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World File Search System不可靠性
Aphanizomenon flos -aquae的商业潜力，A ...
摘要Aphanizomenon flos-aquae（AFA）是一种革兰氏阴性氮固定的淡水淡水丝状蓝细菌，具有丰富的营养概况，可通过食品和药物管理局和欧洲食品和安全当局批准人类消费。它具有较高的蛋白质含量（60-70％），并含有许多维生素，矿物质和微量元素，以及具有营养特性的几种高价值化合物，例如C-磷酸和β-苯基乙胺。AFA干生物量的500-1000吨目前是从季节性在美国俄勒冈州克拉马斯湖季节性出现的自然花朵收获的，并在全球范围内作为营养补充剂分发。由于AFA增长对环境条件的依赖性和微囊藻毒素毒素的潜在污染，野生收获的要求和不可靠性威胁到生物质供应的可用性并限制了商业扩张。在这篇综述中，我们建议在开放池或封闭的光生反应器中培养AFA培养，以获得可靠的Unialgal生物量生产以解决供应问题并增强AFA作为特定高价值副产品的原料。此外，我们通过使用耕种和野生收获的协同组合来探索最大化总体产量和季节性鲁棒性的潜在策略。受控的AFA培养还将促进使用遗传操纵来产生具有改善商业应用的定制菌株，例如增加氰基杆菌的氮固定速率，以提高其作为生物肥料的价值。最终，实现AFA的未开发的生物技术潜力，需要更好地了解其基本生物学，实验室和大规模培养的强大方法以及AFA特异性基因工程技术的发展。
乳腺放射科医生的末日来临了吗？
人工智能 (AI) 席卷了放射学，尤其是乳房 X 光检查的解读，最近我们看到有关 AI 在乳房放射学中潜在用途的出版物数量激增。乳腺癌给国家医疗服务体系 (NHS) 带来了很大负担，截至 2018 年，乳腺癌是英国第二大常见癌症。过去十年，乳腺癌新病例呈上升趋势，而存活率一直在提高。NHS 乳腺癌筛查计划提高了存活率。筛查计划的扩展导致乳房 X 光检查增多，从而给放射科医生带来了更多工作，而重复读取的问题进一步加剧了工作量。引入计算机辅助检测 (CAD) 系统来帮助放射科医生，但结果发现并未达到提高读取员表现的预期结果。CAD 系统的不可靠性导致了乳腺成像领域研究和应用开发的激增。机器学习在乳腺放射学中的应用取得了成功，这导致人们提出 AI 将取代乳腺放射科医生的想法。当然，AI 在放射学中有许多应用和潜在用途，但它会取代放射科医生吗？我们回顾了许多关于 AI 在乳腺放射学中的应用的文章，为未来的放射科医生和放射科医师提供有关此主题的完整信息。本文重点介绍 AI 在放射学中的基本原理和术语、潜在用途以及 AI 在放射学中的局限性。我们还分析了文章并回答了 AI 是否会取代放射科医生的问题。
实现极高 AFP 头部可靠性的流程
时不时就会出现一个好主意。模块化头是一个好主意，它能够使用多种类型的 AFP 头、ATL、层切割、零件探测等。使用一台机器和加工单元。在 Electroimpact 于 2004 年左右开发模块化头时，业界认为（并接受）AFP 是一种不可靠的工艺。它仍然没有我们想要的那么可靠。应对这种可靠性不足的一种方法是将多个头放在 AFP 单元中，这样如果地板上的头出现问题，完全相同类型的备用头就可以立即投入使用。如果 AFP 工艺的可靠性提高 10 倍或 50 倍，多 AFP 头系统是否仍然具有商业价值？模块化机头可能仍会占上风，但指标会发生变化。例如，如果每个机头负载的停机时间只有 20 分钟，那么在单元中安装 2 个完全相同类型的机头可能不再有利。我们的目标是消除 AFP 流程的不可靠性，使这一讨论具有真正的意义。为了解决 777x 中遇到的可靠性问题的首要原因，我们发明了模块化伺服卷筒头。在过去的一年里，我们建造了这台机器的完整工作原型，并向波音公司和其他公司进行了演示。我们了解到，我们确实解决了 777x 翼梁生产中看到的可靠性问题的首要原因（零度铺层期间速度大幅变化时张力损失）。在
