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高血压与心力衰竭相关，预先或减少的射血分数。循环₂₀₁₈₂₀₁₈137：₁₇₉₆︲₁₈₁₀）Hunt JM，Bethea B，Liu X等人：正常肺和肺部高血压的肺静脉，左心脏病引起的肺静脉。Am J Physiol肺细胞Mol Physiol₂₀₁₃305：l₇₂₅︲₇₃₆₇₂₅︲₇₃₆）Nguyen QT，Nsaibia MJ，Sirois MG等：PBI︲₄₀₅₀降低了心脏失败的肺部高血压，肺纤维化和右心室功能障碍。心脏 - vasc res₂₀₂₀116：（₁₇₁︲₁₈₂）Guazzi M，Borlaug BA：左心脏病引起的肺动脉高压。循环₂₀₁₂126：₉₇₅︲₉₉₀₉₇₅︲₉₉₀）Guazzi M，Naeije R：心力衰竭中的肺动脉高压：病理生理学，病理生物学和新兴的临床观点。j am coll Cardiol₂₀₁₇69：₁₇₁₈︲₁₇₃₄₁₇₁₈︲₁₇₃₄₈）circ res₂₀₁₉125：₄₄₉︲₄₆₆）马德拉sanz J，Lopez︲lopezJG，Menendez C等人：通过类型的糖尿病类型和大鼠中等缺氧引起的肺血管疾病的不同模式。exp Physiol₂₀₁₂97：（₆₇₆︲₆₈₆₆₇₆︲₆₈₆）Cayir A，Ugan RA，Albayrak A等：肺部内膜系统：一个有效的治疗靶标，具有可用于糖尿病大鼠模型中肺部变化的肺部改善的有效治疗靶标。j内分泌投资₂₀₁₅38：（₉₈₇︲₉₉₈）Clemmer JS，Xiang L，Lu S等人：高糖氧化应激会增加肺血管渗透性。循环₂₀₂₁₂₀₂₁₂₀₂₁；144：₆₁₅︲₆₃₇）微循环₂₀₁₆23：（₂₂₁︲₂₂₉₂₂₁︲₂₂₉）MOBOKATA M，REDDY YNV，PISLARU SV等：证据支持存在具有保留的射血分数的独特心力衰竭表型的证据。循环₂₀₁₇136：（₆︲₁₉₆︲₁₉）Gopal DM，Santhanakrishnan R，Wang YC等：IM型右心室血液动力学表明，元元素综合征患者的临床前肺动脉高压。j am heart socsoc₂₀₁₅4：e₀₀₁₅₉₇）流行病学，右文献功能和生存。am j呼吸危机护理医学192：（₁₂₃₄︲₁₂₄₆）（Guazzi M，uses a ef a：effera：et e e e e e e e e e e f y：ef：e e e e e e e e e f：py：permonary hemody-namics in Hread Dibain namics in Hread Dibain namics患者患者的肺部失败患者降低或术前的射血分数和肺部催眠率：相似性和差异。am Heart j₂₀₁₇；₂₀₁₇₂₀₁₇192：₁₂₀︲₁₂₇₁₂₀︲₁₂₇）Califf RM，Adams KF，McKenna WJ等：随机 -
跳频窄带波形的时隙争用访问
– 节点使用均匀（0，t u ）分布从连续争用窗口中随机抽取起始时间，其中 t u 是窗口的持续时间。– 起始时间被转换到 TDMA 时间结构上，以避免在动态数据时隙之外传输。– 如果在起始时间之前接收到传入传输，则取消争用并在信道可用时重新启动
通过奖励成型技术增强多跳的知识图
摘要 - 在计算知识的领域中，知识图推理（KG-R）位于促进多种领域的促进复杂的推论能力的前端。这项研究的精髓旨在实现强化学习的使用（RL）策略，尤其是增强算法，以浏览多跳kg-r中固有的内在物质。这项调查批判性地解决了知识图（kgs）固有的不完整所带来的普遍挑战，这些挑战经常导致错误的推论结果，表现为虚假负面因素和误导性的阳性。通过将大学的医学语言系统（UMLS）分区分为富且稀疏的子集，我们研究了预训练的BERT嵌入式的功效，并促使学习方法来完善奖励成型过程。这种方法不仅提高了多跳kg-r的精度，而且为该领域的未来研究树立了新的先例，旨在提高复杂KG框架内知识推断的鲁棒性和准确性。我们的作品对KG推理的论述有了新的观点，提供了一种方法上的进步，该进步与自然期刊的学术严谨和学术愿望保持一致，并有望在计算知识表示领域中进一步发展。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
附录1投标的详细信息，以纳入资本...
