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时间序列分析和建模以预测航空安全性能指数
摘要。安全绩效指数是一种工具，它具有把握航空安全无形领域的潜力，基于对有意义的航空安全系统属性的量化。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已在航空业使用。然而，由于其潜力尚未得到业界充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新功能，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何嵌入现有的航空安全发展方法中，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全绩效指数问题阐述了它们使用的关键规范。
投标邀请
（ii）。认真的钱：应以需求草稿/FDR的形式存入10,000.00卢比（仅卢比），应支付给董事兼校长，Jawaharlal Nehru政府工程学院，Sundernagar，曼迪（Mandi直接。成功投标人的EMD应留在研究所，直到按照本文或工作/供应顺序提交绩效安全性。成功投标人对本文件或工作/供应订单的任何违规行为都可能导致提交的EMD处罚。认真的款项押金将在授予招标/工作7天后退还给失败的投标人。将对剩下的核心资金支付任何利息。在MSME/或小型行业（SSI）注册的公司被豁免以提交招标费和EMD（必须提供适当/相关注册的副本，并与技术竞标一起提供，而失败的招标/报价将直接拒绝）。
鉴定 Src 家族激酶作为化疗耐药性三阴性乳腺癌的潜在治疗靶点
简单总结：乳腺癌仍然是全球女性癌症相关死亡的主要原因。一种特殊的亚型，三阴性乳腺癌 (TNBC)，以高度侵袭性和转移性而闻名，对化疗的耐药性很高。患有化疗耐药性 TNBC 肿瘤的患者几乎没有治疗选择。在这里，我们研究了化疗耐药性 TNBC 异种移植中的酪氨酸磷酸化介导的信号网络，以确定潜在的治疗靶点。我们确定了 Src 家族激酶 (SFK) 是潜在的药物靶点。抑制 SFK 可从根本上降低具有高 SFK 活性特征的异种移植中的肿瘤生长。我们评估了少量人类肿瘤组织样本，发现 SFK 驱动的肿瘤患病率很低。这些数据可能解释了之前针对 TNBC 中 SFK 的临床试验失败的原因，并值得对更多患者样本进行进一步研究。这些结果强调了表征磷酸酪氨酸信号传导谱对于更好地对患者进行分层以及获得新的治疗见解的重要性。
医学中的人工智能
注释：本文分析了人工智能的影响及其在医学中的应用。我们从 50 年代的实验开始研究人工智能的出现历史。描述了知名公司开发的产品。例如：Ada、Sense.ly、QTrobot、IBM Watson。本文展示了这些产品如何在困难情况下帮助医生和患者，程序在使用时会产生什么动作。借助这些产品，可以减少获得结果的时间和技术成本。关键词：人工智能、医学、医疗保健、神经网络。自 40 年代第一台电子计算机出现以来，人工智能开始复兴。随着计算机的出现，关于创建人工智能的可能性的先决条件开始出现。人们开始质疑是否有可能制造出具有与人类相同（或更优越）智力能力的机器。20 世纪 50 年代的科学家尝试制造模仿人脑的设备。由于软件和硬件完全不足，这种尝试没有成功。
时间序列分析和建模预测航空安全绩效指数
摘要。安全绩效指数是一种工具，它基于对有意义的航空安全系统属性的量化，具有把握航空安全无形领域的潜力。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已在航空业使用。然而，由于其潜力尚未得到业界充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新特征，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何嵌入现有的航空安全发展方法中，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。本文讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全绩效指数问题阐述了它们使用的关键规范。
