• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影,并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前,管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要,但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色,该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作,向其客户提供该策略。因此,在过渡月之后,摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此,管理人的结果和策略的结果可能会有所不同,如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间,则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出,并标有“过渡”字样。
• 本配置文件中显示的业绩结果可能包括加入该策略的摩根士丹利账户的综合数据。这些结果在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分中未加阴影,并带有 Select UMA 标签。 • 结果还显示了在 Select UMA 计划中启动该策略之前,管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。这些结果以灰色阴影显示并标记为管理人。虽然这一业绩很重要,但它并未反映摩根士丹利在实施该策略方面所扮演的角色,该角色反映在配置文件的投资结果和投资组合季度回报部分的未加阴影部分中。摩根士丹利与管理人合作,向其客户提供该策略。因此,在过渡月之后,摩根士丹利不会显示管理人自己投资于其投资策略版本的账户的综合数据。因此,管理人的结果和策略的结果可能会有所不同,如下文进一步讨论的那样。 • 如果经理的业绩和策略的业绩之间的过渡月份出现在某个季度的中间,则该季度或年份将在概况的“投资业绩”和“投资组合季度回报”部分中以蓝色标出,并标有“过渡”字样。
3:50pm 11-6:每通道 7.4μW 和 860μm² 的冷冻 CMOS IC,用于半导体量子位的 70 通道频率复用 μs 读出 » Quentin Schmidt 先生(法国)1 、Brian Martinez 先生(法国)1 、Thomas Houriez 先生(法国)1 、Baptiste Jadot 博士(法国)1 、Dr. Aloysius Jansen (法国) 2 , Xavier Jehl 博士 (法国) 2 , Tristan Meunier 博士 (法国) 3 , Gaël Pillonnet 博士 (法国) 1 , Gérard Billiot 先生 (法国) 1 , Adrien Morel 博士 (法国) 4 , Yvain Thonnart 博士 (法国) 5 , Franck Badets 博士(法国)1 (1.大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,Leti,F-38000 格勒诺布尔,法国,2. 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,PHELIQS,F-38000 格勒诺布尔,法国,3. Quobly,F-38000 格勒诺布尔,法国;大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CNRS,尼尔研究所,F-38000 格勒诺布尔,法国,4. SYMME,大学。萨瓦勃朗峰,安纳西,法国,5.大学。格勒诺布尔阿尔卑斯,CEA,List,F-38000 格勒诺布尔,法国)
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/)适用于本文中提供的数据,除非在信用额度中另有说明。
方法:根据Prisma指南,最初于2018年11月进行文章搜索,并于2019年1月和2019年3月更新。两名调查人员独立搜索了Medline,PubMed,Psycinfo,Web of Science,Science Direct和JSTOR,搜索专注于包括“护理定制”,“个性化服务和医疗保健”,“个性化服务和个性化护理”,“个性化护理”,“个性化护理”,“针对性人群”和标题或摘要中的“目标人群”。定义了包含和排除标准。在研究选择和数据提取方面的分歧通过两个审阅者之间的共识和讨论来解决。结果:我们确定了2008年至2019年之间发表的70篇文章。大多数文章(n = 43)于2016年至2019年发表。出现了用于分割分析的四类患者特征:临床,社会心理,服务和成本。我们观察到这些特征通常与最常见的组合,即临床,社会心理和服务共存。少数文章(n = 18)报告了有关护理,经验和成本质量的评估。最后,很少有文章(n = 6)正式定义了与大规模定制相关的概念基础,而只有一半的文章使用现有理论来指导其分析或解释。
