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靶向肿瘤和癌症的策略
癌症的第一个描述是在埃及纸莎草纸上发现的，其历史可追溯至公元前1600年。直到19世纪，它被认为是一种无法治愈的疾病，当时手术清除通过麻醉，改进的生物医学技术和组织学控制更有效。在1950年之前，手术是最优选的治疗方法，但是，在1960年之后，放射治疗开始用于控制局部疾病。然而，随着时间的流逝，人们意识到手术，辐射或两者结合都不能充分控制转移癌症，并且为了有效治疗，需要治疗才能到达人体的每个器官。因此，当前治愈癌症的努力一直集中在药物，生物分子和免疫介导的疗法上。在1940年代的氮芥末引入被认为是
基于DAG 和AHP-TOPSIS 算法的多乘员协同任务分配方法研究
等方面 . 人机功能分配主要包括静态和动态两种类型 , 静态功能分配是从功能特性和需求分析入手 , 通过比较人 和系统在完成该功能上的能力优势或绩效优劣 , 决定该功能分配给人还是系统 . 动态功能分配方法则是在静态 人机功能分配的基础上 , 当动态触发机制响应时 , 允许系统在运行阶段根据情况的变化将功能在人与系统之间 动态地重新分配 , 提高整体的工作效率 . 多智能体的任务分配是指在作战开始前 , 指挥中心通常会根据已掌握的 战场信息 , 对己方作战单元进行任务预分配 . 但随着战场情景变化以及突发情况的出现 , 预分配方案可能会使得 执行任务的效能降低 , 多智能体如何调整自身任务 , 使得执行任务的效能保持最大是其研究的主要内容 . 计算机 任务调度研究的是将任务动态地调用给各个虚拟机并提供给用户使用 , 怎样合理地将任务分配给不同的虚拟机 , 进而提升整个系统的性能是其研究的重点 . 以上分配原则对于多乘员分配有很好的参考价值 , 但舱室乘员间任 务分配时 , 主要考虑到人的特性 , 需要以人的理论基础来加以研究 [4] . 针对实际作战过程中 , 乘员应对非预期事件效率低下的问题 , 本文提出了一种多乘员协同动态任务分配方 法 . 在非预期事件触发时 , 对任务进行 DAG 分解及分层 , 根据乘员脑力负荷、乘员能力、任务相关度以及时间成 本四个因素 , 按照一定的任务分配顺序 , 基于 AHP-TOPSIS 方法进行乘员的优选 , 实时更新乘员状态 , 并以此为 依据进行下一任务的分配 . 任务分配过程可实现随乘员状态变化而动态调整 , 达到负荷均衡、效能最优 , 从而将 多任务分配问题简化为单个任务的多属性决策问题 .
COAG/2022/INF/7-种子工业绿色开发会议的结果（2021年11月4日至5日）
1。种子工业1的绿色开发会议1于2021年11月4日至5日以虚拟格式举行。它的总体目标是为粮农组织成员和思想领袖提供一个中立的论坛，讨论基于证据的解决方案，以限制农民获得优质种子和种植优选的生产性，营养和富有弹性的作物品种的材料。Strategically, the event was a means to identify priority interventions to implement relevant aspects of FAO Strategic Framework 2022-31, aimed at the transformation to more efficient, inclusive, resilient and sustainable agrifood systems for better production , better nutrition , a better environment and a better life , thus contributing to the achievement of the 2030 Agenda and its Sustainable Development Goals (SDGs), especially SDGs 2 and 1。
Imagen 3 -Googleapis.com MTR V3：2024 Waymo Open DataSet挑战的第一名解决方案 - 运动预测 Gemma 3技术报告-Googleapis.com 2025年1月的学期清单-Googleapis.com
文本对图像（T2I）模型驱动了许多用例，例如在图像生成和编辑中以及场景理解。在此技术报告中，我们概述了Google Imagen家族中最新模型的培训和评估，Imagen3。在其默认配置下，Imagen 3以1024×1024分辨率生成图像，然后可以进行2×，4×或8×UPS采样。我们对其他最先进的T2I模型描述了我们的评估和分析。我们发现Imagen 3比其他模型更优选。特别是，它在光真相和遵守长而复杂的用户提示方面表现良好。部署T2i模型引入了许多新的挑战，我们详细描述了专注于了解与该模型家族相关的安全性和责任风险，以及我们为减少潜在危害的努力。
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
如何投资硬石锂 - 电池材料评论
•spodumene：富含脚本的沉积物构成了当前挖掘的硬石锂沉积物的大部分。这是一种硅酸锂硅酸盐矿物质，通常在pegmatites中的粗粒晶体中形成。•petalite：Petalite是一种铝硅酸锂矿物质，通常是Pegmatite系统中的次要矿物。它的铁通常低于spodumene，对于陶瓷应用而言是优选的。•赤铁矿：鳞石是云母家族中的矿物质，具有复杂的化学配方，其中包含各种浓度的钾，锂，铝和二氧化硅。它可以含有氟，其高浓度通常是锂加工中的阴性。•Zinnwaldite：Zinnwaldite是另一种云母矿物质，以及钾，锂，铝和二氧化硅也含有铁。它也可能包含氟。
开放GTEM细胞用于EMC预遵从性测试
GTEM电池是一种锥形的杂种终止50欧姆条带装置，用于辐射排放和电子设备的免疫测试。这不是一个替代品，但由于其大小和成本，它是态室内测量的方便替代品。一个GTEM电池由隔膜组成，中间的导电带和连接到地面的墙壁。几何形状旨在呈现50Ω条线。测试的设备（DUT）放在底壁和隔膜之间。TBGTC1是一个“开放式GTEM单元”，没有侧壁，可方便地放置DUT和优选的垂直配置。它可能会拾取RF背景噪声，但是可以通过对DUT供电或将GTEM-Cell放在屏蔽帐篷中之前对电池输出信号进行测量来考虑，这也可以从Tekbox获得。
了解通过最佳选择性激光熔化（SLM）条件制造的304L的出色机械性能
摘要：通过单个因子和正交测试获得了304L不锈钢的最佳SLM条件。结果表明，当激光输出功率为190 W时，最佳硬度（75 hrb）和相对密度（RD 99.24％）可以获得，扫描距离为0.09 mm，扫描速度为800 mm/s。鱼尺度的微观结构是均匀的，紧凑，最佳样品中有几个孔。细胞颗粒在熔融池的边缘附近随机分布，并形成了一些优选的颗粒柱晶体结构。在细胞结构之间观察到大量的纠缠位错，形成位错簇。球形纳米原子，富含Si，Mn和O。样品的机械性能是高度各向异性的，并且在拉伸裂缝处有明显的颈部和延展性。