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抗NMDA受体脑炎对加巴喷丁的反应：文献报告和审查
抗N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体脑炎是一种特征良好的免疫介导的脑炎。越来越多地被认为是儿童脑炎的常见原因之一，但经常被误诊，尤其是在资源受限的环境中。有关最佳治疗策略的持续辩论。在本案报告中，尽管缺乏对甲基促甲硅烷的反应，但我们希望通过其对NMDA受体的直接影响来强调这种临床神经精神疾病对加巴喷丁的戏剧性反应。这种疾病应该是无法解释的行为/精神病症状和运动障碍的进行性脑病的患者的鉴别诊断。应在对照临床试验中进一步研究与加巴喷丁见证的改进。
卡塔尔眼睛55％到2030年蔬菜的自给自足哈马斯宣布对加沙停火协议的全面承诺，三名人质释放
在加沙（Gaza）说，几辆车辆到达了加沙Al Rimal附近的Al Saraya地区，载有三名被拘留者，其名称是由Al Qassam宣布的。作为协议的一部分，将被拘留者移交给以色列当局。加沙的红十字队穿过Netzarim走廊，向加沙市带到了加沙城，并接到了24岁的24岁的Romi Gonen，28岁的Emily Damari和31岁的Doron Stein-Brecher将其转移到以色列方面。哈马斯的武装翼昨天表示，只要以色列在休战生效几小时后，就会观察到加沙的停火。“我们和抵抗力量宣布我们对停火协议的全部征服，同时强调所有这一切取决于敌人的承诺，” Ezzedine Al Qassam的发言人阿布·奥贝达（Abu Obeida）在视频消息中说。据法新社报道，随着停火在早晨生效，成千上万的流离失所的战利品帕利斯尼亚人出发穿越了偏离的加沙地带，返回家乡。在
Trudeau的领导力 - 对加拿大人的调查 - Leger Marketing
在艾伯塔省的大多数特定类别中，总体可支配支出的恶化趋势也会回荡。这与全国平均水平形成鲜明对比，该平均水平显示出恢复的迹象，尤其是在旅行和餐饮等关键类别中。的结果继续增强了艾伯塔省对经济的看法的感觉，仍然比加拿大其他地区更加陡峭。
利用 LLM 聊天机器人对加密协议进行形式化描述
提示︓ 以下是用自然语言编写的Yahalom协议、Needham-Schroeder对称密钥认证协议的描述，以及Tamarin Prover的Needham-Schroeder对称密钥认证协议脚本。请为Tamarin Prover编写一个Yahalom协议的脚本……
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十分之一加拿大人（69％）认为贾斯汀·特鲁多（Justin Trudeau）应该辞职，以允许其他人在下次选举中领导自由党。这标志着与2024年9月的最后一次提出的问题相比，这标志着七点。在保守派选民中，有88％的人认为特鲁多应该辞职，而当前自由主义者的三分之一（33％）也感到同样。在2024年6月下旬的一项Leger Poll，有26％的自由党选民表示，贾斯汀·特鲁多不应领导下次选举（即辞职）。7点比该民意调查发现的要小。
“关税大王”特朗普当选对加拿大经济意味着什么？
越来越多从事季节性工作的工人遇到了所谓的“黑洞”，即他们无法凑够足够的工作周数和 EI 福利周数来度过一整年。造成这种情况的原因有很多，例如恶劣天气的增加可能会扰乱通常可以从事季节性工作的时期。但主要原因是，获得福利所需的工作小时数以及工人可以领取 EI 福利的周数直接取决于他们所在 EI 地区的失业率。多年来，加拿大官方公布的失业率一直呈下降趋势。失业率总体下降并不是因为可用工作岗位增加，尤其是在传统的淡季。失业率下降主要是因为找工作的人减少了，学生工作较少，而退休人口的比例更大。
项目标题：对人类对加热的热调节响应进行建模，并没有新颖的热控制服装，以帮助对抗C
开发一个个性化的热生理数字双胞胎，可用于预测热挑战性环境中乘员的健康和表现。第1部分将是基于广泛的气候和个人输入参数（包括年龄，健身和水合状态）的下一代热生理模型的开发。我们还将使用该模型来预测低成本，可持续解决方案的有效性，例如新型的热控制服（TCS），该套件（TCS）提议在不需要空调的无需空调的情况下维持体温。第2部分将涉及模型验证。人类生理学MSC学生项目将在盖伊校园的人类和应用生理科学中心的热室中进行，以评估对各种环境条件的热生理反应。博士生将使用这些数据对数字双胞胎进行必要的调整。项目描述
单价 mRNA XBB.1.5 疫苗对加拿大魁北克省 COVID-19 住院患者的有效性：10 个月随访期间变异替换和保护力减弱的影响
是作者/资助者，已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。 （未经同行评审认证）预印本此版本的版权持有者于 2024 年 11 月 13 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.13.24317190 doi：medRxiv 预印本
性能和功耗：使用 CARAML 对加速器上的 AI 工作负载进行系统评估
摘要 — 机器学习 (ML) 技术的快速发展推动了专用硬件加速器的发展，旨在促进更高效的模型训练。本文介绍了 CARAML 基准测试套件，该套件用于评估在一系列硬件加速器上训练基于 Transformer 的大型语言模型和计算机视觉模型时的性能和能耗，包括 NVIDIA、AMD 和 Graphcore 的系统。CARAML 提供了一个紧凑、自动化、可扩展和可重复的框架，用于评估各种新型硬件架构中 ML 工作负载的性能和能耗。本文详细讨论了 CARAML 的设计和实现，以及一个名为 jpwr 的自定义功率测量工具。索引术语 — 机器学习、能量、NLP、计算机视觉、AI、性能测量、基准、GPU、IPU、加速器