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沃伦（Markey），马基（Markey），奥钦克洛斯（Auchincloss）致农村健康集团的最后一封信，以获取管理健康的健康。
1 Fierce Healthcare, “Steward Health Care agrees to sell physician group to private equity affiliate in $245M deal,” Heather Landi, August 13, 2024, https://www.fiercehealthcare.com/providers/steward-agrees-sell-physician-group- private-equity-affiliate-245m-deal.伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）参议员给美国受托人董事Twomey的2封信，2024年6月3日，https：//www.warren.senate.gov/imo/imo/media/doc/doc/final_-_warren_warren_warren_brown_letter_to_brown_to_to_ustp_to_ustp_re_steward_steward_bankankankankcycy1.pdf。3 Fierce Healthcare, “Steward Health Care agrees to sell physician group to private equity affiliate in $245M deal,” Heather Landi, August 13, 2024, https://www.fiercehealthcare.com/providers/steward-agrees-sell-physician-group- private-equity-affiliate-245m-deal.4参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）致FTC主席Khan和DOJ助理检察长坎特（Kanter），2024年4月5日，https：//www.warren.senate.gov/imo/media/media/doc/doc/doc/doc/lemmedia/doc/letter_to_to_to_to_to_ftc_ftc_ftc_doj _doj_doj_optum-ptem-stewardshipsships_merger.pdff。5 Private Equity Stakeholder Project, “Lost in Interpretation: Private Equity's Capture of a Vital Sign Language Translation Tool,” August 7, 2024, https://pestakeholder.org/reports/lost-in-interpretation-private-equitys-capture-
一项研究，以获取昆虫在分解和养分回收中的重要作用
ISSN印刷：2617-4693 ISSN在线：2617-4707 IJABR 2024; SP-8（9）：110-114 www.biochemjournal.com收到：11-06-2024接受：15-07-2024 Rupali JS Ph.D.印度新德里，印度德里市ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，Basavaraj N Hadimani Icar-Indian农业研究所，印度新德里，印度德里，印度Vidya Madhuri E Ph.D. ICAR-印度农业研究所昆虫学系学者，印度新德里，印度德里，Bharath Kumar BM，硕士印度泰米尔纳德邦，泰米尔纳德邦，印度旁遮普邦的Phagwara昆虫学，可爱的专业大学昆虫学，印度旁遮普邦，托米尔·纳德·纳德·纳德（Tamil Nadu
通过脉冲激光软沉积 TCO 以获得高质量的超薄多晶硅钝化接触
本文探讨了脉冲激光沉积 (PLD) 透明导电氧化物 (TCO) 在高质量超薄多晶硅基钝化接触上的适用性。通过减小多晶硅层厚度，可以最大限度地减少多晶硅层引起的寄生吸收。然而，多晶硅触点上的 TCO 沉积（通常通过溅射）会导致严重的沉积损伤，并进一步加剧较薄多晶硅层（<20 纳米）的表面钝化。虽然可以使用高温（约 350 摄氏度）热处理来部分修复表面钝化质量，但由于在多晶硅/ITO 界面形成了寄生氧化层，接触电阻率严重增加。或者，我们表明 PLD TCO 可用于减轻超薄（约 10 纳米）多晶硅层的损伤。通过增加沉积压力可以进一步改善多晶硅触点钝化，同时通过在高质量超薄多晶硅（n+）触点上使用 PLD 掺杂铟的氧化锡 (ITO) 层可实现低触点电阻率（约 45 m Ω cm 2）和良好的热稳定性（高达 350 °C）。通过将 PLD ITO 膜的出色光电特性与 10 nm 薄多晶硅触点相结合，可以实现高度透明的正面触点。
将AI与MBSE集成以获取医学的数据提取...
