XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System威视
盖特威社区技术学院（GCTC）
盖特威社区技术学院 (GCTC) 制定了一项质量提升计划，以支持其使命、愿景和价值观，包括通过其战略计划“实现改变”中规定的战略为学生做好进入全球市场的准备。通过全面的两年分析，学生、教职员工和教师确定，最有影响力的改变领域之一是学生第一年的体验。具体来说，学院社区认为需要通过非学术评估、整体咨询和引人入胜的入学体验为学生提供良好的开端，从而提高学生的成功率、留校率和坚持率。盖特威的 QEP 是 SMART：通过咨询、留校和过渡进行学生指导。SMART 策略和学习成果学院确定了四种策略和四种相应的学习成果，构成了 SMART 项目的框架。这四种策略共同构成了一个综合的指导结构，可以满足新生的整体需求，并在整个大学第一年营造出一种全面的学生支持环境。策略学习成果整体评估：在整体评估方法中，学院将使用非学术评估工具，使顾问和指导人员能够提供有关内部和外部资源的信息，以促进学生坚持不懈。
威洛比综合交通战略 2036
出行需求管理 (TDM) – 通过干预（不包括提供主要基础设施）来修改出行决策，以便实现更理想的交通、社会、经济和/或环境目标，并减少出行的不利影响。TDM 的目的是减少出行总量，尽量减少扩建道路系统的需要，减少车辆碰撞事故，防止进一步拥堵，减少空气污染，节约稀缺资源，增加非汽车交通的份额。
威康信托生物医学假期奖学金
项目名称 研究细胞竞争潜在调节剂的作用 项目概要 细胞竞争是一种生物现象，在发育和成年期起着至关重要的作用，因为它确保组织保持体内平衡。细胞竞争类似于细胞规模上的达尔文进化论。当组织由具有不同相对“适应性”的细胞组成时，适应性更强或更适应的细胞（“赢家”）将淘汰适应性较差的“输家”细胞。毫不奇怪，这种现象被用于癌症等疾病，其中肿瘤细胞可以消灭正常细胞并因此在组织中定殖。尽管长期以来人们对细胞竞争一直很感兴趣，但我们仍然缺乏有关控制细胞竞争的分子机制的重要见解。我们最近在果蝇中创建了一种遗传工具，使我们能够通过在同一组织中生成具有不同适应性的细胞克隆来研究体内细胞竞争。这使我们能够潜在地破译控制细胞竞争的分子机制。利用该工具，我们分析了果蝇细胞竞争的两种范式，生成了“赢家”和“输家”细胞的转录组特征，并确定了在“赢家”和“输家”细胞中差异表达的基因，这些基因是细胞竞争的潜在新型调节剂，我们旨在在此项目中进行研究。
纽约州奥斯威戈港
港口特色 位于安大略湖畔，纽约州奥斯威戈县奥斯威戈市。 授权：1870、1907、1930、1940、1948、1954 和 1962 年《河流与港口法案》。 深吃水商业港口。 项目水深：湖泊进水航道 27 英尺；外港 25 英尺；奥斯威戈河下游航道 24 英尺；奥斯威戈河上游航道、东外港区和西外港区 21 英尺。 2021 年发运和接收物料 28.2 万吨。 与 7 个商业港口相连：从 7 个港口接收。 奥斯威戈河上有 280 英亩的外港和 3,000 英尺的联邦航道。 主要利益相关方：奥斯威戈港务局、美国海岸警卫队、NRG 能源、斯普拉格能源、拉法基水泥、Essroc 水泥和私人码头。项目要求 港口每 4 年需要疏浚约 72,000 立方码以维护航道。港口最后一次疏浚是在 2023 年，当时清除了 30,000 立方码的物质。 西箭头防波堤需要对几个严重损坏的部分进行重大修复。一些部分的增量修复已于 2018 年和 2019 年完成。其余部分的修复工程和设计已于 2023 年完成。后续施工计划于 2024 年至 2025 年进行，以修复剩余未修复的部分。
WTTE-RNN：威布尔事件时间循环神经网络
在本文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰序列和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险之类的概念，并且如果允许的话可以收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件发生时间的预期值和分位数。它还会导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监测和探索性分析。我们使用一个通用的删失数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。对具有不同程度删失和时间分辨率的模拟数据评估了所提出的模型。我们将它与二元固定窗口预测模型和处理删失数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优点和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上训练的能力。将 CMAPSS 数据集应用于模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。