时间序列分析和建模预测航空安全绩效指数
摘要。安全绩效指数是一种工具，它基于对有意义的航空安全系统属性的量化，具有把握航空安全无形领域的潜力。该工具本身以航空性能因子的形式开发，已在航空业使用。然而，由于其潜力尚未得到业界充分认可，因此该工具并不成功。本文介绍了对潜力的分析，并概述了利用时间序列分析的新特征，这既可以提高业界对该指数的认可度，也可以激发进一步研究和开发使用其量化系统属性评估整体航空安全绩效的方法的动机。本文不仅讨论了这些特征，还讨论了它们如何嵌入现有的航空安全发展方法中，强调了可能需要克服的缺陷，并介绍了该领域已经开展的科学工作。本文讨论了各种适当的时间序列方法，并针对所讨论的安全绩效指数问题阐述了它们使用的关键规范。
稀疏信号传感
摘要 - 本文提出了基于动态预测采样（DPS）类似物对数字转换器（ADC），该转换器（ADC）提供了输入类似物连续时间信号的非均匀采样。处理单元使用两个先前的采样来生成输入信号的动态预测，以计算上阈值的数字值和较低的阈值。数字阈值值转换为模拟阈值以形成跟踪窗口。动态比较器将输入模拟信号与跟踪窗口进行比较，以确定词典是否成功。A计数器记录时间戳在不成功的预测之间，这是用于量化的选定采样点。未对成功预测的采样点执行量化，以便可以保存数据吞吐量和功率。使用0.18微型CMOS工艺采样在1 kHz时设计为10位ADC。结果表明，与用于ECG监测的Nyquist Rate SAR ADC相比，提出的系统可以达到6.17的数据压缩系数，而节省的功率为31％。
评估关系量子力学-Philsci -Archive
关系量子力学（RQM）是基于废除绝对状态的概念，是对系统状态相对于其他系统的一种非标准理论的解释。这样的举动据称可以解决标准量子力学的概念问题。此外，RQM已被争辩说明所有量子相关性，而无需援引非本地效应，尽管采用了完全相关的立场，但仍成功地解释了不同的观察者如何交换信息。在这项工作中，我们对RQM及其所谓的成就进行了彻底的评估。我们发现它无法解决标准量子力学的概念问题，并且会导致自己的严重概念问题。我们还发现了RQM可以直接解释观察者之间信息交流的说法，并且它可以适应所有量子相关性，而无需调用非本地影响。我们得出的结论是，RQM试图提供对量子世界的令人满意的理解未能成功。
知识经济时代中等职业教育机构的有效战略定位
摘要。本文的目的是制定一项战略，以形成俄罗斯强大的中等职业教育集群。在全球化时代，全球教育市场竞争加剧，经济和政治风险高，制定和实施教育机构发展战略需要寻找新的途径，开发新的方法和途径来实施它。本文提出了一个中等职业教育机构突破性定位模型，通过该模型可以确定机构的有效战略并对其进行排名。这项工作根据 Cagan 和 Vogel 的修改矩阵对中等职业教育机构进行了定位，并根据所采取的立场提出了发展战略。本文开发了一种工具，用于确定中等职业教育机构的战略优先事项，该工具可以确定组织战略发展及其融资的有希望的主导因素。使用定位模型时，结果表明，并非所有类型的定位都可以被组织有效利用，不合时宜地选择更有希望的战略可能会导致机构失败。
量子计算增强算法揭示 KRAS 的新型抑制剂
药物发现是一个复杂的过程，涉及新分子的识别、开发和严格测试。这个过程通常需要十年以上，花费高达 25 亿美元，给制药行业带来巨大的财务风险，因为不成功的药物开发周期可能导致总投资损失 [1–3]。为了满足提高药物发现效率和创新的迫切需求，先进的计算工具正在被整合到传统的药物研究方法中。与此同时，生成模型已经成为分子设计的突破性技术 [4–7]。生成模型使用机器学习技术来学习给定数据集中原子和键的底层分布。然后利用这些知识通过称为逆向分子设计的过程创建具有特定、预定义属性的分子 [8–10]。这些模型特别擅长探索广阔的化学空间，估计包含约 10 60 个类药物分子，从而有效地识别潜在的候选药物 [11]。