XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System惰性
根西岛的惰性废物战略
未来方法的一个关键要素是针对中型和大型建筑项目制定单独的现场废物管理计划。岛屿发展计划要求制定这些计划，详细说明如何管理废物，包括减少废物的措施以及在项目内重复使用或回收材料。这将有助于获取数据以量化有多少材料被转移免于处置，并确定正在实施的废物预防措施。在采用该战略后，应在数据收集三年后实施层次结构中每一层的目标。
如何通过减少治疗来应对心力衰竭的治疗惰性
在 HFrEF 的情况下，临床惰性可能导致治疗延迟或错过开始治疗。惰性可能是由使治疗强化更具挑战性和/或更麻烦的因素引起的，这些因素可能与患者的具体特征或患者就诊和随访的医疗保健系统有关。38 与患者相关的因素可能包括临床（如年龄、性别、血压、肾功能、钾水平、合并症负担、虚弱）、社会经济（如收入、文化背景、家庭环境、孤立）和心理（如精神障碍、痴呆）因素。与医疗保健相关的因素包括结构化随访的可及性和出院前/出院后策略的可用性，以及医生缺乏时间和意识。39 下面将讨论可能导致临床惰性的关键因素以及潜在的相关缓解策略。
无缝惰性气体样品转移工作流程
向净零排放世界过渡是人类面临的最大挑战之一。能源行业是温室气体排放的最大来源之一，是避免气候变化最严重影响的关键。然而，当今的储能设备受到其组成材料性能的限制。克服这些限制需要更深入地了解材料的物理和化学性质。如果材料对空气/湿度敏感，材料研究将变得更具挑战性。
实现目标：克服糖尿病治疗中的治疗惰性
为什么及时调整治疗如此重要？研究表明，尽早控制血糖水平可带来更好的长期效果，并降低人们患心脏病或中风或其他并发症（如眼病、肾病和神经损伤）的几率。在发现自己患有糖尿病后不久就达到 A1C 目标的人更有可能将血糖保持在目标范围内。另一方面，不尽早达到目标会降低人们在治疗后期达到目标的机会。这还会使患者失去已知的“遗留效应”，即早期良好的血糖管理可以持续降低多年后的健康风险——即使患者的 A1C 最终上升。
量子惰性采样和量子不可微性的博弈证明
博弈证明构成了非量子密码安全论证的强大框架，最显著的应用是在不可微性背景下。此类证明的一个基本要素是随机原语的惰性采样。我们通过概括两种最近开发的证明技术开发了一个量子博弈证明框架。首先，我们描述了如何使用 Zhandry 的压缩量子预言机 (Crypto'19) 对一类非均匀函数分布进行量子惰性采样。其次，我们观察了 Unruh 的单向隐藏引理 (Eurocrypt'14) 也可以应用于压缩预言机，为博弈基本引理提供了量子对应物。随后，我们使用我们的博弈框架来证明海绵结构的量子不可微性，假设内部函数为随机。
针对性药物在治疗惰性 B 细胞非小细胞肺癌中的应用...
惰性淋巴瘤的靶向治疗领域继续迅速扩大，该领域的进展已显著改善了患者的治疗效果。这些药物的范围涵盖多个领域和作用机制，包括单克隆抗体、小分子抑制剂、蛋白质降解剂和细胞免疫疗法。许多药物现已获得许可或处于临床后期开发阶段，甚至更多药物已显示出早期前景。在这篇综述中，我们重点关注惰性淋巴瘤的靶向药物领域，特别是滤泡性淋巴瘤 (FL)、淋巴浆细胞性淋巴瘤/瓦尔登斯特伦巨球蛋白血症 (LPL/WM) 和边缘区淋巴瘤 (MZL)。已经可以找到许多关于靶向药物的优秀评论，涵盖慢性淋巴细胞白血病 (CLL) [ 1 – 3 ]、套细胞淋巴瘤 (MCL) [ 4 , 5 ] 和弥漫大 B 细胞淋巴瘤 (DLBCL) [ 6 , 7 ]。
623。地幔细胞，卵泡，waldenstrom和其他惰性B细胞淋巴瘤：临床和流行病学：海报II
dlbcl;弥漫性大B细胞淋巴瘤，TDLBCL；转换的DLBCL，PMBCL；原发性纵隔B细胞淋巴瘤，POD24； 24个月内疾病的进展，ripi；修订后的国际预后指数，HGBCL；高级B细胞淋巴瘤，TCR DLBCL； T-Cell Rich DLBCL，GZL；灰色区域淋巴瘤表1：基线特征
克服 2 型糖尿病的治疗惰性：探索基于机器学习的情景模拟以改善短期血糖控制
1 AMD-AI 国家组协调员，UOS 综合初级和专科护理，ASST Nord Milano，Via Filippo Carcano 17, 20149 Milan，意大利；nicoletta.musacchio@gmail.com 2 Mix-x Partner，Via Circonvallazione 5, 10015 Ivrea，意大利；rita.zilich@mix-x.com (RZ)；fdrcpisani@mix-x.com (FP) 3 罗马大学实验医学系，医学病理生理学、食品科学和内分泌学科，00161 Rome，意大利 4 糖尿病和内分泌科，ASL Nord-West Tuscany，54100 Massa Carrara，意大利； fabio.baccetti@uslnordovest.toscana.it 5 糖尿病科，Careggi 医院，Largo GA Brambilla, 3, 50134 Florence，意大利；nreub@aou-careggi.toscana.it 6 糖尿病和内分泌科，ASL TO5，10023 Chieri，意大利；carlogiordaposta@gmail.com 7 糖尿病和内分泌科，ASL SULCIS，09016 Sulcis，意大利；giacomo.guaita@aslsulcis.it 8 糖尿病和营养 UOC，S. Spirito 医院—ASL Roma 1，00913 Rome 00913，意大利；lelio.morviducci@aslroma1.it 9 Rulex 创新实验室，Rulex Inc.