XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System纳入
在海太一驻地以公开柜台方式索取报价……
2024 年 9 月 17 日 — 国防部报价匹配竞赛。提交截止日期和时间。资格。6.9.26。65 哈拉村 (R6) ... 标准。•. 哈拉村 (R6) 工业废物 (L) 处理。机器已开机。以下为空白。交货地点。合同...
将人工智能纳入临床实践的主流需要什么？
• 证据基础有限 • 知识水平有限 • 利益相关者的看法和期望不同 • 人工智能/机器学习生态系统分散 • 组织准备和能力滞后 • 人工智能/机器学习应用渠道受限 • 监管指导不完善
将生物多样性纳入可再生能源的主流......
影响范围从栖息地丧失和直接物种死亡到复杂的行为转变和生态系统服务中断。这些影响可能会随着项目、时间和政治边界的推移而累积，从而导致物种种群和栖息地可能大幅减少。影响的性质和程度取决于基础设施的类型及其设计、关键矿物投入的开采和加工地点和方式、基础设施的位置以及基础设施的建造、运营、维护和退役方式。在特定情况下，影响可能是积极的。例如，英国在注重生物多样性的管理下，太阳能场被发现比其所在的农业或棕地支持更高的植物和动物物种多样性和丰富度。
将进化方面纳入双重使用讨论
微生物学和传染病的研究为改善人类的生活条件做出了巨大贡献。但是，另一方面，病原体中发现的发现可能会滥用损害人类，环境或整个社会的风险。这个“双重用途”困境描述了科学发现的“双重适用性”，以造福或造成伤害[1，2]。它包括可能滥用造成伤害的任何技术发展或搜索。With regard to the life sciences, Dual-Use of Research of Concern (DURC) denotes research that is intended for benefit, but which might easily be misapplied to cause harm (WHO: https://www.who.int/pub- lications/i/item/who-consultative-meeting-on-a-global-guidance-框架对遗物的框架使用生活案例（2021年10月28日，上次访问）在对病原微生物的研究中，双重使用科学发现的风险特别高，例如，在其传播性和毒力方面，在2001年在美国在美国的炭疽病攻击而成为公共现实[3]。这次攻击引发了人们对人类对人类潜在的损害的疑问，该人类以前没有被伦理委员会或机构审查委员会考虑。稍后，对两个实验的构造，这些实验使用基因工程来使高度致病的鸟类在雪貂中更具传染性，这是一种用于人类病毒传播的模型生物，使辩论达到了新的认识水平[4，5]。此外，病原体的遗传操作的进步已经超越了许多法律和道德框架。批评者声称，如果这些高度致病的病原体落入错误的手中，即故意滥用或无意中离开实验室，则声称有大流行的风险。这些问题的有效性在2014年显而易见，当时美国疾病控制与预防中心（CDC）和国立卫生研究院（NIH）实验室的四个安全漏洞导致了几个人的潜在传播，这些病原体可能会导致四种不同的病原体，这些病原体会导致造成诱使An-Thrax，Smallax，Smallpox，Avian-Avian-Avian-infuenza和Eabola和Eabola和7. 6，7，7，7]。双重用途研究还需要科学研究，以增加病原体对抗菌替代物的病原体和抗性，或者产生能够避免诊断的菌株[8]。因此，对关注的双重使用研究提出了探索道德和公共卫生政策中的多种问题。
将平等纳入新的损失与损害基金
在制定这一新的损失与损害基金时，乐施会呼吁采取新方法，将解决不平等问题和为前线社区提供公正作为设计的核心。当前气候金融机构在适应和减缓方面的设计并不适合满足最脆弱国家和当地社区的需求。我们不仅要解决这些问题，还要看到损失与损害基金吸取过去的教训。它必须制定强有力的指导原则和设计架构，确保资金能够到达最需要的社区和妇女手中。为了最有效地解决气候变化造成的不平等问题，资金还必须来自可预测的资金来源，并由基金管理机构（而不是捐助国）决定公平分配。
