XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人介入
配电变压器节能标准
在 2007 年制定配电变压器规则的过程中，《2005 年能源政策法案》（EPACT 2005），Pub.L. 109–58 修订了 EPCA，为低压干式 (LVDT) 配电变压器制定了标准。（EPACT 2005，第 135(c) 节；编纂于 42 U.S.C.6295(y)）因此，DOE 将这些变压器从该规则制定范围中移除。72 FR at 58191（2007 年 10 月 12 日）。2007 年最终规则公布后，某些当事人向美国第二和第九巡回上诉法院提交了复审申请，对最终规则提出质疑，并且允许其他几个当事人介入支持这些申请。（所有这些当事人在下文中统称为“请愿人”。）请愿人声称，在制定配电变压器的节能标准时，DOE 没有遵守 EPCA 和 1969 年国家环境政策法案 (NEPA) 的某些适用规定，42 U.S.C.4321 等。DOE 和请愿人随后达成和解协议以解决该诉讼。和解协议概述了加快
被告人 Antrix Corp. Ltd. 的简报
2. 23-1201 号案件的被告是 Antrix Corp. Ltd. 和 Devas Multimedia Private Limited。Antrix Corp. Ltd. 是地区法院的被告，也是第九巡回法院 20-36024 号和 22-35103 号案件的上诉被告。被告 Devas Multimedia Private Limited 是地区法院的上诉申请人，也是第九巡回法院 20-36024 号案件的上诉申请人，也是第九巡回法院 22-35085 号案件的上诉申请人。24-17 号案件的被告是 Antrix Corp. Ltd.、CC/Devas (Mauritius) Limited、Devas Multimedia America, Inc.、Devas Employees Mauritius Private Limited 和 Telcom Devas Mauritius Limited。如上所述，被告 Antrix Corp. Ltd. 是地区法院的被告，也是第九巡回法院第 20-36024 号和第 22-35103 号案件的上诉被告。被告 CC/Devas (Mauritius) Limited、Devas Multimedia America, Inc.、Devas Employees Mauritius Private Limited 和 Telcom Devas Mauritius Limited 是地区法院的介入者原告，也是第九巡回法院第 20-36024 号案件的上诉人介入者，
培养性阴性感染性心内膜炎，具有非典型表现和散布的多器官栓塞
感染性心内膜炎（IE）由于危及生命的并发症，包括各种器官的全身性栓塞，与高发病率和死亡率高9-30％有关。并发症在释放阳性病例中更为常见。在培养基中，系统性栓塞，尤其是在单个患者中发生多机器人介入非常罕见。 这种状况可能会大大增加医院的死亡率，并在诊断和管理中构成独特的Chal lenges。 我们提出了一个14岁女性的案例，她呈现出一个周的含糊左上象限和发烧的一周历史。 在演讲中，她完全有意识，但带有败血性冲击的迹象，需要血管收缩的支撑和给予广谱抗生素。 有广义的腹部压痛。 腹部超声显示脾脏的地理性低技术性，小肠壁增厚。 对比增强的计算机断层扫描（CECT）腹部用缺血性小肠证实脾脏和肾脏梗塞。 经胸膜超声心动图显示在二尖瓣处的植被。 她在入院期间出现严重的头痛。 CT头和常规的脑血管造影表现出破裂的霉菌性动脉瘤。 她的所有血液培养结果在整个入院过程中持续呈阴性，这可能是由于样本收集之前的抗生素启动。 尽管文化产生了负面的文化，但如上所述，她对各种器官发展了传播的倾向。 一个月后进行二尖瓣更换。在培养基中，系统性栓塞，尤其是在单个患者中发生多机器人介入非常罕见。这种状况可能会大大增加医院的死亡率，并在诊断和管理中构成独特的Chal lenges。我们提出了一个14岁女性的案例，她呈现出一个周的含糊左上象限和发烧的一周历史。在演讲中，她完全有意识，但带有败血性冲击的迹象，需要血管收缩的支撑和给予广谱抗生素。有广义的腹部压痛。腹部超声显示脾脏的地理性低技术性，小肠壁增厚。对比增强的计算机断层扫描（CECT）腹部用缺血性小肠证实脾脏和肾脏梗塞。经胸膜超声心动图显示在二尖瓣处的植被。她在入院期间出现严重的头痛。CT头和常规的脑血管造影表现出破裂的霉菌性动脉瘤。她的所有血液培养结果在整个入院过程中持续呈阴性，这可能是由于样本收集之前的抗生素启动。尽管文化产生了负面的文化，但如上所述，她对各种器官发展了传播的倾向。二尖瓣更换。由于颅内出血，计划的二尖瓣手术延迟了，她进行了颅骨切除术以去除凝块。在随访期间，她的康复良好，没有心力衰竭迹象或重大损害生活质量。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（3）：363-366。 doi：10.47836/mjmhs.20.3.49马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（3）：363-366。 doi：10.47836/mjmhs.20.3.49
图形对比度学习是高级SCRNA-SEQ数据分析的多功能基础
单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）在单细胞水平上对全转录组基因表达提供了前所未有的见解。细胞聚类长期以来在SCRNA-SEQ数据的分析中已建立，以识别具有相似表达谱的细胞组。然而，细胞聚类在技术上具有挑战性，因为原始的SCRNA-SEQ数据具有各种分析问题，包括高维度和辍学值。现有研究开发了深度学习模型，例如图形机器学习模型和基于对比度的学习模型，用于使用SCRNA-SEQ数据进行细胞聚类，并总结了将细胞聚类的无监督学习到人介入的格式中。虽然细胞聚类的进展是深刻的，但我们没有更接近找到一个简单而有效的框架来学习鲁棒聚类所需的高质量表示。在这项研究中，我们提出了SCSIMGCL，这是一个基于图形对比的学习范式的新型框架，用于图形神经网络的自我监督预处理。该框架促进了对细胞聚类至关重要的高质量表示的产生。我们的SCSIMGCL结合了细胞细胞图结构和对比度学习，以增强细胞聚类的性能。对模拟和实际SCRNA-SEQ数据集的广泛实验结果表明了所提出的SCSIMGCL的优势。此外，聚类分配分析证实了SCSIMGCL的一般适用性，包括最新的聚类算法。所提出的SCSIMGCL可以作为开发用于细胞聚类工具的从业者的强大框架。此外，消融研究和超参数分析表明，在自我监督的学习环境中，决策的鲁棒性表明了我们的网络体系结构的功效。SCSIMGCL的源代码可在https://github.com/zhangzh1328/scsimgcl上公开获得。