XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System莫赫卡维
卡马西平诱导已解决的Stevens-Johnson综合征和有毒表皮坏死病例中的聚焦T细胞反应，但不会使免疫肽组扰动T细胞识别
1感染和免疫计划，生物化学与分子生物学系，生物医学发现研究所，莫纳什大学，澳大利亚克莱顿，克莱顿，澳大利亚，彼得·多赫蒂（Peter Doherty）2微生物学和免疫学系，彼得·多赫蒂（Peter Doherty VIC，澳大利亚，4个感染与免疫研究所，加的夫大学医学院，加的夫，英国加的夫，5个神经科学系，中央临床医院，阿尔弗雷德大学，莫纳什大学，墨尔本大学，澳大利亚，澳大利亚墨尔本，六个部门，医学和神经病学系，梅尔伯恩皇家医院，梅尔伯恩大学，澳大利亚帕克维尔大学，澳大利亚，医学院，医学院。孔，香港，香港
旧金山公用事业委员会赫奇赫奇……
这是 Hetch Hetchy Power 的更新综合资源计划 (IRP 或更新 IRP)，Hetch Hetchy Power 是旧金山公用事业委员会 (SFPUC) 运营的当地公有电力公司 (POU)，而旧金山公用事业委员会是旧金山市和县的一个部门。1 SFPUC 由一个五人委员会管理。加州能源委员会 (CEC) 指南要求每个 POU 提交更新 IRP 以及支持文件，其中说明 POU 计划如何满足加州的环境和政策要求和目标，并解释制定更新 IRP 所使用的方法。2 此 IRP 更新了旧金山公用事业委员会的 Hetch Hetchy Power 2018 年综合资源计划文件 (2018 IRP)。在本文件中，Hetch Hetchy Power 总结了其 20 年的零售销售和电力供应预测以及为确定为 Hetch Hetchy 客户维持清洁、可靠和负担得起的电力供应的选项而进行的分析。 IRP 是指导旧金山做出有关满足客户未来电力需求所需电力资源决策的路线图。这项长期能源资源计划将帮助 SFPUC 在不断变化的商业和监管环境中继续为我们的 Hetch Hetchy Power 客户提供价格合理、可靠的电力。综合资源规划是公用事业公司采取的一个过程，用于确定满足各种条件下预测需求所需的未来电力资源需求，并有足够的储备来确保系统的可靠性和完整性。关键步骤包括：
帕莫酸吡维铵：作为抗病毒药物的过去、现在和未来......
摘要：吡维铵是一种属于菁染料家族的亲脂性阳离子，70 多年来一直被用作安全有效的驱虫药。其结构类似于一些聚氨基嘧啶和线粒体靶向肽类，与线粒体的定位和靶向有关。在过去的二十年里，越来越多的证据表明吡维铵在体内和体外对各种人类癌症都是一种强效的抗癌分子。这种抗癌功效归因于多种作用机制，大量证据支持其抑制线粒体功能、WNT 通路和癌症干细胞更新。尽管大量证据表明吡维铵对治疗人类癌症有效，但吡维铵尚未被重新用于治疗癌症。本综述深入分析了吡维铵作为治疗药物的历史、支持其作为抗癌剂使用的理由和数据，以及将吡维铵重新用作抗癌剂所面临的挑战。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
预测出生体重的预测模型的开发和验证：个体参与者数据荟萃分析
约翰·阿洛蒂、1,2 露辛达·阿切尔、2,3 凯姆·IE·斯内尔、2,3 迪尤蒂·库马尔、1,2 雅克·马塞、4 莱恩·斯莱特纳、5 汉斯·沃尔夫、6 乔治·达斯卡拉基斯、7 齐藤茂、8 韦塞尔·甘泽沃特、6 秋秀、19 奥马·米斯特里、10 黛安·法勒、12菲奥诺拉·莫内, 13 张军, 14.15 保罗·T·塞德, 16.17 海伦娜·蒂德, 18 法布里西奥·达·席尔瓦·科斯塔, 19 雅典娜·P·苏卡, 20 梅兰妮·斯穆克, 21 塞尔吉奥·费拉扎尼, 22.23 西尔维娅, 22 普雷莫, 费德里科, 普雷莫 24 里纳特·加贝-本茨夫, 25 奇伊永田，26武田悟， 27 埃文·塞奎拉, 28 奥拉夫·拉佩尔, 29 何塞·吉尔赫姆·塞卡蒂, 30 雷切尔·凯瑟琳·莫里斯, 3 艾哈迈德·巴斯查特, 31 谢尔·萨尔维森, 32, 33 安格斯·卢克, 德斯·史密斯, 34 爱丽丝·朗博尔德, 36 马林·范·格尔德, 37 阿里·库马拉萨米, 1,2 约翰·金德姆, 38 塞波Heinonen, 39 Asma Khalil , 40,41 François Goffinet, 42,43 Sadia Haqnawaz, 44 Javier Zamora, 1,2, 4, Richard Thanga, Rileyna Drati, 3 1,2,46 国际妊娠并发症预测协作网络
