XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System汤江
清肺排毒汤及其主要药物的综述
QFPDT 可阻止轻症病例的进展，缩短平均症状持续时间和住院时间。它已被推荐用于中国第六版和第七版 COVID-19 临床实践指南。在网络药理学的支持下，对 QFPDT 及其组成草药（包括麻黄、柴胡、广藿香、肉桂、黄芩）的可能治疗靶点的基础科学研究进行了综述。整理了通过不同途径的抗氧化、免疫调节和抗病毒机制。确定的两组作用是预防细胞因子风暴和调节血管紧张素转换酶 2 (ACE2) 受体结合。验证了 QFPDT 在治疗一般病毒感染和特别是 COVID-19 方面的多靶点机制。虽然中国正在进行 QFPDT 大规模临床研究，但应该使用真实世界数据探索综合治疗，包括药代动力学、药效学和草药相互作用研究。
各国加密货币监管规定 - 汤森路透
2 https://www.iiroc.ca/news-and-publications/notices-and-guidance/joint-csaiiroc-staff-notice-21-329-guidance-crypto-asset-trading-platforms- compliance-regulatory
扬声器生物|泰德·汤森（Ted Townsend）
汤森（Townsend）在经济发展和政府关系方面拥有多年经验的土著孟菲亚人，于2020年加入商会，担任首席经济发展官。在任职期间，汤森（Townsend）利用数据来建立一个引人入胜的叙述，导致该地区获得历史胜利，并在2021年为经济发展提供了最佳的一年。创纪录的胜利之一是田纳西州历史上最大的私人投资：福特和SK Innovation的56亿美元，6,000名Job Blueoval City City电动汽车和电池制造业校园。在加入会议厅之前，汤森（Townsend）担任孟菲斯大学的首席经济发展和政府关系官
植物免疫中的 NLR 受体：解读字母汤
植物协调使用细胞表面和细胞内的免疫受体来感知病原体并发起免疫反应。病原体识别的细胞内事件主要由核苷酸结合和富含亮氨酸重复序列 (NLR) 类免疫受体介导。在感知病原体后，NLR 会触发强大的广谱免疫反应，通常伴有一种称为过敏反应的程序性细胞死亡形式。一些植物 NLR 充当多功能单细胞受体，结合了病原体检测和免疫信号传导。然而，NLR 也可以在功能专门互连受体的高级对和网络中发挥作用。在本文中，我们介绍了植物 NLR 生物学的基本方面，重点介绍了 NLR 网络。我们重点介绍了 NLR 结构、功能和激活方面的一些最新进展，并讨论了调节剂 NLR、NLR 的病原体抑制和 NLR 生物工程等新兴主题。需要采用多学科方法来解开这些 NLR 免疫受体对和网络如何发挥作用和进化。回答这些问题有可能加深我们对植物免疫系统的理解，并开启抗病育种的新时代。
汤普金斯县共享服务计划
所需设备。这些物品的成本随刀刃的大小/类型而异，运输成本对市政当局来说可能是相当大的。对于此试点，重点仅放在除雪和除冰刀刃上。汤普金斯县的每条公路/公共工程都在其除雪和除冰车辆上使用某种类型的刀刃。预计将使用所有参与者进行年度招标，所有特定刀刃均由公路/公共工程部列出，参与供应商将授予一个或多个奖项，以离岸价交付给汤普金斯县相关的公路/公共工程设施。招标将于 2022 年春季完成，并在秋季之前交付。调查问卷将分发给汤普金斯县的公路/公共工程设施，列出年度需求，以编制成规范和投标。这项工作将在县采购处在公路主任的支持下完成。将与所有公共工程设施共享有关此计划的信息以及历史成本和使用/需要的铲刀的具体类型信息。这些信息将被量化为全县年度成本，并根据公共工程参与情况用于制定投标规范。该成本将与第一个投标年进行比较，以计算节省金额，并帮助决定是否继续实施该计划。节省金额估算：目前，节省金额仅基于基于平均公共工程设施成本的小额预期百分比节省金额进行估算。共有 9 个城镇、5 到 7 个村庄和城市，包括全县在内，总共有 18 个可能的参与者。县公路每年在切割边缘上花费 10,000 到 25,000 美元。如果整个汤普金斯县都这样做，全县可能会节省高达 300,000 美元。如果这次投标可以节省高达 10-15% 的资金，那么全县每年最多可以节省 45,000 美元。2. 扩大汤普金斯县市政健康保险联盟将
斯汤顿 - 克雷格斯维尔虚拟社区会议记录
