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供应链行为法规
可以在我们的网站上找到有关信托的采购方法的更多信息，包括遵守苏格兰公共采购立法的信息 - 采购|信托住房协会（Trustha.org.uk）法律和监管标准信托基金要求其所有供应商遵守所有适用的法律，法规和标准。客户我们客户的体验是信任运作方式的核心。我们希望我们的供应商使用客户见解来提高质量并推动创新。在服务面对客户的情况下，必须使用适当的语音语调来确保客户感到倾听，并且他们的反馈很重要。健康，安全和福祉的所有信托基金的供应商和承包商必须遵守与所提供的工程或商品有关的健康和安全立法。我们希望供应商和承包商通过适当的培训，指导，信息，个人保护设备以及安全，卫生的工作环境为其所有员工和其他人提供服务。任何代表信托工作的承包商也必须满足其合同中详细介绍的所有特定要求。必须制定策略和过程，以记录和消除与健康和安全有关的事件的发生/重新发生的情况，并且应该考虑避免造成任何影响工人的心理健康问题的原因。居民安全我们承担我们的责任，以确保我们的居民和同事的安全。在所有情况下
急诊医学和重症监护中的人工智能和机器学习
和生命体征，帮助根据紧急程度确定护理优先级，改善繁忙急诊室的患者流量。预测模型：通过检查历史数据模式，AI 可以预测患者结果和潜在并发症，从而实现对高风险患者的主动管理。临床决策支持：AI 系统提供针对个体患者情况的实时、循证建议，帮助临床医生做出治疗决策，尤其是在不熟悉的病例中。培训和模拟：AI 为急救人员创建逼真的培训场景，增强他们对从创伤到心脏骤停等各种情况的准备。远程医疗集成：变革性 AI 提高了远程医疗能力，促进了远程会诊和监测，以确保患者无法前往急诊室时及时护理。资源管理：AI 通过预测患者激增和管理供应链物流来优化人员和资源分配，确保急诊室高效运作。患者随访和护理协调：AI 通过安排随访和与初级保健提供者协调来帮助管理紧急后护理，确保护理的连续性。自然语言处理：AI 通过语音识别和自动笔记简化文档处理，使医疗保健提供者能够更多地关注患者护理而不是行政任务。道德考虑和合规性：AI 通过监测治疗建议和数据处理中的潜在偏见来帮助维持法规遵从性和道德标准。
tomocpt：一种可概括的模型，用于3D粒子检测和在低温电子断层图中的定位
冷冻电子断层扫描是一个快速发展的领域，用于研究其天然环境中的宏观复合物，并有可能彻底改变我们对蛋白质功能的理解。然而，在低温图中，快速准确地识别颗粒是具有挑战性的，它代表了下游过程中的显着瓶颈，例如亚图平均图。在这里，我们提出了tomocpt（断层式质心预测工具），这是一种基于变压器的解决方案，该解决方案将粒子检测重新探测为使用高斯标签的质心预测任务。我们的方法是建立在Swinunetr架构的基础上的，它表现出了卓越的性能，而二进制标签策略和模板匹配都相比。我们表明，tomocpt通过零弹性推断有效地将新型粒子类型推广到新颖的粒子类型，并且可以通过有限的数据进行微调来显着增强。The efficacy of tomoCPT is validated using three case studies: apoferritin, achieving a resolution of 3.0 A ˚ compared with 3.3 A ˚ using template matching, SARS-CoV-2 spike proteins on cell surfaces, yielding an 18.3 A ˚ resolution map where template matching proved unsuccessful, and rubisco molecules within carboxysomes, reaching 8.0 A ˚ resolution.这些结果证明了Tomocpt处理各种场景的能力，包括密集的环境和膜结合的蛋白质。该工具作为命令行计划的实现，再加上其微调数据要求，使其成为高通量冷冻数据处理工作流的实用解决方案。
在自主驾驶的背景下，基于对象检测模型的模拟RGB和LIDAR图像训练