矩阵得分48个项目的总成本为200,000英镑 - 从资本计划储备中资助。这些是在2009年安装的，并在生命到期时正在进行的维修和维护问题。当前没有针对飞溅维护的指定预算；这些成本由干净和绿色的预算支付，但是这给服务带来了巨大的压力，并且通常是无法预见的。以及所需的货币应变，寻找和采购供应商维修设施的繁重。决定在2025/26完成新的SplashPads在Ashbourne工作的决定是由于当前的飞溅垫的标准。即使开放和运行，SplashPad也无法正常工作。飞溅板不断停止，这意味着孩子们站在寒冷和潮湿的等待中，最多可能需要20-30分钟才能重新播放。与Ashbourne Park的朋友们紧密合作使我们能够找出获得新的，完全可用的飞溅垫的重要性。Bakewell Splashpad Works将在2026/27财政年度进行。Bakewell中的飞溅状况也处于较恶劣的状态，但是投诉水平低于Ashbourne。
亚投行在乌兹别克斯坦的能源投资
目前是全球二氧化碳排放增加的主要驱动力，占 2010 年至 2019 年总排放增加的 42%。它也是化石燃料生产中甲烷排放的最大份额。1 仅 2020 年石油和天然气生产的排放量就占我们剩余碳预算的 6.6%。如果石油和天然气行业将其产量维持在 2020 年的水平，那么它将在 15 年内独自耗尽全球碳预算。然而，2020 年的生产率是 2016 年以来的最低水平，该行业正处于大规模扩张的过程中。截至 2023 年，539 家公司正准备将 2300 亿桶油当量 (bboe) 的未开发石油和天然气资源投入生产。2 这些短期扩张计划严重危及将全球气温升幅限制在 1.5°C 以内的努力。最新研究结果表明，即使所有煤炭开采能在一夜之间奇迹般地停止，我们仍然需要将近 20% 的石油和天然气资源留在地下，以保持在 1.5°C 的碳预算之内。3
安全的多跳遥测广播，用于无人机群通信
摘要 - 无人驾驶汽车（UAVS）正在作为适应性平台发展，用于广泛的应用，例如精确的检查，紧急响应和遥感。自主无人机群需要在部署期间有效，稳定的通信才能成功执行任务。例如，所有群体成员之间的遥测数据的定期交换为形成和避免碰撞的基础提供了基础。但是，由于车辆的流动性和无线传输的不稳定性，保持安全可靠的全能通信仍然具有挑战性。本文根据Custom IEEE 802.11 Wi-Fi数据框架调查了经过加密和身份验证的多跳广播通信。索引条款 - 无人驾驶汽车，多跳网络，车辆网络，群飞行
Executive Certificates in Big Data, AI and Investing 行政人员证书《大数据，人工智能与投资》
申请人必须持有：a. 持有认可大学颁发的学士学位或同等学历；或 b. 持有副学士学位/高级文凭或同等学历，并至少拥有 2 年相关工作经验。持有其他资格和大量高级工作经验的申请人将根据个人情况予以考虑。
AI技术在量化投资中的应用与实践
摘要：随着人工智能技术的不断发展，利用机器学习技术预测市场走势或许不再是遥不可及的事情。近年来，人工智能成为学术界的研究热点，在图像识别、自然语言处理等领域得到广泛应用，对量化投资领域也产生了巨大的影响。量化投资作为一种通过数据分析、模型构建、程序化交易获得稳定收益的投资方式，深受金融机构和投资者的喜爱。同时，作为量化投资的重要应用领域，基于人工智能技术的量化投资策略应运而生。如何将人工智能运用到量化投资中，从而更好地实现盈利和风险控制，也成为研究的重点和难点。从全球来看，美国和美联储的通胀都是投资者关注的焦点，在一定程度上影响着包括中国股市在内的全球资产的走向。本文研究AI技术、量化投资以及AI技术在量化投资中的应用，旨在为投资者提供辅助决策，降低投资分析的难度，帮助投资者获得更高的收益。