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2 型糖尿病患者的肾脏代谢 (CRM) 状况
• 2 型糖尿病 (T2D) 患者罹患心血管和肾脏合并症的风险较高，这会大幅增加发病率和死亡率。• 由于筛查不完善以及医生和患者缺乏认识，慢性肾脏病 (CKD) 在初级保健环境中在很大程度上未得到充分认识和治疗。• 钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT2) 抑制剂、胰高血糖素样肽 1 (GLP-1) 受体激动剂和盐皮质激素受体拮抗剂 (MRA) 类药物现在被视为减轻心肾代谢 (CRM) 疾病患者风险的标准治疗方法。• 初级保健提供者在多学科 CRM 管理团队中发挥着重要作用，有助于解决优化 CRM 疾病患者护理的关键障碍。
ISO/IEC 23837-1:2023
尽管 QKD 协议的安全性已通过严格的安全模型得到证明，这些模型假设通信双方事先共享一个密钥，但在 QKD 模块的生命周期阶段，模型与实际实现之间经常出现差异。这些不完善或偏离安全模型的情况可能会导致漏洞，危及实际 QKD 系统的安全性。其中，已经有人提出了严重的旁道攻击，并且在 QKD 黑客实验中也有一些原理验证演示。与传统的加密模块或网络设备一样，QKD 模块在部署到实际应用之前需要进行严格的安全测试和评估，以避免安全攻击和信息泄露。在 QKD 被业界广泛接受之前，进行深入而严格的评估是必不可少的一步。
利用跨省月度交易市场增强可再生能源消纳协调
电网调节能力有限，加之市场机制不完善，挤压了我国可再生能源消纳空间。本文提出通过月度跨省交易市场来平衡各市场参与者收益，提高可再生能源消纳效率的可再生能源消纳机制。引入省际交易商作为可再生能源发电、用户和电网公司之间的中间人，主要作用是协调匹配用户负荷和可再生能源出力。在这样的市场机制中，从消费者心理的角度，在用户响应模型中考虑了每个交易周期收益对社会因素的影响。最后，提出了促进可再生能源消纳与月度跨省市场协调的两阶段优化模型。在某省级电网实例中对优化模型进行了仿真。结果表明，该模型可以有效提高可再生能源消纳效率，同时提高电网公司和用户的收益。
路易斯安那州阅读障碍指南
经评估并符合《1508 号公告 - 学生评估手册》中列出的特殊性标准的学生有资格接受特殊教育服务。特殊教育是指专门设计的教学，不向家长收取费用，以满足残障儿童的独特需求，包括 SLD。SLD 是指“在理解或使用口头或书面语言方面存在的一种或多种基本心理过程的障碍，可能表现为听、想、说、读、写、拼写或数学计算能力不完善，包括知觉障碍、脑损伤、轻微脑功能障碍、诵读困难和发育性失语症等情况。SLD 不包括主要由于视觉、听觉或运动障碍、智力障碍、情绪障碍或环境、文化或经济劣势导致的学习问题。 ”（《美国法典》第 20 篇，第 1401[30][A][B] 节）。
acbs_eu_en_20140807.pdf - 诺亚克电气
SU 单元提供三种主要产品线：SU3.0、SU4.0 和 SU5.0。基本类型 3.0 包含所有主要保护功能：L（长延时保护）、S（短延时保护）、I（瞬时保护）。允许将此类型用作选择性系统中的上游断路器。高级类型 4.0 和 5.0 分别提供额外的 G（接地故障）和 E（接地漏电）保护。这两个功能均基于差动剩余电流的测量。SU4.0 中的 G 功能旨在记录接地故障，即通过 PE 导体的剩余电流，其水平与标称电流相似（为 I n 的 0.1 倍）。与此相反，SU5.0 还可以记录从 0.5 A 级别开始的漏电流，并且具有调整后的不灵敏时间。因此，它适合用作保护，以防止由绝缘不完善、高阻抗故障等引起的漏电流。
在热带气旋下的空气交换
如果在过去的几十年中，热带气旋（TC）轨道的预测大大改善，那么对其强度的预测仍然无法捕获快速强度的变化（Emanuel 2018）。可能有助于改善预测的因素是对空气相互作用的深入了解。空气交换确实调节了海洋和大气之间的质量，热，动量和气体的交换，这驱动了TC的发展。表面波（冲浪者喜欢的表面波）已被证明可以调节此类交换。然而，在强烈的旋转和翻译旋风中观察和建模波和空气交换是一个真正的挑战。因此，在最新的预测和气候模型中对空气交换进行了参数化，但是现有的参数化不完善。多亏了新可用的卫星观测和高分辨率耦合模型，我们旨在评估和改善波浪诱导的TC下对空气相互作用的影响。
利用健康人群变异性进行深度学习无监督脑 FDG PET 异常检测
无监督异常检测是一种常用的神经成像数据分析方法，因为它可以从未标记的数据中识别出各种异常。它依赖于重建特定于受试者的健康外观模型，受试者的图像可以与该模型进行比较以检测异常。在文献中，异常检测通常依赖于分析受试者的真实图像与其伪健康重建之间的残差图像。然而，这种方法有局限性，部分原因是伪健康重建不完善，并且缺乏自然阈值机制。我们提出的方法受到 Z 分数的启发，利用健康人群的变异性来克服这些限制。我们对 ADNI 数据库中的 3D FDG PET 扫描进行的实验证明了我们的方法在准确识别模拟阿尔茨海默病相关异常方面的有效性。
基于人工智能的翻译技术教学实践模式分析
随着人工智能时代的技术飞速发展，翻译技术革命以强势来袭，催生了各种计算机辅助翻译工具和翻译技术。近年来，我国许多高校的翻译专业都意识到了翻译技术的重要性，纷纷开设翻译技术课程，配备语言实验室、辅助翻译软件、在线教学平台等设施。但翻译技术教学中还存在翻译技术课程体系不完善、教学资源不足、专业师资匮乏、课程建设滞后、教学方法不适应、教学环境落后、教学评价过于简单、教学研究不足等诸多问题[1]。针对这些问题，[2-4]提出了一些相应的解决措施和对策，对转变教师教育观念、普及教育技术起到了很大的作用。为满足语言服务对翻译人员的专业要求，翻译技术教学理念和实践模式的变革势在必行。
通过学习将不完善的模型组合起来的多模型集成方法
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表征。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型（被视为真实模型）的数据中学习。本研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近真实值，比每个单独的不完善模型要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。