精度低、所采用的网络结构规模较大是现有方法的主要缺点。本研究提出了一种简化的 U-Net 深度学习模型，用于 MRI 图像上的脑肿瘤分割。该模型在 233 名患者的 3064 张 MRI 图像上进行了训练和测试，其中包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体瘤等常见脑肿瘤。结果获得了平均0.86的骰子相似系数、0.76的IoU分数、0.85的敏感度值和0.99的像素准确度值。该模型有望帮助专家诊断疾病并确定适当的治疗方法，因为它可以快速、高精度地进行脑肿瘤分割。