摘要。医疗部门中基于模型的系统工程（MBSE）的采用越来越多，已经促使将医疗标准数字化成数字模型的数字化。此转换促进了一致性，并允许将系统模型元素追溯到相应的规范模型元素。尽管做出了这些努力，但当前的数字化活动在很大程度上依赖手动提取和转换，尤其是从PDF文档到SYSML模型。同时，近年来人工智能（AI）应用程序的扩散为实现此类活动的机会提供了机会。本文有助于将AI与MBSE整合在一起，仅着眼于从文档中提取和转换医疗标准信息到SYSML规范模型。它探讨了使用最近的AI算法从医疗标准中提取数据并将其集成到MBSE实践中的最初结果。评估涉及两个AP-PARACHES，一个开源的多模式分类器模型和专有的大语言模型。该研究根据医学标准评估了这些方法，并概述了未来的工作，包括开源大型语言模型方法的探索。
实施生成式人工智能以获得更好的业务成果
事实上，不同组织投资人工智能的原因各不相同，而这些投资也取得了不同程度的成功：在表示其组织目前正在使用、试行或探索人工智能的受访者中，67% 的人认为提高生产力/效率是关键驱动力，而 42% 的人认为这是其组织目前从人工智能中获得的好处。45% 的受访者表示，其组织有动力开发新的能力/创新，其中 34% 的人实现了这一目标。32% 的人表示更好地利用数据是投资人工智能的原因；同样，29% 的人表示这是已获得的好处。图 3 较小比例的受访者表示，其组织希望实现财务收益，例如降低运营成本（30%）和增加销售/收入（16%）。
利用多AI代理以获取跨域知识...
在人工智能快速发展的领域中，利用和整合各个领域知识的能力是最重要的挑战和机会。这项研究通过部署多ai代理，介绍了一种新型的跨域知识发现方法，每种代理都专门从事不同的知识领域。这些旨在充当领域专家的AI代理商在统一的框架中合作，合成并提供了超越单域专业知识局限性的全面见解。通过促进这些代理之间的无缝互动，我们的平台旨在利用每个代理的独特优势和观点，从而增强知识发现和决策的过程。我们对不同的多代理工作流程场景进行了比较分析，该方案在效率，准确性和知识整合的广度方面评估了它们的表现。通过一系列涉及复杂的跨学科查询的实验，我们的发现证明了域特异性多AI剂系统在识别和弥合知识差距方面具有出色的能力。这项研究不仅强调了协作AI在推动创新方面的重要性，而且为AI驱动的跨学科研究和应用中的未来进步奠定了基础。我们的方法在一个小的试点数据上进行了评估，它显示了我们预期的趋势，如果我们增加了习惯训练代理的数据量，则趋势有望更平稳。
2024 年卢克日 - 哪里可以获取最新信息
2024 年 3 月 21 日 2024 年卢克日：获取最新信息的地方 亚利桑那州卢克空军基地——雷鸟队已经抵达，2024 年卢克日航空展的静态展示已经就位。我们很高兴欢迎社区参加 3 月 23 日至 24 日在卢克空军基地举行的卢克日活动。如果由于拨款失效而导致政府关闭，2024 年卢克日可能无法按计划进行。访问卢克日网站 https://lukedays2024.com/ 并关注卢克空军基地 Facebook 和 Instagram 页面，获取有关 2024 年卢克日状态的最新信息。如有疑问，请致电卢克空军基地公共事务办公室 (623) 856-6011 或发送电子邮件至 56fw.pa@us.af.mil。
Biopharmaceuticals（FBL2M）选修课程的硕士课程，2024年秋季学期，以获取有关课程内容和入学要求的信息
Biopharmaceuticals（FBL2M）选修课程的硕士课程，2024年秋季学期，以获取有关课程内容和入学要求的信息，请在www.uu.se/utbildning/utbildning/utbildning/selma/selma/sok/上阅读课程课程，或检查wwwwwwwwww.antagning.se/universityadmissions.seseseyadmissions.sesese
改进BI-LSTM以获得高精度蛋白序列家族分类器
对于鉴定生物化学过程和活细胞中生物学规范至关重要的主要营养素是蛋白质。蛋白质通常围绕由其家庭类型定义的一个或几个功能。因此，需要识别和分类来根据其结构和家庭分离蛋白质。在这项工作中，我们建立了一个模型来对蛋白质序列的家庭进行分类。我们使用的蛋白质序列数据集由各种生物学意义的大分子组成。分类器是使用BI-LSTM深入学习的。我们通过从结构生物信息学研究合作社的蛋白质数据库中收集数据集，使用令牌化对数据进行预处理，并基于BI-LSTM的深度学习网络对分类器进行建模。由于我们获得了受过训练的模型的最佳准确率，因此我们使用学习曲线，准确率和损失的评估指标来找出模型性能。结果表明，Deep Bi-LSTM具有拟合学习曲线，99％的精度率和0.042损失的出色性能。