XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单轮
下一轮童军活动战略概述
随着《童军战略》进入审批阶段，成员组织将在世界童军大会之前和期间参与其中。会议前将分享视频，以更清楚地说明达成战略提案所采取的步骤。同时，成员组织将获得反馈流程的指导，并有机会参加网络研讨会，作为会议前参与的一部分。在世界童军大会期间，《童军战略》将在全体会议和分组会议上分享，鼓励成员组织继续贡献意见。还将举行一场会议，进一步探讨构成战略制定基础的研究方法和研究结果。成员组织可以参与对《童军战略决议草案 2024-C》和会议文件 5B 中的战略本身的正式修订过程。有关修订过程的更多信息和指导将在 scoutconference.org 上提供。 《2024-C童军运动战略》决议草案由世界童军委员会提出，将在第43届世界童军大会的决议表决中供大会审议。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
谷轮涡旋® (36 pt.) - 气候技术
可靠性 - 将久经考验的 Copeland Scroll ™ 压缩机可靠性与先进的电子控制器和诊断相结合，大大提高了设备的可靠性。故障代码警报和故障代码检索功能提供信息，帮助提高系统诊断的速度和准确性。集成电子设备可防止过流、过热、相位旋转不正确、压缩机循环、高压复位、低压切断。当发生液体回流时，它还可以向操作员发出警告信息，从而防止设备受到严重损坏。
行星轮移动机器人自主移动性的进展：综述
五十多年来，轮式移动机器人 (WMR) 已被证明是太空探索和行星任务中不可或缺的一部分。能够穿越各种各样的环境、机动性、能够被引导至特殊位置以及相对于其他平台更低的重量和功耗是其越来越受欢迎的原因。图 1 描述了过去、现在和未来在不同地外天体上执行任务的著名 WMR。有关行星 WMR 的全面参考书目，请参阅（Sanguino，2017）。行星上的 WMR 的运行需要复杂的软件和硬件解决方案来进行制导、导航和控制（GNC）。这确实是因为地外天体上的条件不同。复杂而未知的环境、与异质土壤的相互作用、陡坡、松散和多相地形、在低重力区域行驶、恶劣的照明条件、GPS 信号不可用、功耗限制以及嵌入式系统的计算限制都是开发 GNC 模块时必须处理的关键挑战（Quadrelli 等人，2015 年）。里程表或车辆相对于某些局部参考的姿态和方向知识是 GNC 算法的关键组成部分。由于存在限制和不确定性，当前的行星 WMR 依靠与地面站的远程通信来执行里程表并规划安全运行。这种地面在环操作可缩短车辆在环路中停留的时间。
轻松击败市场的板块轮动策略......
• 材料 (XLB) • 能源 (XLE) • 金融 (XLF) • 工业 (XLI) • 科技 (XLK) • 消费必需品 (XLP) • 公用事业 (XLU) • 医疗保健 (XLV) • 非必需消费品 (XLY)
2025 年早期检测和针对性治疗 - 第 2 轮
i. 诊断标记和指标 - 开发可靠的症状前标记和诊断疾病指标和生物标记（包括数字生物标记），以尽早预测和检测关节炎，包括影响和/或预测疾病发展的社会和社会心理因素以及健康不平等。这可以包括检测开发和验证，其中有明确的临床实施发展途径，以及使用探索性终点为开发新措施提供临床有效性。ii. 遗传风险评分 - 探索将其作为常规临床管理的一部分，用于已知与遗传有关的关节炎疾病。iii. 精准医疗和分析/分层方法 - 跨多组学平台、信息学、数字数据源和医疗技术开展工作，开发和改进有针对性的治疗和个性化干预措施，以阻止或逆转疾病进展。这包括识别具有不同疾病机制、生活经历或对治疗有特定反应的人，以了解治疗何时以及对谁有效或无效。iv. 测试治疗 - 临床试验，例如首次人体试验、可行性或治疗效果研究。 v. 药物或手术的替代方法——开发可靠、经济有效的心理治疗和社会干预措施。vi. 卫生服务研究——了解影响健康行为的个人、家庭、组织、机构、社区和人口层面的行为、心理、组织和社会因素，并获得有效、高效的优质、经济有效的医疗保健。