克里斯蒂，谢谢。是的，所以我们接下来几个月要做的是识别这条输电线项目沿线的危险树木。我们要到秋末才会砍伐树木，但识别危险树木的过程非常耗时。我们首先要查看一些工程文件，这样我们就知道要将输电线的高度恢复到多少，然后使用一些仪器测量输电线沿线树木的高度，从头到尾。我们将识别符合您在图表上看到的标准的树木。任何树木，如果输电线因任何原因倒下，距离输电线 10 英尺以内。因此，那些被识别的树木将被标记，项目的林务员将联系在其土地上有树木的土地所有者。我们将在工作开始前进行一些讨论，并讨论与我们的工作相关的所有细节。在项目的克雷格斯维尔端可能会有更多的树木，但我们只有在到达那里后才能确定。请放心，在我们进入他们的土地寻找这些树木之前，人们可能就会得到通知。在我们的工作开始之前，我们肯定会与人们保持联系。这个过程是基础设施改进的一部分，它是为了在未来保持这种可靠性并防止进一步发生与树木相关的停电。谢谢，克里斯蒂。谢谢你的分享。如果您对该过程有任何疑问，请随时在聊天中提出，我们会在会议结束时解决这些问题。
扩散汤：文本到图像扩散模型的模型合并
摘要。我们提出了扩散汤，这是一种用于文本到图像生成的隔室化方法，该方法平均训练了在碎片数据上训练的扩散模型的权重。通过施工，我们的方法可以培训 - 免费的持续学习和学习，而没有其他内存或inctionce成本，因为可以通过重新体验来添加或删除与数据碎片相对应的模型。我们表明，从重量空间中的一个散布汤样品近似于组成数据集的分离的几何平均值，该数据集提供了抗MONTORIGATION GUARESES，并启用了零拍的样式混合。从经验上讲，扩散汤优于在所有数据碎片的结合下训练的帕拉贡模型，并在域分片数据上取得了30％的图像奖励（.34→.44），而IR的IR（.37→.59）在摄取数据上提高了59％。在这两种情况下，汤也以TIFA得分占上风（分别为85.5→86.5和85.6→86.8）。我们证明了鲁棒性的学习 - 在IR（.45→.44）中，任何单个域shorn仅降低了1％的性能 - 并验证我们对抗Memorization的实际数据的理论见解。最后，我们展示了扩散汤的能力，可以将不同碎片上固定的模型的独特样式融合在一起，从而导致零发的混合风格产生。
江森自控 2021 年投资者日演示文稿.pdf
江森自控国际有限公司关于前瞻性陈述的警示性声明 江森自控国际有限公司在本通讯中做出的陈述具有前瞻性，因此受风险和不确定性的影响。本文件中除历史事实陈述之外的所有陈述均为或可能为 1995 年《私人证券诉讼改革法》所定义的“前瞻性陈述”。在本通讯中，有关江森自控未来财务状况、销售额、成本、收益、现金流、其他经营成果指标、协同效应和整合机会、资本支出和债务水平的陈述均为前瞻性陈述。诸如“可能”、“将”、“预期”、“打算”、“估计”、“预期”、“相信”、“应该”、“预测”、“预计”或“计划”等词语以及类似含义的术语通常也用于识别前瞻性陈述。但是，没有这些字眼并不意味着声明不是前瞻性的。有关江森自控业务风险的详细讨论包含在江森自控于 2020 年 11 月 16 日向美国证券交易委员会 (SEC) 提交的截至 2020 年 9 月 30 日的 10-K 表格年度报告中的“风险因素”部分中，该报告可在 www.sec.gov 和 www.johnsoncontrols.com 的“投资者”选项卡下找到。股东、潜在投资者和其他人在评估前瞻性陈述时应考虑这些因素，不应过分依赖此类陈述。除非另有说明，本通讯中包含的前瞻性陈述仅截至本文件发布之日，并且除非法律要求，否则江森自控不承担任何义务，也不承认任何义务更新此类陈述以反映本通讯日期后发生的事件或情况。江森自控提醒您，这些陈述受到众多重要风险、不确定性、假设和其他因素的影响，其中一些因素超出了江森自控的控制范围，可能导致江森自控的实际结果与此类前瞻性陈述表达或暗示的结果存在重大差异，包括但不限于与以下方面相关的风险：江森自控管理一般经济、商业、资本市场和地缘政治条件（包括全球通胀）的能力；江森自控管理自然灾害、气候变化、流行病和传染病爆发以及其他不利公共卫生发展（如 COVID-19 大流行）影响的能力；美国或其他经济体的实力；影响江森自控业务运营或税务状况的法律、法规、税率、政策或解释的变化或不确定性；开发或获得获得市场认可的新产品和新技术的能力；管理对外贸易的法律或政策的变化，包括提高关税或贸易限制；维护江森自控企业和产品信息技术基础设施的容量、可靠性和安全性；侵犯知识产权或到期的风险；江森自控实现近期投资组合交易（例如与泰科合并以及电源解决方案业务的处置）预期效益和协同效应的任何延迟或未能实现；诉讼和政府诉讼的结果；聘用和留住关键高级管理人员的能力；近期投资组合交易的税收处理；与此类交易相关的重大交易成本和/或未知负债；原材料和零部件产品的可用性；汇率波动；劳动力短缺、停工、工会谈判、劳资纠纷和其他与劳动力相关的事项；商业安排的取消或变更。
汤普森在医疗保健中进行个性化治疗建议
个性化治疗建议在医疗保健中越来越重要，尤其是对于多种慢性病患者（称为多发性发病率患者）。对此类患者的有效治疗涉及选择针对个人患者特征，共存状况和偏好定制的最合适的治疗干预措施。个性化医学中的现有方法通常依赖于无法充分解决医疗保健数据的动态和复杂性质的静态模型或有限的数据集。强化学习（RL），特别是多武器匪（MAB）问题框架，通过平衡探索（尝试新的治疗方法）和开发（选择最著名的治疗方法），提供了有希望的解决方案。