，Via Felice Romani 9/2, 16122 Genoa，意大利； marco.muselli@ieiit.cnr.it (MM)；damiano.verda@rulex.ai (DV) 10 AMD 地区前任主席，AI AMD 国家集团，10090 Bruino，意大利；ozzelloa@gmail.com 11 糖尿病和代谢疾病科 ASL 4 Liguria，16043 Chiavari，意大利；paola.ponzani@asl4.liguria.it 12 IRCCS Ospedale Galeazzi-Sant'Ambrogio，20149 米兰，意大利；antonio.rossi1@unimi.it 13 米兰大学生物医学和临床科学系，20157 米兰，意大利 14 数据科学家 Deimos，33100 乌迪内，意大利； p.santin@e-deimos.it 15 AMD 糖尿病和代谢疾病科前任总裁，Nord-West Tuscany，Livorno Hospital，Viale Alfieri 36, 57124 Livorno，意大利； graziano.dicianni@uslnordovest.toscana.it 16 AMD 新任总裁，Azienda Sanitaria Universitaria Giuliano Isontina，34128 Trieste，意大利； riccardo.candido@asugi.sanita.fvg.it * 通讯：davide.masi@uniroma1.it
使用生成建模赋予效力最初具有良好的生物利用度和低毒性的惰性化合物
摘要：在药物开发的早期阶段，通常会筛选大型化学文库，以识别针对所选靶标具有有希望的效力的化合物。通常，所得的命中化合物往往具有较差的药物代谢和药代动力学（DMPK），具有负面的可开发性特征可能难以消除。因此，使用“无效库”开始药物发现过程，具有高度理想的DMPK特性但对所选目标没有效力的化合物可能是有利的。在这里，我们探索了机器学习提供的机会，以实现这种策略，以抑制α-苏核蛋白聚集，这是与帕金森氏病有关的过程。我们将一种生成机器学习方法MoldQN构建对α-突触核蛋白聚集的抑制活性，为具有良好DMPK特性的初始非活性化合物。我们的结果说明了如何使用生成建模最初赋予具有理想的开发性属性的化合物。■简介
在惰性气氛下使用不同LFP和NCM阴极材料的锂离子电池的热失控特性和气体组成分析
摘要：在热失控（TR）期间，锂离子电池（LIBS）产生大量气体，当电池故障并随后燃烧或爆炸时，电动汽车和电化学能源存储系统可能会造成不可想象的灾难。因此，要系统地分析具有Lifepo 4（LFP）和Lini X Co Y Mn Z O 2（NCM）阴极材料的常用LIB的热后失控特性，并在电池热逃亡过程中最大程度地发挥了原位气体，我们在电池热失控过程中最大程度地发电了实验，则使用Adiabatic Explotic爆炸室（AEC）（AEC）测试libes libs libs libs libs libs libs libs。此外，我们对热失控过程中产生的气体成分进行了原位分析。我们的研究发现表明，在热失控之后，NCM电池比LFP电池产生的气体更多。基于电池气体的产生，TR造成的伤害程度可以排名如下：NCM9 0.5 0.5> NCM811> NCM622> NCM523> NCM523> LFP。NCM和LFP电池的热失控期间的主要气体组件包括H 2，CO，CO 2，C 2 H 4和CH 4。LFP电池产生的气体包含h 2的高比例。与NCM电池产生的混合气体相比，LFP电池在TR期间产生的LFP电池产生的气体的高浓度较低。因此，就电池TR气体组成而言，危险水平的顺序为LFP> NCM811> NCM622> NCM523> NCM9> NCM9 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5。尽管LFP电池非常安全，但我们的研究结果再次引起了研究人员对LFP电池的关注。尽管实验结果表明，在大规模电池热失控事件中，LFP电池具有较高的热稳定性和较低的气体产生，考虑到气体产生成分和热失控产品，但LFP电池的热失控风险可能高于NCM电池。这些气体还可以用作电池热失控警告的检测信号，为未来电化学能源存储和可再生能源行业的未来开发提供了警告。