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World File Search System长摩龙
一种多摩学的肠杆菌方法，一组...
首先要感谢我的主管Nils-KåreBirkeland和Catherine Boccadoro的信任，并允许我攻读博士学位。我要特别感谢Nils-KåreBirkeland在整个旅程中的所有帮助和指导。这是与您合作并指望您的智慧和经验的特权。我喜欢设计和计划实验，并讨论结果。我在每次会议上都学到了一些新的东西。我感谢极端噬菌体和生物技术小组的所有过去和现在成员，尤其是BirteTöpper博士，他一直在那里确保没有意外地着火。我很欣赏您的耐心，我非常感谢您的所有帮助和友善。也感谢技术人员和整个微生物学，尤其是佩特拉和斯文 - 您很棒。我还想提及在某个时候加入该小组的所有朋友，我希望我不要忘记任何人：Chandini，Edoardo，Natia，Natia，Munavvara，Akzhigit，Nafisa，Nafisa，Ani，Thomas，Thomas，当然还有Máfer。我真的很想念你周围的你。特别提到安东尼奥；整个事情始于您的想法和鼓励。感谢您的建议，支持和友谊。我还要对Thermok组的同事表示感谢：Dirk，Kate，Jenny，Georgios，尤其是Jean Armengaud教授。您的评论和反馈大大改善了我的工作。认识您很高兴。我不能忘记我在西班牙的好朋友。我多年来在挪威结交的所有朋友都有很大的认可。您可能没有意识到所提供的支持，但是您一直是必不可少的。特别提到我在卑尔根结交的讲西班牙语的朋友。如果好朋友通过谦卑您使您扎根，我相信我有有史以来最好的朋友。感谢您在我需要您的情况下在那里，并提供支持，想法，良好的对话和Cerveceos。muchas graciastambiéna mis familias valenciana ybuñolera。Gracias por VuestroCariño，Ánimosy apoyo，Inpluso aunque no Entendierais muy bien deQuéibaesto。OS Quiero。最后，我对杰西卡·弗里奥尔（Jessica Furriol）博士一直在那里，推动我前进，相信我在没有其他人的时候相信我，并且几乎强迫我参加博士学位课程（好吧，我不确定最后一个……）。我爱你。
磁性摩洛电纳米生成器的进步
抽象的摩擦电纳米生成剂（TENG）以其出色的能力来利用环境的机械能力而闻名，由于其成本效益，高输出和适应性，因此引起了极大的关注。本评论通过对涵盖结构，材料和自动传感系统的磁辅助tengs进行全面而深入的分析，提供了独特的观点。我们系统地总结了Tengs的磁辅助功能，包括系统刚度，混合电磁 - 三元电极的组件，传输和相互作用力。在材料域中，我们回顾了磁性纳米复合材料的掺入，以及基于铁氟利的TENG和微观结构验证，这些验证也已根据现有研究进行了汇总。此外，我们深入研究了磁性辅助tengs中物理量传感和人机界面的研究进度。我们的分析强调，磁辅助超出了磁场下的排斥力和吸力，从而在改善tengs的输出性能和环境适应性方面发挥了多方面的作用。最后，我们提出了普遍的挑战，并提供了对磁辅助Tengs开发的未来轨迹的见解。
- 阿德里安 - 赫伯 - 摩托话宣誓书-1-may-2024- ...
A n n e x u r e " A H - 1 8 " , b ei n g a c o p y o f t h e p o l i c y s t a t e m en t fo r t h e A p p r o p r i a t e U s e o f I n f o rm a t i o n , T e c h n o l o g y a n d 5 0 ( c ) S y s t e m s p o l i c y fo r F o rt e sc u e
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器
基线成纤维细胞生长因子23与长...
背景：这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联，其中ST-高度心肌梗死（STEMI）。方法：对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者，基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg，使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中，研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6（IQR：2.4）年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系，进行了5年的生存ROC分析。结果：一种血浆蛋白，即成纤维细胞生长因子23（FGF-23），与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关，而FDR调整后的P值<0.001 <0.001，危险比（HR）为1.57 [95％CI：1.5％CI：1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中，估计FGF-23的AUC为0.6903 [95％CI：0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联，每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论：FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关，并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明，FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。
龙医一号，AI赋能，迈向未来
患者护理质量和生活质量 管理意外情况、应对增加的工作量、以最佳方式照顾患者并及时完成临床记录以确保护理的连续性需要付出相当大的努力。合格临床医生的劳动力短缺使日子更加艰难。借助我们随时随地的人工智能解决方案，临床医生每天可以节省 1 小时。Dragon Medical One 通过实时语音识别减轻了紧张的临床医生的管理负担，并提高了患者护理的效率、有效性和质量。更全面、更准确、更及时的记录可改善患者护理和临床医生的福祉。
灰龙：评估中国高级军事领导层
图 1.改革后的解放军结构 ......................................................................................................................9 2.解放军高级军官，按级别划分（2015 年和 2021 年） ........................................................................10 3.解放军高级军官，按军种划分（2015 年和 2021 年）（%） .............................................................................12 4.陆军关键联合作战岗位军官（2015-2021 年）（%） .............................................................................12 5.解放军高级军官，按军种与军种人力份额划分（2022 年）（%） .............................................................................13 6.解放军高级军官，按类型划分（2015 年和 2021 年）（%） .............................................................................14 7.解放军高级军官年龄/经验年限，按职等划分（2021 年）................................................................................................................................17 8.过去 10 年的地理轮换（%）................................................................................................................19 9.过去 10 年的地理轮换，按职位类型划分（%）.............................................................................20 10.过去 10 年的跨职能轮换（%）.............................................................................................21 11.过去 10 年的职位类型轮换（%）.............................................................................................22 12.过去 10 年（2015 年和 2021 年）的联合任务（%）.............................................................23 13.过去 10 年的联合任务，按职等划分（%）.............................................................................23 14.过去三年的联合任务各职级，按职务划分（2016-2022 年）.....24 15.过去 10 年的联合任务，按部队划分（%）.............................................................25 16.战区指挥官的职业发展，2016-2021 年.........................................................................27 17.各部队指挥官的职业发展，2016-2021 年.........................................................................27 18.解放军高级军官，按军种/战区划分（2015 年 vs. 2021 年）.............................................31 19.各集团军的先前职务（2015 年 vs. 2021 年）.............................................................31 20.在中央党政机关任职的解放军高级军官（2021 年）.............................................................33 21.中共决策机关成员等级（2021年）......................................................34 22.第十三届全国人民代表大会代表（2021年）.......................................35