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超出新的正常：评估基于疫苗的SARS-COV-2
随着19009大流行病的第二年，人们以SARS-COV-2-2疫苗的形式拖到了希望，该疫苗会抑制疾病，并恢复到预先的正常状态。在这项研究中，我们使用流行病学建模框架进行了批判性检查希望的基础，以建立疫苗特征与有效性之间的联系，以结束这一前所未有的公共卫生危机。我们的调查结果表明，在没有完全抑制SARS-COV-2的情况下重返大流行的社会和经济状况将导致广泛的病毒蔓延，即使在降低感染风险和死亡率的疫苗的情况下，也会导致较高的疾病负担。我们的建模指出，具有较高人群水平的完全SARS-COV-2抑制和疫苗在减少SARS-COV-2感染方面具有非常有效的疫苗的可行性。值得注意的是，疫苗介导的传播的减少对于病毒抑制至关重要，为了使部分有效的疫苗在SARS-COV-2抑制中发挥积极作用，必须同时部署互补的生物医疗干预措施和公共卫生措施。
国会记录 - House H1053
（3）ePorting 。——不到本法令颁布之日起的180天，此后每年每年每年，CBP委员应向代表众议院的国土安全委员会和参议院安全和政府事务委员会提交给参议院信息与CBP Innertof Insperions Secortions of Information of Ane Inspection（包括一定信息）的信息（包括一定的信息），包括一定的信息，根据第（2）（a）款及第（2）（b）款规定的规划和战略目标的托管。（b）在立即预先的会计年度中，每个团队驾驶的技术的描述，包括这些技术取得成功的信息，以及确定已贴合的能力差距的识别。（c）有关快速过渡技术努力的状态的信息，确定了现有或新的记录程序。扬声器的节目。遵循该规则，田纳西州（G Reen先生）的绅士和来自加利福尼亚州的将军（C Orrea先生）每个人都将控制20分钟。椅子认可田纳西州的绅士。
![高级驱动程序帮助系统[ADAS系统] -IJRPR](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e78c9ee02dafaa704500ab13fb6e155eb7fd7a97.webp)
高级驱动程序帮助系统[ADAS系统] -IJRPR
一个高级驾驶员援助系统（也称为自动驾驶汽车或较少的汽车），无需人工干预并且可以感知其周围环境。自动驾驶系统的部署被认为是减少事故数量并改善道路安全的关键措施，因为大多数事故由于人为错误而发生。在发达国家道路设施中是一个主要问题。大多数事故是由于过度的道路运输和无能的速度造成的。预先的驾驶员援助系统旨在弥补人类驾驶的限制，这将有助于驾驶员进行驾驶过程。在印度，由于车辆的增加，道路事故的上升和最高。在所有事故的措施中，驾驶员的出错，超速和超车等。高级驾驶员协助ASYSTEM向汽车和驾驶员提供了警告。它可以控制和稳定速度，车道以及驾驶员失明和睡眠。引起道路上的事故，因此该系统是避免碰撞，避免撞车事故，警报其他汽车或危险的驾驶员，车道出发警告系统，自动泳道中心并显示盲点中的内容。Advance驱动程序辅助系统是汽车电子产品中增长最快的细分市场之一。
何时将下一代测序用于与猪繁殖和呼吸综合征病毒有关的临床和流行病学决策
下一代测序（NGS）是一种高通量的示例技术，允许测序大量的DNA或RNA分子。像聚合酶链反应（PCR） - 基于检测水平的DNA或RNA的基于循环阈值（CT）值相称为DNA或RNA一样，NGS是一种有希望的工具，具有1个序列的能力）并恢复了大型基因组（例如，病毒和细菌），并发现了新颖的小型或预先的vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime vime nirmed compents。使用大量的并行测序方法，NGS可以同时对样品中的试剂或菌株进行测序。有几种NGS技术或平台可用，例如，Illumina，Minion，Nananspoles等，每种都采用其独特的测序方法，对这些技术的描述不超出此Factsheet的范围。最近的研究广告显着提高了NG的转变至不到第1天；不幸的是，这种技术在商业上仍然无法使用。
fots：用于Sim2real学习触觉运动机器人操纵技巧的快速光学触觉模拟器
摘要 - 仿真是机器人技术中广泛使用的工具，可减少硬件消耗并收集大规模数据。尽管为模拟光学触觉传感器做出了预先的努力，但仍在有效合成图像并在不同的接触载荷下复制标记运动方面仍然存在Challenges。在这项工作中，我们提出了一个名为FOTS的快速光学式模拟器，用于模拟光学触觉传感器。我们利用多层感知器映射和平面阴影生成来模拟光学响应，同时采用标记分布近似来模拟由弹性体变形引起的表面标记的运动。实验结果表明，FOT在图像产生质量和渲染速度方面优于其他方法，用于光学仿真的28.6 fps和326.1 fps的单个CPU上的标记运动模拟326.1 fps，而无需GPU加速。此外，我们将FOTS仿真模型与Mujoco等物理引擎集成在一起，而PEG-In-inole任务则证明了我们方法在实现零拍摄的SIM2REAL学习触觉机器人机器人操纵技能方面的有效性。我们的代码可在https://github.com/rancho-zhao/fots上找到。
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
通过极力序列的定量相关性不平等