摘要。对象检测的主题，涉及使汽车能够感知其环境的能力引起了更多的关注。为了更好地性能，对象检测算法通常需要大量的数据集，这些数据集经常被手动标记。此过程是充分的且耗时的。相反，模拟环境可以完全控制所有参数，并启用自动图像注释。Carla是一个专门用于自动驾驶研究的开源项目，就是这样的模拟器。本研究检查是否可以使用卡拉自动注释的模拟器数据来培训可以识别实际流量项目的对象检测模型。实验的发现表明，使用Carla的数据以及一些实际数据优化训练有素的模型令人鼓舞。Yolov5模型使用预验证的CARLA重量训练，与在2000 Kitti图像上受过训练的一项训练有素相比，所有性能指标均表现出改进。虽然它没有达到6000图像Kitti模型的性能水平，但增强确实很重要。MAP0.5：0.95得分的增强率约为10％，行人级别的改善最为明显。此外，可以证明，可以通过训练使用Carla数据的基本模型并使用Kitti数据集的较小部分对其进行微调来实现实质性的提升。此外，Carla Lidar图像在减少所需的真实图像的体积时的潜在效用是显而易见的。我们的代码可在以下网址找到：https：//tinyurl.com/3fdjd9xb。
2023 年度报告（pdf）
Inizio（集团）是市场领先的商业化平台，拥有一整套医疗、咨询、营销、通信和患者参与服务，涵盖从研究和发现的初始阶段到产品发布和增长的整个商业化生命周期。通过这些服务，集团将一流的科学知识、市场情报、可操作数据、尖端技术、沟通和创意执行联系起来，从而团结了来自 50 个国家/地区的 11,185 名专家，其中包括 700 名博士和 850 名护士，分布在五个部门。集团与所有前 20 名生物制药和生命科学公司建立了长期的客户关系，与他们合作，指导他们高风险临床开发和商业化旅程的每个关键时刻，以便更多人更快地获得所需的治疗。基于集团丰富而广泛的经验，我们在激活、商业化和发布产品方面处于市场领先地位。 1. Inizio Advisory Inizio Advisory 是一家咨询合作伙伴，帮助全球生命科学公司在医疗保健领域创造持久变革。Inizio Advisory 通过市场研究、战略和管理咨询以及对产品和患者旅程每个阶段的分析和协调来实现这一目标。凭借无与伦比的深度和广度的互联智能和数据驱动的洞察力，Inizio Advisory 有助于加速临床和商业成功，从而为客户及其患者带来长期价值。
联邦通信委员会FCC 23-29 25
1。在本报告和秩序中，我们修改了委员会规则，该规则管理了新一代宽带卫星星座之间的频谱共享，以通过好信仰协调来促进市场进入，监管确定性和频谱效率。具体来说，我们采用规则，澄清非对位卫星轨道，固定 - 卫星服务（NGSO FSS）系统之间通过使用降级的吞吐量方法授权的固定 - 卫星服务（NGSO FSS）系统，并将这些保护措施降为日落期。在日落期之后，在较晚的加工回合中授权的新进入者将与早期的现任者平等分享频谱。我们还澄清说，在美国的所有NGSO FSS运营商许可或授予的市场访问权限都必须诚实地协调，无论其处理回合状态如何，我们都会解释我们对这种好信仰协调期间信息共享的期望。在随附的进一步通知拟议的规则制定中，我们寻求评论哪些特定指标来定义对以后系统的NGSO FSS系统为较早的NGSO FSS系统提供的保护，并就我们采用的降级吞吐量方法的实施进行具体评论。本报告和命令以及拟议的规则制定的进一步通知将继续委员会为促进NGSO NGSO卫星服务的发展和竞争所做的努力。1
智能数据管家工具箱
摘要负责监督数据管理的数据管家通过确保数据整个生命周期的质量，完整性和可访问性，在循证医学中起关键作用。但是，管理医疗数据带来了挑战，包括以不同格式从各种来源处理各种结构化和非结构化数据。此数据策展过程需要大量的时间和资源。为了减轻这些挑战并提高数据管理的效率，我们使用大型语言模型（LLMS）介绍了一种新颖的数据管理工具和策展工作流。我们通过使用6种不同的帕金森氏病（PD）研究的数据字典进行自动成对队列进行协调来评估我们的方法，并在阿尔茨海默氏病（AD）的背景下进行了13项不同的研究，以及使用从ukbiobank获得的代码描述的超过38,000个ICD10代码的映射任务。与未捕获可变描述上下文的基于字符串匹配的基线方法相比，我们发现生成性预训练的变压器（GPT）基于嵌入的映射的执行效果明显好得多，可以达到PD COHORT协调的最佳平均准确性，以实现自动化的初始最接近82％的初始匹配。我们发现，由于各种不同的配方和措辞问题，在所有情况下都不能自动匹配描述，但我们相信我们的数据管家工具可以显着促进以半自动方式促进数据管家的工作。
