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模拟单个光子计数光谱仪，用于与可居住世界的直接成像外部大气成像
埃德温·亚历克纳尼（Edwin Alexani）的硕士学位论文已得到论文委员会的审查和批准，这是对天体物理科学和技术科学硕士学位的论文要求的满意。
使用倾斜校正的透射透射电子显微镜，用于厚样品的剂量效率的冷冻电子显微镜，在细胞和单个颗粒上证明
该预印本版的版权持有人于2024年8月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.04.22.590491 doi：Biorxiv Preprint
在考虑单个系统动力学的同时，用于多能系统的实时功率共享策略
摘要：对于可持续和弹性的能源供应，多能系统（MES）变得更加突出。在由不同的生成来源，不可控制的负载，多个存储选项和Power-to-t-to-t-to-X技术组成的MES中实时有效共享是一项艰巨的任务。挑战是由于不断波动的生成和负载以及设置中每个元素的不同系统动力学而引起的。可以将MES中各种可控元素之间的功率共享分解为两级过程。最高级别的过程（通常称为超级分子控制），基于负载和生成预测和其他多个因素，可以在更长的时间内使用功率共享。基于超级分子控制和实时传感器数据的输入，较低级别的过程（通常称为子分子控制）完善了各个元素的控制信号。
来自健康受试者的生成全脑动力学模型预测单个患者水平的中风的功能改变
计算全脑模型基于局部模型，区域间功能相互作用以及指定区域间连接强度的结构连接组来描述每个大脑区域的静息活动。损害了构成这些模型的骨干的健康构成构成连接组，并在区域间功能相互作用中产生巨大变化。这些相互作用通常是通过将两个大脑区域之间的活动的时间序列相关联，该过程称为静止功能连接。我们表明，添加有关患者病变产生的结构断开信息的信息，以前是先前对来自大量健康受试者的结构和功能数据进行培训的全脑模型，可以预测患者的静止功能连接性，并直接适合该模型的数据，直接适合患者的数据（Pearson Earleration = 0.37 = 0.37 = 0.37;均一差异= 0.005）。此外，模型动力学再现了基于功能连通性的措施，这些措施通常是中风患者中的MAL和特异性分离这些异常的措施。因此，尽管全脑模型通常涉及大量自由参数，但结果表明，即使固定了这些参数，该模型也会从与训练模型的人群截然不同的人群中重现。除了验证模型外，这些结果还表明，该模型可以机械地捕获解剖结构与人脑的功能活性之间的关系。
针对单个遗传特征裁缝治疗。
个性化医学的兴起带来了道德和社会考虑。遗传信息非常敏感，引起了人们对隐私和机密性的关注。雇主或保险公司有遗传歧视的潜在风险。此外，公平获得个性化医学是一个关键问题，因为基因检测和有针对性疗法的高成本可能对所有人负担不起。制定解决这些问题的政策和法规对于个性化医学的道德实施至关重要[6]。
CM McMahon单个规则。rev_.2024.pdfCM McMahon单个规则。rev_.2024.pdf
A.Courtesy Copies ................................................................................................................ 10 B. Pre-Motion Conferences in Civil Cases ............................................................................ 10 C. Discovery Disputes ........................................................................................................... 10 D. Motion Papers ……...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Default Judgment Motions ............................................................................................ 11 2.Summary Judgment Motions (Generally) ..................................................................... 12 3.Motions to Exclude Testimony of Experts ..................................................................... 12 4.Motions for Summary Judgment on the Basis of Qualified Immunity .......................... 13 5.Motions for Reconsideration......................................................................................... 15 6.Letter Motions & Notice of Rulings and Calls ................................................................. 15Motions for Preliminary Approval of Settlements ........................................................ 15 G. Time to Respond ............................................................................................................... 15 H. Oral Argument on Motions ............................................................................................... 15 I.
vista3d：揭开单个图像的3D暗边
摘要。我们踏上了古老的任务：从仅瞥见其可见部分的物体中揭示了隐藏的物体。为了解决这个问题，我们提出了Vista3d，这是一个在仅5分钟内实现迅速而有能力的3D代表的框架。Vista3d的核心是一种两相的方法：粗相和细相。在粗相中，我们从单个图像中迅速生成初始几何形状。在细阶段，我们直接从学到的高斯脱落中提取一个签名的差异函数（SDF），并通过可区分的等音表面表示对其进行选择。此外，它通过使用带有两个独立隐式函数的分离代表来捕获对象的可见和模糊方面，从而提高了发电质量。此外，它通过角扩散先验的梯度与3D感知扩散先验的梯度通过角度扩散先验组成。通过广泛的评估，我们证明Vista3d有效地维持了生成的3D对象的一致性和二元性之间的平衡。演示和代码将在https://github.com/florinshen/vista3d上找到。
单个地块的标准雨水管理计划...
1. 该项目是单块住宅建筑，不在开发分区内。2. 没有由同一所有者、建筑商或开发商开发的相邻土地。3. 场地总不透水覆盖层不得超过地块面积的 15%；4. 施工期间扰动的总土地面积应小于 30,000 平方英尺。为化粪池系统建设而扰动的土地面积可以从总扰动面积中减去，前提是重新植被。5. 标准计划不得用于特别关注的区域（例如，喀斯特地质、天坑活动、地表水供应水库、井口保护区、敏感河流系统等）或场地条件（例如坡度、土壤类型、高地下水等）构成挑战；6. 必须向 MEP 提交文件，证明在设计手册中针对这些特征的结构实践被使用和哈福德县公共工程部批准之前，已经实施了 ESD。
模仿从单个演示中学习的，利用载体量化机器人收获
摘要：机器人解决复杂的非重复任务的能力将是为仍涉及劳动密集型，潮流和身体苛刻活动的农业应用中新的自动化水平的关键。收获是一个这样的例子，因为它需要将动作组合在一起，通常可以将其分解为视觉宣传和操纵阶段，而后者通常直接直接进行预编程。在这项工作中，我们专注于新鲜蘑菇收获的任务，该任务由于其高复杂性而由人类采摘者手动进行。一个关键的挑战是通过低成本硬件和机械系统来启用收获，例如软握把，它们与刚性相比提出了其他挑战。我们设计了一种使用矢量量化的模仿学习模型管道来直接从视觉输入中学习量化嵌入。我们在基于人类专家收集真正蘑菇的录音设计的现实环境中测试了这种方法。我们的模型可以用柔软的气动驱动器来控制一个笛卡尔机器人，以成功复制蘑菇的超越序列。我们在不到20分钟的数据收集的干扰物中取下蘑菇，包括单个专家演示和辅助，非专家，轨迹。整个型号管道需要在单个A4000 GPU上少于40分钟的训练，并且大约需要。20 ms用于推断标准笔记本电脑GPU。