XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System方案
DevOps的零信任连接 - 解决方案简介
CloudFlare充当所有DevOps用户和资源中的连接“胶水”，而不论每个步骤的流量流动如何。This same technology, i.e., WARP Connector , enables admins to manage different private networks with overlapping IP ranges — VPC & RFC1918, support server-initiated traffic and P2P apps (e.g., SCCM, AD, VoIP & SIP traffic) connectivity over existing private networks, build P2P private networks (e.g., CI/CD resource flows), and deterministically route traffic.组织还可以使用Cloudflare的Terraform提供商自动化其SASE平台的管理。
英国的智能网格和储能解决方案
实现英国的净零目标需要多方面的方法。必须实施智能网格技术，以改善能量流并减少效率低下。储能系统（例如锂离子电池）需要缩放以管理可再生的可变性。分散的能源系统（包括微电网）可以为偏远地区带来清洁能源，同时增强整体电网弹性。根据国家电网倡议，例如东部链接和智能仪表的推广，已经在朝着更具弹性和高效的能源系统迈进了进步。
OLAP方案 covid-19疫苗临床常见问题解答 olaparib.pdf CRBPGEMC方案 针对小细胞肺癌的全身治疗：ASCO- ... 安全处理有害药物 regorafenib tems方案 vismodegib avelumab
方案摘要是疗程专着的缩写版本，仅包含有关用法，剂量，时间表，周期长度和特殊说明的顶级信息（如果有的话）。它旨在用于医疗保健提供者，仅用于信息目的。它不是构成或代替医疗建议的，并且该方案摘要的所有用途均经过临床判断。以“按原样”为基础提供此类信息，而无需任何表示，或暗示的，无论是明示的还是暗示的，法定的或其他方面的，也没有信息的质量，准确性，货币，完整性或可靠性，以及癌症护理Ontario不承担此信息的使用以及任何要求的索赔，动作，需求，需求或使用此类信息的全部责任。
Salgenx流量电池：使用盐水代替锂>的网格尺度储能解决方案
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arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
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解决方案简介 - 公共部门的保护性DN [2024]
从保护性DNS开始后，许多组织使用CloudFlare One（我们的SASE平台Cloudflare One）扩展了跨网络，SaaS和私人应用程序环境的可见性和控件。所有CloudFlare One One服务都是本地集成且可组合的，因此您可以在零信托安全和网络现代化项目上进行敏捷性。
基于自然的解决方案（NBS）蓝图
去年的全球平均温度达到了工业前基线的1.45°C，助长了极端天气和其他事件，并在2023年造成了数十亿美元的经济损失。1个前所未有的自然损失率已经在影响业务，因为全球GDP的一半以上是中等或高度依赖自然的。2不平等现象正在侵蚀我们对我们的政治和经济体系的信任，并限制了经济增长。3随着压力继续增加公司，促使他们对气候变化，自然损失和不平等行动采取行动，自然行动提供了一个重要的解决方案集：超过1/3的所有气候缓解措施，必须采取以实现巴黎协议的1.5ºC目标，可以由基于自然的解决方案提供。4目前，每年$ 5TN的私人财务流量对自然产生了直接的负面影响。5
2。方案分析 - 关键实践点
6外部报告的示例包括SASB标准（https://www.sasb.org/standards/standards/download/?lang=ja-jp），该标准在77个部门中确定了环境，社会和治理问题，以及WBCSD对诸如wbcsd发出的诸如诸如wbcsd的范围的范围内的界面，以及工具，油气和加油，供应，油，油，油，油，油，油，油，油，油，油，以及化学，油和加油的。 https://climatescenariocatalogue.org/）
ONMIMHC：通过增强的肽-MHC结合预测的UCEC肿瘤疫苗开发的机器学习解决方案
免疫系统中主要的组织相容性复合物（MHC）I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架，用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型，我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估，ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854，Top20％-PPV为0.934，这表现优于现有方法。同样，在MHC-II预测的域中，我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606，TOP20％-PPV为0.690，表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力，我们的模型不仅在一般的预测任务中出色，而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌（UCEC），我们的模型成功地预测了新抗原，对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。