承认没有更多物种的更多生物多样性
划界和命名生物多样性是朝着野生动植物保护和研究迈出的至关重要的一步。但是，物种划界必须在生物群中保持一致，以便可以有效地和客观地花费可用的自然保护资源。迄今为止，新发现的谱系通常是未描述的，因此仍然没有保护，或者错误地提出了作为新物种的新物种，但反过来又导致了新兴的分类通货膨胀问题。受到最新概念和方法学进步的启发，我们提出了一种标准化的物种定界工作流程，结合了基因组数据集（“基因组分类法”）的植物遗传学和杂交区分析，其中植物地理位生谱系并非自由地将其作为物种自由排名，而这些物种不完全构成遗传学的物种。在这两种情况下，我们都鼓励其形式的分类命名，诊断和描述来促进对生物多样性的社会意识。当植物地理模式复杂时，整个基因组的使用克服了广泛使用的条形码基因的不可靠性，而对差异和生殖隔离的评估则统一了谱系物种和生物学物种的长期相反的概念。我们建议，保护评估从单个级别（物种）转变为两个水平的层次结构（物种和亚种）将导致对生物多样性的更加平衡的感知，在这种情况下，种内内和种间多样性均受到重视并受到更充分的保护。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
软着陆到奇异性：通过Agi-Soleded算法解决方案介导的控制
本文研究了安全至关重要的社会环境中日益增长的算法控制的张力 - 人类认知谬误的动力与AI的概率类型的兴起，主要是以大语言模型（LLMS）的形式形式。尽管人类认知和LLM都表现出固有的不确定性和偶尔的不可靠性，但对“奇异性”的某些未来视野在矛盾地辩护地倡导放弃对主要社会过程的控制 - 包括关键性过程 - 对这些概率的AI代理人，使这些概率的AI代理人的风险加剧了不可定制或“不可定制”的风险。作为替代方案，这里提出了一个“介导的控制”框架：一种更谨慎的替代方案，其中llm-agis从战略上被视为“元数据编程者”，以设计精致的基本确定性 - 等级 - 词汇和程序，或者，总的来说是确定性的，或一般而言。是这些算法或程序，在经典计算基础架构上以及在人类监督下执行，将要部署的系统基于人类的审议决策过程，这是关键系统和过程的实际控制者。这构成了一种利用算法创新的创造力的方法，同时保持了本质的可靠性，可预测性和人类对由如此生产的算法控制的过程的责任。框架强调了LLM-AGI与其设计算法之间的劳动分裂，严格的验证和验证协议作为安全算法生成的条件以及算法的介导应用。这种方法不能保证解决先进AI的挑战，但它被认为是一种更加与人类的，风险降低的，最终更有利于将AGI整合到社会治理中的更有益的途径，这可能会导致更安全的未来，同时维护人类自由和机构的基本领域。
ldc5零草稿-CS FFD组
•最不发达国家经济体的系统性转型取决于解决国际经济体系中的障碍； •期望在内的发展中国家（包括最不发达国家）在国家一级取得了重大进展，而不会放松外部约束，从而缩小其财政和政策空间就像期望他们双手束手无策； •优先级应解决这些外部限制因素，这些限制缩小了不利权的财务流动，债务和多层政策条件等政策和政策空间，这些条件范围缩小了最不发达国家专注于以人为基础的，基于权利的社会经济转型策略； •消除性别不平等的方法应集中于解决主要的结构原因，即无偿的家庭和护理工作是对性别平等的主要宏观经济挑战。我们拒绝使妇女提高经济增长和盈利能力的方法，而这与认识妇女的人权相关。 •深切关注基于私人投资者的融资策略的波动和不可靠性，并且迫切需要将全球财务重新带入民主责任制，而不是一种促进财富，利用劳动力，扩大性别不平等并破坏全球经济稳定的系统； •全球财务问题的全球规范设定在遭受严重民主赤字的论坛中继续发生。在此过程中，最不发达国家被系统地排除在决策之外，而不是“统治者”而不是“规则制定者”。结果是一种全球经济和金融体系，无效且不适合最不发达国家。 •LDC5结果文件应包括具体的承诺，以在全球财务问题上建立全球规范流程，以代表和协调的唯一论坛，即联合国。
