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World File Search System事件触发
hlh是儿童家族HLH以外的天生免疫错误的附加警告信号：系统评价
淋巴细胞淋巴虫组织细胞增多症（HLH）是一种罕见，过度且潜在的威胁生命的临床实体，这是由于免疫稳态严重损害引起的。先前被视为一种疾病，HLH代表了几种疾病的潜在临床表达。HLH称为“原发性”或家族性HLH（FHL）（1）。根据国际免疫学会联盟（IUIS）（2），FHL是先天的免疫错误（IEI），以HLH为主要的临床特征。相反，当HLH在没有FHL相关基因的特定突变的情况下由感染，自身免疫性表现或恶性触发时，它被称为“继发性”或“获得”（1）。但是，这种分类可能被认为过于简单，因为主要的HLH通常是由激活免疫系统的感染或其他事件触发的，而次要HLH可能会隐藏未识别或未知的遗传原因。此外，由于HLH主要和继发性均来自免疫稳态的丧失，因此除了FHL（IEinotFHL）以外的几个IEI可能会倾向于HLH。这项系统评价旨在表征IENOTFHL患者，尤其是儿科年龄患者的HLH。实际上，由于通常在一般的儿科环境中采取了第一个HLH的诊断和治疗步骤，因此儿科医生应意识到在FHL以外的IEI上存在可能存在的基础IEI，以最大程度地减少与未诊断有关的潜在致命风险。
规范响应参数化
神经系统中的单脉冲电刺激，通常称为皮层间诱发电位 (CCEP) 测量，是了解大脑区域如何相互作用的重要技术。在用相隔几秒钟的短暂电流脉冲刺激一个大脑区域的同时，测量植入在一个大脑区域的电极的电压。从历史上看，研究人员曾尝试通过目视检查来了解诱发电压多相偏转的意义，但还没有出现通用工具来了解它们的形状或用数学方法描述它们。我们描述并说明了一种参数化大脑刺激数据的新技术，其中使用半标准化点积将电压响应轨迹投影到彼此中。点积中包含的刺激时间点的长度会有所不同，以获得结构意义的时间分布，并且分布的峰值唯一地标识了响应的持续时间。使用线性核 PCA，可在此持续时间内获得典型响应形状，然后将单次试验轨迹参数化为具有残差项的典型形状的投影。通过量化交叉投影幅度、响应持续时间、典型形状投影幅度、信噪比、解释方差和统计显著性，这种参数化允许直接比较来自不同大脑区域的不同轨迹形状。通过交叉投影幅度子分布中的异常值，可以自动识别并拒绝伪造试验。这种我们称之为“典型响应参数化”（CRP）的技术大大简化了 CCEP 形状的研究，并且还可以应用于涉及事件触发数据的其他广泛设置中。
北美电力可靠性委员会 - NERC
NERC 规划标准分析（研究）中使用的术语及其定义 — 检查或模拟事件、组件、过程或活动及其元素及其关系，以确定是否实现目标、目的或绩效。预定区域 — 预先确定的运行范围或影响范围（以电气或地理术语表示）。评估 — 允许得出结论或做出决定的评估，可能涉及或不涉及分析或模拟。在所有需求水平 — 系统可能需要提供的整个预计电力范围。应要求提供 — 可在商定的时间范围内（协商或指定）通过指定格式下的适当方式提供。黑启动能力计划 — 发电机组或电站从停机状态转变为运行状态而无需电力系统协助即可提供电力的记录程序。此过程只是整个系统恢复计划的一部分。级联 — 由任何位置的事件触发的系统元素不受控制的连续损失。级联导致大面积的电力服务中断，无法阻止其连续蔓延到适当研究预先确定的区域之外。数据库 — 为报告、搜索和检索而组织的信息。（注意：除非存在 NERC 或区域数据库，否则数据库的格式和媒体由实体自行决定。）变电站分散负载 — 变电站负载信息配置为表示系统，用于电力流和/或系统动力学建模目的。双回路线 — 在单个结构上构建的两个三相电力传输电路。元件 — 任何带有端子的电气设备，可连接到其他电气设备，例如发电机、变压器、断路器、母线段或输电线路。一个元件可以由一个或多个组件组成。负责互联输电系统可靠性的实体 — 负责确保互联输电系统按照适用的 NERC 标准进行规划和运行的一方或多方（例如输电所有者、独立系统运营商 (ISO)、区域输电组织 (RTO) 或其他团体）。负荷服务实体 — 提供或安排满足其客户的电力需求和能源要求的实体。
北美电力可靠性委员会 - NERC
NERC 规划标准分析（研究）中使用的术语及其定义 — 检查或模拟事件、组件、过程或活动及其元素及其关系，以确定是否实现了目标、目的或绩效。预定区域 — 预先确定的运行范围或影响范围（以电气或地理术语表示）。评估 — 允许得出结论或做出决定的评估，可能涉及或不涉及分析或模拟。在所有需求水平 — 系统可能需要提供的整个预计电力范围。应要求提供 — 可在商定的时间范围内（协商或指定）通过指定格式下的适当方式提供。黑启动能力计划 — 发电机组或电站从停机状态转变为运行状态而无需电力系统协助即可提供电力的记录程序。此过程只是整个系统恢复计划的一部分。级联 — 由任何位置的事件触发的系统元素不受控制的连续损失。级联导致大面积的电力服务中断，无法阻止其连续蔓延到适当研究预先确定的区域之外。数据库 — 为报告、搜索和检索而组织的信息。（注意：除非存在 NERC 或区域数据库，否则数据库的格式和媒体由实体自行决定。）变电站分散负载 — 变电站负载信息配置为表示系统，用于电力流和/或系统动力学建模目的。双回路线 — 在单个结构上构建的两个三相电力传输电路。元件 — 任何带有端子的电气设备，可连接到其他电气设备，例如发电机、变压器、断路器、母线段或输电线路。一个元件可以由一个或多个组件组成。负责互联输电系统可靠性的实体 — 负责确保互联输电系统按照适用的 NERC 标准进行规划和运行的一方或多方（例如输电所有者、独立系统运营商 (ISO)、区域输电组织 (RTO) 或其他团体）。负荷服务实体 — 提供或安排满足其客户的电力需求和能源要求的实体。
![ARXIV：2407.05342V1 [CS.CV] 7 JUL 2024
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arxiv：2407.07035v1 [CS.CL] 9月9日2024
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基于事件触发的增强学习基于超级可靠的低延迟v2x通信的联合资源分配](/simg/3\3a456051cbc8ba5176d68ebda8e39d4dbc06c013.webp)
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摘要。本研究解决了域级逐步学习问题，这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景，在该方案中，域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务，引入了预训练的视力语言模型（VLM），以实现其强大的推广性。但是，这会引起一个新问题：在适应新任务时，预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰，从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它，这需要大量计算。为了有效地解决此问题，我们提出了无知的无干扰知识集成（DIKI）框架，从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说，我们设计了一种完全残留的机制，可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中，同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外，此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明，我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法，并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到：https：//github.com/lloongx/diki。