DrugOrchestra：通过深度多任务学习联合预测药物反应、目标和副作用
大量积累的药物基因组学、化学基因组学和副作用数据集为药物反应预测、药物靶标识别和药物副作用预测提供了前所未有的机会。现有的计算方法将其范围限制在这三个任务中的一项，不可避免地忽略了它们之间的丰富联系。在这里，我们提出了 DrugOrchestra，这是一个深度多任务学习框架，可以联合预测药物反应、靶标和副作用。DrugOrchestra 利用预先训练的基于分子结构的药物表征来连接这三个任务。DrugOrchestra 不是直接对单个任务进行微调，而是使用深度多任务学习通过同时对药物反应、靶标和副作用预测进行微调来获得基于表型的药物表征。通过将这三个任务结合在一起，DrugOrchestra 能够仅通过了解其分子结构来预测看不见的药物。我们通过整合三个任务中的 8 个数据集，构建了一个包含超过 21,000 种药物的异构药物发现数据集。与在单个任务或单个数据集上训练的方法相比，我们的方法获得了显着的改进。我们进一步揭示了 8 个数据集和 3 个任务之间的可迁移性，为理解药物机制提供了新的见解。关键词：多任务学习、药物靶标预测、药物副作用预测、药物反应预测可用性：https://github.com/jiangdada1221/DrugOrchestra
复杂自适应系统中新兴的“量子”理论
我们在复杂的自适应系统中探讨了新兴量子样理论的概念，并特别研究了Lotka – Volterra系统中这种新兴（或“模拟”）量子理论的具体示例。通常，我们研究了在经典系统上实施量子力学的数学形式主义的可能性，以及使用这种方法的条件。我们从汉密尔顿– jacobi（HJ）方程的经典系统的标准描述开始，并将其减少到有效的schrodinger-type方程，并具有（模拟）planck常数y，该方程是系统依赖的。的条件是，依赖状态的所谓量子电势𝑉被HJ方程中的一些额外项取消。我们考虑了这个附加术语，以规定正在考虑的经典系统与“环境”的耦合。我们假设经典系统可以通过对环境进行微调来取消（至少大约）（至少大约）。这可能提供了一种机制，可以在（复杂）自适应系统（例如生物系统）中建立稳定的固定状态。特别是我们提出了一个普遍的论点，即为什么经典系统的非平衡动力学会导致模拟量子描述，以确保稳定性与适应性兼容。在这种情况下，我们强调了模拟量子动力学的状态依赖性，我们还介绍了模拟量子，依赖状态，统计领域理论的新概念。通过这种方式，我们将破坏性的概念重新构架为“量子湍流”的概念，即我们还讨论了量子到经典的某些通用特征以及我们建议的流体力学表述的湍流阶段中发现的模拟量子到古典过渡。可以类比，量子和经典之间的过渡可以与从层流到流体动力学的湍流过渡。
LeoLabs-OSC-TraCSS-订单-新闻- ...
加利福尼亚州门洛帕克，2024 年 1 月 19 日 — 拥有最大、最全面的低地球轨道物体目录的公司 LeoLabs 今天宣布，它已收到 NOAA 太空商业办公室 (OSC) 的综合探路者订单，用于开发民用主导的国家太空交通协调系统 (TraCSS)。通过这份合同，OSC 将能够利用 LeoLabs 的内部专业知识、人工智能技术以及最大的商业数据集，其中包含超过 20,000 个物体和数百万条每日连接数据消息。 “正如空中交通管理对飞行安全至关重要一样，太空交通协调对太空安全也至关重要，”LeoLabs 首席执行官 Dan Ceperley 表示。“2023 年，低地球轨道卫星数量增长了约 45%，预计 2024 年将再增长约 35%。再加上太空垃圾的增长，这意味着需要更多的协调来防止碰撞。LeoLabs 很高兴成为美国太空交通协调系统的基础层，该系统是世界上最先进的系统，可增强太空安全性和可持续性。” 综合探路者是一系列探路者项目中的第一个，旨在支持 TraCSS 的开发。该订单展示了美国政府在开发该系统和履行太空政策指令 3 (SPD-3) 方面取得的快速进展，该指令要求开发由民政机构管理的国家 STM 服务。美国不仅展示了其在太空安全方面的领导地位，而且还通过整合商业解决方案表明了其对航天工业的持续支持。