XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System派生的
脂肪派生的茎细胞及其无细胞上清液与皮肤复兴的纳米纤维支架相结合：Avancell干细胞泌尿仪 - 技术说明
皮肤是最大的身体器官，是针对各种外部药物和刺激的第一条防御线，例如毒素，紫外线辐射或环境药物[1,2]。随着衰老的过程，皮肤失去胶原蛋白和弹性，并且水合较少，饱腹感也不那么饱[3,4]。这些作用会导致皮肤的皱纹和下垂，这在我们的社会中忍受不太容忍[5]。因此，可以使用几种策略来增强衰老皮肤的美学外观。美容行业的价值5110亿美元，到2025年，年度总收入预计将增加到7160亿。仅护肤占全球市场的42％。每月，美国人在化妆品上花费约300美元。亚洲 - 太平洋地区和北美地区占全球化妆品市场的60％以上。l'Oreal，该行业最大的美容公司在2019年赚了344亿美元。2021标志着化妆品有史以来最好的一年，到2025年，美容行业的收入预计将超过1,200亿美元[6]。在过去的几年中，Ortho生物治疗策略开始在美学领域不断出现[7-9]。脂肪组织最近被确定为用于再生医学的多能细胞的有前途的来源[10,11]。脂肪衍生的干细胞（ASC）是间充质起源的细胞，具有通过脂肪生成，成骨和软骨谱系等分化的能力[12]。由于其高收益与骨髓衍生的间充质干细胞（BM-MSC）相比，源自脂肪组织的ASC丰富，相对容易获得，并且不受供体的年龄的限制[13,14]。
Mike Ounsworth
⎼ML-DSA上下文（CTX）⎼ML-DSA和ML-KEM私钥 - 种子与扩展的⎼直接种子与派生的种子⎼杂种-KDF（MLKEM || ec）vs KDF（EC || MLKEM）
LSEG EU分类数据解决方案（方法）
派生的数据：基础我们派生的欧盟分类学数据是LSEG和FTSE Russell数据的组合。FTSE Russell Green收入数据模型适用于全球总市值的近98％，捕获了49个发达和新兴市场的19,000多个上市公司，有10个部门，64个子行业和133个微型部门，历史悠久的历史以上。这是一种用于定义和衡量工业过渡到绿色经济的分类法。该模型全面评估了所有公司的绿色业务活动，这是我们欧盟分类法解决方案的起点。LSEG业务分类数据是可用的最全面，详细和最新的行业和行业分类，涵盖了130个国家的25万杆证券，达到五个水平的粒度。数据在欧盟分类解决方案中很重要，因为它映射到了NACE代码，从而使我们可以将业务分类转换回分类法。LSEG基础知识数据是我们最全面，准确，及时的基本原理。数据涵盖了在120多个国家 /地区交易的活跃和不活跃的公司。LSEG ESG数据旨在帮助您做出可持续的投资决策，覆盖630多个指标的全球市值的85％。在我们的解决方案中使用了其中几种措施，围绕排放和大量争议类型指标，对于欧盟分类法的没有重大伤害（DNSH）和最低社会保障措施（MSS）方面。我们派生的欧盟分类学数据采用了等效信息，包括“按报告”公司数据，使我们能够评估给定公司的资格和对36K组织的宇宙的资格，这是完全透明且可调的。分发：在LSEG工作区，散装饲料，雪花上可用，并在每年的会计年度报告。
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
重新种植本地森林和林地生态系统
鉴于“全面清除”的定义仅与本地树木的全面去除有关，我们注意到该方法将适用于广泛的范围，而对两个受威胁的林地社区（DNG）的“派生的本地草原”形式（DNG）（DNG），以多种场合在多种情况下耕种和施肥。在存在DNG的情况下，无论其从哪个社区中得出的社区，都应考虑到存在的任何值，例如，与地面层植物相关的生物多样性值，例如植物和动物（例如，爬行动物，无脊椎动物），尤其是威胁性的物种。
Bonney Bess湖 - 项目摘要报告
This Report is for general information only and the Infigen Entities, their related entities and their respective directors, officers, employees, agents, consultants and contractors do not accept, and expressly disclaim, any liability whatsoever (including for negligence or negligent misstatement) for any loss or damage suffered or incurred arising out of, or in connection with (i) the information, statements, opinions, recommendations and other matters expressed or implied （ii）在本报告中包含或派生的内容中包含的任何遗漏，以及（iii）本报告的任何使用或依赖此处包含的信息的任何遗漏。
克隆，遗传修饰和干细胞技术
•GSK认为，使用人类胚胎干细胞（HESC），胎儿干细胞和其他胎儿物质在医学研究和药物发现中也有前途的地位。GSK和我们的外部合作者仅使用源自IVF程序的hESC。这些主要是从细胞库中获得或派生的，包括由英国医学研究委员会和美国国立卫生研究院监督的细胞银行。胎儿干细胞和GSK使用的其他胎儿材料和我们的外部合作者是在妇女同意的情况下从医院和/或诊所获得的。这个过程与妇女的决定是分开的，是否终止了怀孕，并且仅在妇女决定终止后才开始。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。