将温室气体清除（GGR）集成到英国排放交易计划（英国ETS）的链接响应2024年8月15日这次咨询
将温室气（GGR）集成到英国排放贸易计划（英国ETS）的响应链接，2024年8月15日，这一咨询响应代表野生动植物和乡村链接（链接），一个联盟将80个组织召集到了自然界的竞选活动。开幕声明链接赞扬英国政府有雄心支持私人资金来源，以扩大气候措施和自然恢复。但是，野生动植物和乡村链接不支持将温室气（GGRS）整合到英国排放贸易计划（UK ETS）中。基于自然的去除，对自然碳静止的不可靠性以及围绕自然基于自然和工程的拆卸的未来供应的不确定性以及其他功能的不确定性威胁着英国ETS总体的完整性。因此，风险大于环境提案的任何潜在优势。政府是寻找加速基于自然解决气候变化的方法的正确方法，尤其是因为基于自然的GGR是目前最可靠的GGR形式，而研究继续进行工程选择。但是，没有必要的基于国家市场的模型。相反，我们建议将英国ETS收入支付给基于战略自然的解决方案资金，并由合适的公共机构（例如法定自然保护机构）分配，以增强自然的项目，以减少碳排放（减少，回避或序列化）。这将在政府目前的提案中具有三个明显的优势。它将：可以长期维持投资，因为英国ETS的收入下降是通过提高相关部门的自然恢复义务，并为基于自然解决气候变化的基于自然解决方案的这些资金分配加权分配。
慢性肾脏疾病不同阶段的血糖变异性有2型糖尿病：横断面研究
AIM和背景：血红蛋白A1C水平和全血细胞计数（CBC）是用于糖尿病的诊断测试，用于确定糖尿病并发症的发展。HBA1C的水平受到因素的影响，例如Hb，血液循环中红细胞的年龄（RBC）和HB糖化率。我们的研究旨在评估慢性肾脏疾病（CKD）不同阶段糖尿病患者的血糖变异性（GV），以及其与HB和RBC水平的关系在不同的CKD阶段与HBA1C的关系。材料和方法：这是对2022年11月至2023年5月在Vadodara的Parul Sevashram医院进行的156名2型糖尿病（T2DM）的156名成年人的横断面分析。慢性肾脏疾病阶段是根据肾脏疾病（MDRD）方程I-V阶段的修饰定义的。估计属于每个阶段的患者的HBA1C，RBC计数和RB。使用SPSS软件26.0和Microsoft Excel 2019进行统计分析。结果：在诊断的总患者中（n = 156），男性为58.3％，女性为41.6％。重要的是要注意，终阶段的最大患者数量（即V阶段）被检测到4-7％的HBA1C范围。血糖水平与HBA1C的不一致是其他潜在问题（例如肾脏贫血）令人震惊的迹象。结论：慢性肾脏疾病是由于糖尿病和高血压引起的，也导致肾脏贫血。在带有T2DM的CKD的后期，由于RBC计数较低和HB，发现HBA1C的低水平范围从4％到7％。因此，这项研究的临床意义是CKD患者晚期阶段的HBA1C测试的不可靠性，因为RBC计数较低，导致虚假糖化的血红蛋白百分比。关键词：慢性肾脏疾病，糖尿病性肾病，估计的肾小球滤过率，HBA1C，肾脏贫血，2型糖尿病。印度医学生物化学杂志（2024）：10.5005/jp-journals-10054-0228
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。