结果:患者中男性 17 人(40%),女性 25 人(60%),年龄 36 至 84 岁(中位数:67 岁)。PS 为 0(55%)或 1(45%),肝内胆管癌 (CCA)(21 人,50%),胆囊癌(8 人,19%),肝门部 CCA(7 人,17%),远端 CCA(4 人,10%)和壶腹部瘤(2 人,5%)。BTC 为 LA 或 M 的患者分别为 10 人(24%)和 32 人(76%)。胆道支架置入患者为 14 人(33%)。中位数为 10 个疗程,中位数治疗持续时间为 6 个月。没有不良毒性问题,没有发热性中性粒细胞减少症、因毒性或毒性死亡而紧急入院。我们观察到 12 例部分缓解 (29%) 和 19 例疾病稳定 (45%)。六名患者 (14%) 接受了二次 R0-R1 切除术。中位 TTP 为 8 个月 [95%CL,6 – 10],中位 OS 为 15 个月 [13 – 17]。接受二次切除术的患者的 3 年无病率为 83%。结论:一线 FOLFIRINOX 为 LA 和 M-BTC 患者提供了有希望的结果。它值得进行前瞻性评估,以进一步改善晚期 BTC 的结果。
抽象人工智能(AI)正在通过改变个性化的产品设计来满足对定制解决方案的不断增长的需求,从而彻底改变了制造业。这项研究强调了机器学习,生成设计和预测分析等AI技术如何使制造商能够预测消费者的偏好,优化设计参数并促进大规模定制,同时保持效率,可扩展性和质量。该研究强调了AI在实时决策和生产敏捷性中的作用,展示了其克服传统设计限制并提高客户满意度的能力。还探讨了关键挑战,包括数据隐私问题,算法偏见以及对跨学科协作的需求。通过案例研究和仿真,该研究证明了AI驱动系统的切实好处,例如提高产品质量和运营效率,同时确定了智能制造中最佳实践和未来创新的机会。最终,这些发现突显了AI在重塑生产过程中的变革潜力,为个性化,高效和以客户为中心的制造业的新时代铺平了道路。关键字:人工智能,个性化产品设计,大规模定制,机器学习,生成设计,预测分析,数字双胞胎,智能制造
鉴于当前的生物多样性损失率,保护必须是政府和组织保护生态系统运作并确保可持续未来的全球优先事项(Diaz 2019)。在这种情况下,发起了一个项目的呼吁,以在比利时沃伦尼亚建立前两个国家公园。在其中,半山谷于2022年12月9日正式指定了国家公园。Semois Valley国家公园(SVNP)跨越卢森堡和Namur省的28,903公顷。以其茂密的森林和河流网络而闻名,该公园主要以塞莫斯河为中心,森林占其地区86.54%。公园包含使用欧洲自然信息系统(EUNIS)分类的栖息地,其中包括介质的草原(E2--9%的NP区域),季节性湿和湿的草地(NP区域的E3-0.7%),河流和FEN磨砂膏(NP区域的F9-0.3%)。此外,SVNP的特征是由历史人类活动所塑造的独特栖息地,例如19世纪的不活动的板岩采石场,曾经是该地区板岩行业的一部分。这些以前的工业活动,曾经对瓦洛尼亚具有经济意义,现在有助于塑造公园的景观(Remacle 2007)。公园还需要覆盖15,648公顷的各种保护名称(大约占其总面积的54%;图1),包括10个Natura 2000站点。此外,它包含四个在生物学上重要的湿地,总计3.10公顷(parc National de la lavalléedela semois 2021)。在公园的大部分地区,广泛的保护地位强调了保护景观及其生物多样性的强烈区域承诺。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
背景:非传染性疾病(NCD)需要更长的护理,为此,医疗保健系统必须获得技术先进的解决方案以增强患者护理。Swasthya Pahal(所有人的健康)是一种创新,互动,多语言,独立的,基于互联网的计算机程序,旨在改善NCD的自我管理。目的:本研究旨在通过确定Swasthya Pahal计划在医院和社区环境中在Chennai,Tamil Nadu的农村和城市环境中确定慢性NCD(糖尿病,高血压,高胆固醇和肥胖)的自我管理。可以通过使用便携式健康信息信息亭来实现入学的个人的风险因素概况,并增强其对NCD的自我管理,该信息使用可持续,多环境,可访问,可访问,负担得起,可偿还,可偿还和量身定制(SMAART)模型。方法:将对来自泰米尔纳德邦钦奈的农村地区(n = 1400)和城市地区(n = 1400)和城市地区(n = 1400)的2800名个人的方便样本进行定量研究。将收集有关社会人口统计学,健康行为和临床状况以及知识,态度和实践的数据。将测量体重,血压和随机血糖水平等客观评估。此外,还将确定Swasthya Pahal计划的有用性,接受和有效性。结果:将使用描述性分析来汇总结果。国际注册报告标识符(IRRID):PRR1-10.2196/39950将进行适当的双变量和多变量回归分析,以确定Swasthya Pahal在更广泛的环境中有用,接受和有效性的结果变量的预测指标。所有分析将使用SAS(版本9.1; SAS Institute)进行,结果将报告为95%CI值,P <.05。结论:该研究提议通过基于SMAART信息学框架的Swasthya Pahal计划的实施来增强农村和城市社区环境中NCD的自我管理。这项研究旨在了解swasthya pahal在城市和农村环境中各种各样的人群中的实施,可接受性和可用性。