Microsoft Word - PGE-FinalSpentFuelStudy021720-PGE 评论已纳入-am_NEW_WADIE_V6.docx
DCPP SFP 和 DC ISFSI 是针对特定场地位置和条件而设计的，包括地震考虑。备用系统和控制措施已到位，以确保事故后果最小化或消除。根据多年的分析和运营经验，“NRC 认为乏燃料池和干式贮存桶都为公众健康和安全以及环境提供了足够的保护。因此，没有紧迫的安全或安保原因要求尽早将燃料从池中转移到贮存桶中。” 1 为了从风险知情的角度来理解这一点，进行了一项首创的风险评估，以比较在 SFP 和 DC ISFSI 中储存 DCPP SNF 对公众的放射安全程度，以确定哪种 SNF 转移方法风险最低。严重地震被确定为最有可能导致事故（大约每 57,000 年一次）的原因，这可能会影响 DCPP SNF 储存。
纳入非严重犯罪识别记录
补充信息：该部门提议修订其法规第 20 部分第 20.32 节及其附录，定义可作为在其犯罪历史记录信息系统中保留指纹和 CHRI 基础的罪行。相关的 FBI 信息系统包括保留指纹记录的 FIRS 和保留指纹支持的 CHRI 的 III 系统。该修正案扩大了可纳入罪行的定义，以允许保留与当前被排除的 NSO 相关的信息以及与“严重和/或重大成人或青少年罪行”相关的信息。修订后的法规将允许保留和交换由刑事司法机构（如 28 CFR 20.3(g) 所定义）提供的与 NSO 相关的指纹和 CHRI，以供 FBI 保留。此类 NSO 信息目前仅在州和地方级别维护。拟议的变更将允许在联邦层面更统一地收集 CHRI。它将通过允许各州将 NSO 信息提交给 FBI 进行保留，以便为刑事司法和非刑事司法目的提供全国犯罪历史记录搜索，从而在各州之间建立更统一的此类信息共享。
将二分图纳入药物反应预测
摘要动机：包含药物化学结构、药物在细胞系中的反应以及细胞系分子谱的公开数据库数量不断增加，引起了人们对药物反应预测问题的关注。然而，许多现有方法并未充分利用具有相似结构的细胞系和药物之间共享的信息。因此，药物在细胞系反应和化学结构方面的相似性可能有助于形成药物表征，从而提高药物反应预测的准确性。结果：我们提出了两种用于药物反应预测的深度学习方法，BiG-DRP 和 BiG-DRP+。我们的模型通过二分图和异构图卷积网络利用药物的化学结构以及药物和细胞系之间的潜在关系，将敏感和抗性细胞系信息融入形成药物表征中。在不同场景中对我们的方法和其他最先进模型的评估表明，加入这种二分图可显著提高预测性能。此外，对我们模型性能有重大贡献的基因也指向重要的生物过程和信号通路。使用我们的模型对患者肿瘤的预测药物反应进行分析，揭示了突变与药物敏感性之间的重要关联，说明了我们的模型在药物基因组学研究中的实用性。可用性：github.com/ddhostallero/BiG-DRP 中提供了 Python 算法的实现。联系方式：example@example.org 补充信息：补充数据可在 Bioinformatics online 上找到。
通过在不利天气条件下纳入MDM-WDM和机器学习分类器
光子雷达是微波光子学创新应用中的基石，它是未来智能运输系统（ITS）的关键技术。提供了增强的准确性和可靠性，它位于目标检测和在不同天气条件下识别的最前沿。最近的进步集中在通过高速，宽带信号处理的8月雷达性能，这是现代光子学属性的直接好处，例如EMI免疫，最小传输损失和宽带宽。我们的工作引入了一个尖端的光子雷达系统，该系统采用频率调制连续波（FMCW）信号，与模式划分和波长分层多路复用（MDM-WDM）协同作用。这种融合不仅增强了各种天气情况的目标检测和识别能力，包括各种雾气和太阳闪烁的强度，而且还表现出了针对太阳噪声的实质性弹性。此外，我们拥有集成的机器学习技术，包括决策树，极为随机的树（ERT）和随机的森林分类器，以实质上提高了目标识别精度。结果表明：精度为91.51％，高灵敏度（91.47％），特异性（97.17％），F1得分为91.46％。这些指标强调了我们方法在完善其雷达系统方面的功效，这说明了微波光子学中的进步如何彻底改变传统方法和系统。