生物医学信号处理和控制 - WRAP：华威
使用症状/体征检测呼吸系统疾病的人工智能 (AI) 系统可能会改善诊断，尤其是在资源有限的环境中。此类 AI 系统的异质性导致需要持续分析性能以指导未来的研究。本系统文献综述旨在研究使用机器学习 (ML) 根据症状和体征检测肺炎的诊断 AI 系统的性能和报告，并就设计和实施预测 ML 算法的最佳实践提供建议。本文遵循 PRISMA 协议进行，通过搜索 PubMed、Scopus 和 Ovid SP 数据库（上次搜索时间为 2021 年 5 月 5 日）确定了 876 篇文章。为了纳入，研究必须使用 AI 将临床诊断的肺炎与对照或其他疾病区分开来。使用 STARD 2015 工具评估偏倚风险。从 16 项纳入研究中提取了有关研究特征、ML 模型特征、参考测试、研究人群、准确度测量和伦理方面的信息。所有纳入的研究在研究设计、诊断设置、研究人群和 ML 算法方面都存在高度异质性。研究报告在方法和结果方面的质量很低。围绕 AI 算法的设计和实施的伦理问题没有得到很好的探索。虽然没有在所有研究中使用单一的性能指标，但大多数研究报告的准确度超过 90%。有强有力的证据支持进一步研究 ML，以便根据易于识别的症状和体征自动检测肺炎。为了帮助提高未来研究的有效性，根据本研究的结果提供了设计和实施 AI 工具的建议。
团结进步：威根自治市的新时代
刘易斯·格林伍德 (Lewis Greenwood)，政策和战略助理主任 联系人：西蒙·哈沃思 (Simon Haworth) (S.Haworth@wigan.gov.uk) 内阁投资组合持有人和领域：议员 D T Molyneux，经济发展和复兴投资组合持有人（执行领导人），议员 Keith Cunliffe，成人社会关怀投资组合持有人（副领导人），议员 Nazia Rehman，金融、资源和转型投资组合持有人。摘要：团结进步是一场统一的变革运动，它为维冈议会和维冈自治市广场伙伴关系在未来十年的新时代设定了战略方向。本报告阐述了议会在过去一年中如何与合作伙伴合作制定“团结进步”的工作方式和使命，以及我们作为议会将如何支持这些目标的实现。链接到公司优先事项：我们的员工：我们在一起感到快乐、安全、包容并互相照顾：
USAG 威斯巴登班车时刻表
运行 # 2 1 3 2 3 2 3 Mainz-Kastel 存储 TMP 10:00 11:15 12:15 13:35 15:45 16:45 Mainz-Kastel 附属车队 10:13 11:28 12:28 13:48 15:58 16:58 Clay North 大楼 3310 A 10:30 11:45 12:45 14:05 16:15 17:15 18:15 Clay Kaserne 欢迎中心大楼1023W 10:35 11:50 12:50 14:10 16:20 17:20 18:20 Clay Kaserne DFAC 10:38 11:53 12:53 14:13 16:23 17:23 18:23 Clay Kaserne，Resillience 大厦。 1202 10:40 11:55 12:55 14:15 16:25 17:25 18:25 Clay Kaserne 正门 10:42 11:57 12:57 14:17 16:27 17:27 18:27 Clay 北大厦。 3310 B 10:47 12:02 13:02 14:22 16:32 17:32 X 海纳伯格佛罗里达大街 (靠近小卖部) 11:02 12:17 13:17 14:37 16:47 17:47 18:42 海纳伯格威斯巴登陆军旅舍 11:05 12:20 13:20 14:40 16:50 17:50 18:45 海纳伯格德克萨斯大街（PX 附近） 11:07 12:22 13:22 14:42 16:52 17:52 18:47 Crestview，Sonnenstrasse 11:12 12:27 13:27 14:47 16:57 17:57 18:52 Crestview，Merkurstrasse 11:14 12:29 13:29 14:49 16:59 17:59 18:54 Crestview，Saturnstrasse 11:16 12:31 13:31 14:51 17:01 18:01 18:56 Aukamm 11:26 12:41 13:41 15:01 17:11 18:11 19:06