抽象的文献中高维功能的许多相关性不平等，例如哈里斯 - 克莱特曼不平等，fortuin – kasteleyn-ginibre不平等和著名的高斯相关性不平等，罗伊（Royen）的著名高斯相关性不平等，是确定的两种功能，都表明某种功能具有某种类型类型的具有非代名词的功能。预先的工作使用了马尔可夫半群论证来获得其中一些相关性不平等的定量扩展。在这项工作中，我们通过使用复杂分析的工具证明了一种新的极端界限来增强这种方法，以获得一系列新的和近乎最佳的定量相关性不平等。这些新结果包括：Royen著名的高斯不平等现象的定量版本（Royen，2014年）。（Royen，2014年）Royen确认了一个猜想，以40年的态度开放，指出在任何中心的高斯分布下，任何两个对称凸组都必须无关。我们根据两个凸组集合的矢量的矢量给出了相关性的下限，从概念上类似于塔拉格兰德的定量相关性，该定量相关性绑定了{0，1} n（combinatorica 16（combinatorica 16（2）：243-258，1996）的单调布尔函数的定量相关性。我们表明，我们的Royen定理的定量版本属于最佳的对数因素。在任何有限的产品概率空间上，单调功能的著名FKG不等式的定量版本。这是talagrand的定量相关性的广泛的一般性化，以{0，1} n
北阿坎德邦运输部
Uttarakhand提出的自动化车辆绿色塞斯收集系统（AVGCC）预计将在混合系统上工作，一方面，现有的收费广场将在V ol ve d中进行，其中一旦屏障的默认位置将一旦绿色CESS与其他适用的税收收集到其他状态，并从其他状态中收取了其他状态，将其从其他州注册，将其分别在其他状态下注册。将通过FASTAG和其他操作因素（技术，非技术，民用等）来促进该馆藏。收费广场本身将充当系统中的固定执法龙门。另一方面，还将开发一种集成的绿色及以下设备，通过RFID或其他基于卫星的设备的设备，我们州现有的ANPR摄像机网络也可以针对绿色CESS收集进行优化。拥有ANPR摄像机的车道将有预先的读者来识别北阿坎德邦的非注册车辆，并在进入州时扣除绿色污水库。付款机制应与现有的FastAg生态系统相似。在进入州时无法获得资金的情况下，进入北阿坎德邦的车辆将收取额外费用。还提出，根据通知No 21/IX-1/2024-106/2012，自动化的车辆绿色CESS收集系统（AVGCC）将适用于所有商业和非商业车辆，日期为2024年2月9日，将以各个州的所有边界范围内以phasted的方式执行。
数据和文本挖掘SUMGNN：通过有效的知识图摘要
动机：由于药物与药物相互作用（DDI）数据集和大型生物医学知识图（kgs）的可用性不断提高，因此使用机器学习模型可以准确检测不良DDI。然而，这在很大程度上仍然是一个开放的问题，如何有效利用大型和嘈杂的生物医学kg进行DDI检测。由于其巨大的大小和公斤的噪音量，将KG与其他较小但较高质量的数据直接整合在一起通常是不那么好处（例如实验数据）。大多数现有方法完全忽略了kgs。有些试图通过图形神经网络将KG与其他数据直接集成在一起，成功有限。此外，大多数预先的作品都集中在二进制DDI预测上，而多型DDI药理学效应预测更有意义但更艰巨的任务。结果：要填补空白，我们提出了一种新方法sumgnn：知识汇总图形神经网络，该网络可以通过子图提取模块来启用，该模块可以有效地锚定在kg的相关子图上的基于自我意见的基于子分类的知识中的相关子图中的相关范围，以生成多个元素的知识和数据集成的多个频道和数据集成的频道和数据。 significant- ly improved multi-typed DDI predictions.sumgnn的表现优于最佳基线高达5.54％，而在低数据关系类型中，绩效增长尤为重要。此外，SUMGNN通过每个预测的生成的推理路径提供了可解释的预测。可用性和实施：该代码可在补充材料中找到。联系人：cao.xiao@iqvia.com补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
机器学习优于回归分析，以预测下赛季的美国职业棒球大联盟球员受伤：从性能和伤害趋势趋势的流行病学和13,982球员的验证，2000-2017
数据库回答复杂问题。ml是人工智能的一个子集，它使用了从经验中学习和改进的计算算法。4,11以其最简单的形式，这涉及使用一组现实世界数据来预测或估计结果。2,4,11这些数据集代表了机器然后能够使用模式认可来从或“学习”来研究和从“学习”中进行推论，以自己做出决定。4这样的结论与实际结果的测试集进行了比较，以量化算法的准确性。随着训练集中的数据的增长，测试重复的数量增加，类似于“体验式学习”，机器的算法变得更加准确和预测性。逻辑回归（LR）代表ML的最原始形式，并且经常在文献中应用。6,7但是，回归分析是静态的，不是预先的，这意味着它不会自动调节以从复杂的数据关系中“学习”，尤其是在添加更多数据输入时。这项研究代表了我们所知的第一次尝试在运动医学文献中应用复杂的ML算法，其中LR与不同的ML算法进行了比较。在这项研究中，从2000年到2017年的玩家志术，伤害和性能指标是最初的训练集，从这些训练集中，机器可以从该训练中学到的关系，以预测带有测试套件的类似概况的未来玩家的最可能结果。此外，可以正确预测损伤的解剖位置可以预防目标。我们假设，尽管有复杂的情况 - iOS会导致DL受伤和放置，但在历史损伤数据中接受培训的ML模型可能能够评估有效性高的MLB参与者的未来伤害风险。我们认为，在所有临床情况下，现代ML算法将比原始LR分析更具有代表性的模型。For the purpose of leveraging available analytics to permit data- driven injury prevention strategies and informed decisions, the objective of this study of MLB players was to (1) char- acterize the epidemiology of injury trends on the DL from 2000 to 2017, (2) determine the validity of an ML model in predicting the injury risk for the subsequent year and ana- tomic injury location, and (3) compare the performance of modern ML算法与LR分析。