采用金属粉芯线电弧增材制造技术制备非等摩尔康托高熵合金
阿纳托利·扎夫多维耶夫 1, 安德烈·克拉帕图克 1, 蒂埃里·博丹 2, 埃里克·麦克唐纳 3, 达内什·莫汉 4, 若昂·奥利维拉 5, 亚历克斯·加伊沃隆斯基 1, 瓦列里·波兹尼亚科夫 1, 金亨燮 6, 弗朗索瓦·布里塞特 2, 马克西姆·霍赫洛夫 1, 马克·希顿 7, 马西莫·罗甘特 8, 米科拉·斯科里克 9, 德米特里·韦德尔 10, 罗曼·科津 1, 伊利亚·克洛奇科夫 1, 斯维亚托斯拉夫·莫特鲁尼奇 1
R＆D卡 R＆D卡 R＆D卡 R＆D卡
N.V. Borzova，L.D。 varbanets分布，性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。 微生物学期。 2024，N.V. Borzova，L.D。varbanets分布，性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。微生物学期。2024，
卡维地洛治疗心力衰竭：β受体阻滞剂再度引发关注
乍一看，使用 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭的想法似乎违反直觉。β 受体阻滞剂可以降低血压，但许多心力衰竭患者已经出现低血压。此外，β 受体阻滞剂具有负性肌力作用，这似乎会加剧心力衰竭所致的心脏功能减弱。尽管如此，曾经被禁止用于心力衰竭的 β 受体阻滞剂正逐渐被接受作为治疗方案的一部分。事实上，卡维地洛是美国食品和药物管理局批准的最新 β 受体阻滞剂，可用于治疗心力衰竭，因为临床研究表明它可以降低发病率和死亡率，甚至可能减缓心力衰竭的进展。人们对 β 受体阻滞剂治疗心力衰竭重新产生兴趣的原因是，随着对其病理生理学的了解不断增加，近几年治疗方法发生了巨大变化。 1-3 治疗的重点已经从充血性心力衰竭的水肿转移到心脏损伤和血流受损时发生的神经体液和炎症反应。4 本文总结了当前治疗心力衰竭的一些想法，包括为什么、何时以及如何使用卡维地洛。
丹纳赫集团
本季度报告中的合并简明财务报表由丹纳赫集团（“丹纳赫”或“公司”）根据美国证券交易委员会（“SEC”）的规则和条例未经审计编制。在本季度报告中，“丹纳赫”或“公司”一词根据上下文需要指丹纳赫集团、丹纳赫集团及其合并子公司或丹纳赫集团的合并子公司。根据美国证券交易委员会的规则和条例，某些信息和脚注披露通常包含在按照美国公认会计原则（“美国GAAP”）编制的财务报表中，但已被压缩或省略；但是，公司认为这些披露足以使所提供的信息不具有误导性。此处包含的合并简明财务报表应与截至 2021 年 12 月 31 日止年度的财务报表以及公司于 2022 年 2 月 23 日提交的 2021 年 10-K 表年度报告（“2021 年年度报告”）中包含的附注一起阅读。
丹纳赫集团
本季度报告中的合并简明财务报表由丹纳赫集团（“丹纳赫”或“公司”）根据美国证券交易委员会（“SEC”）的规则和条例未经审计编制。在本季度报告中，“丹纳赫”或“公司”一词根据上下文需要指丹纳赫集团、丹纳赫集团及其合并子公司或丹纳赫集团的合并子公司。根据美国证券交易委员会的规则和条例，某些信息和脚注披露通常包含在按照美国公认会计原则（“美国GAAP”）编制的财务报表中，但公司认为这些披露足以使所呈现的信息不具有误导性。此处包含的合并简明财务报表应与截至 2021 年 12 月 31 日止年度的财务报表及其附注一起阅读，这些财务报表及附注包含在公司于 2022 年 2 月 23 日提交的 2021 年 10-K 表年度报告（“2021 年年度报告”）中。