迪凯特——伊利诺伊州商务和经济机会部 (DCEO) 今天与伊利诺伊州黑人商会 (BCC)、小企业和社区成员携手,共同启动一项工作,旨在建立一个全新的、最先进的企业孵化器,为迪凯特和更广泛的伊利诺伊州中部地区提供服务。作为该地区首个此类孵化器,INC Spot 将作为一个场所,为小企业和企业家提供启动和发展成功企业所需的空间、技术和资源。“INC Spot 将提供必要的资源,支持我们的少数族裔企业充分发挥其潜力,”伊利诺伊州黑人商会执行董事 Corey Walker 表示。“感谢伊利诺伊州的帮助,我们今天将进行投资,支持启动一个新的最先进的孵化器,以增加少数族裔企业的健康和财富。我们的目标是帮助更多少数族裔企业家实现他们的梦想,这反过来将有助于加强我们的伊利诺伊州经济。”该项目位于西埃尔多拉多街 269 号,占地 12,000 平方英尺,可同时容纳多达 20 家新企业和企业家,为他们提供办公空间、商务中心、现场讲习班和研讨会、辅导和指导以及旨在发展和成长的教育内容等资源。INC Spot 将创造 30 个新的建筑工作岗位,其中至少有 5 个是永久性工作岗位。它计划于 2021 年初开业,是第一个也是唯一一个为迪凯特和伊利诺伊州中部地区服务的少数族裔拥有的孵化器。INC Spot 是伊利诺伊州和迪凯特黑人商会合作的成果,该商会获得了 DCEO 提供的 220,000 美元少数族裔企业资本和基础设施补助金。通过普利兹克政府创建的这项首个补助金计划,共有更多
任务。J2 – 情报局 使命:为北美防空司令部和美国北方司令部的任务提供及时、有针对性和准确的情报。愿景:一个敏捷的情报机构,推动北美防空司令部和美国北方司令部的规划、行动和决策。NJ3 - 北美防空司令部行动 一个有选择性的联合和合成参谋部,作为北美防空司令部的顾问,负责警告和评估针对北美的战略海上、导弹、太空和空中袭击。确保和平时期的空中主权以及美国和加拿大对对称和不对称航空航天威胁的有效防御。负责北美防空司令部的所有当前、未来和信息行动,包括 NOBLE EAGLE (ONE) 行动。 NCJ3 – 美国北方司令部作战任务:美国北方司令部 J3 指挥作战,同步各组成部分的作战效果,与其他作战司令部、跨机构合作伙伴和伙伴国进行协调,同时监控、评估并向北美防空司令部指挥官和美国北方司令部提供态势感知,了解所有可能或已经影响美国北方司令部责任区的事件。J4 – 后勤和工程局任务:协调、同步和
任务。J2 – 情报局 使命:为北美防空司令部和美国北方司令部的任务提供及时、有针对性和准确的情报。愿景:一个敏捷的情报机构,推动北美防空司令部和美国北方司令部的规划、行动和决策。NJ3 - 北美防空司令部行动 一个有选择性的联合和合成参谋部,作为北美防空司令部的顾问,负责警告和评估针对北美的战略海上、导弹、太空和空中袭击。确保和平时期的空中主权以及美国和加拿大对对称和不对称航空航天威胁的有效防御。负责北美防空司令部的所有当前、未来和信息行动,包括 NOBLE EAGLE (ONE) 行动。 NCJ3 – 美国北方司令部作战任务:美国北方司令部 J3 指挥作战,同步各组成部分的作战效果,与其他作战司令部、跨机构合作伙伴和伙伴国进行协调,同时监控、评估并向北美防空司令部指挥官和美国北方司令部提供态势感知,了解所有可能或已经影响美国北方司令部责任区的事件。J4 – 后勤和工程局任务:协调、同步和
任务。J2 – 情报局 使命:为北美防空司令部和美国北方司令部的任务提供及时、有针对性和准确的情报。愿景:一个敏捷的情报机构,推动北美防空司令部和美国北方司令部的规划、行动和决策。NJ3 - 北美防空司令部行动 一个有选择性的联合和合成参谋部,作为北美防空司令部的顾问,负责警告和评估针对北美的战略海上、导弹、太空和空中袭击。确保和平时期的空中主权以及美国和加拿大对对称和不对称航空航天威胁的有效防御。负责北美防空司令部的所有当前、未来和信息行动,包括 NOBLE EAGLE (ONE) 行动。 NCJ3 – 美国北方司令部作战任务:美国北方司令部 J3 指挥作战,同步各组成部分的作战效果,与其他作战司令部、跨机构合作伙伴和伙伴国进行协调,同时监控、评估并向北美防空司令部指挥官和美国北方司令部提供态势感知,了解所有可能或已经影响美国北方司令部责任区的事件。J4 – 后勤和工程局任务:协调、同步和
1心理学学校,渥太华大学,渥太华大学,安大略省,K1N 6N5,加拿大2,2认知神经科学单位,蒙特利尔神经学研究所,蒙特利尔大学蒙特利尔大学,蒙特利尔,QC H3A 2B4,加拿大3,加拿大3,麦克吉尔大学,麦克吉尔大学,麦克吉尔大学,QC H3G 2A8,CANCACANIDER,MCGILL UNIXIACA蒙特利尔,QC H3A 1G1,加拿大5心理学系/人类发展研究中心/康科迪亚大学,蒙特利尔,QC H4B 1R6,加拿大6 Bloomfield老龄化研究中心,戴维斯戴维斯夫人医学研究所和犹太犹太人总医院/麦克吉尔大学/麦吉尔大学记忆诊所,Montreal,QC H3T 1E Serkity QC H3T 1E Serkity,Q. 1G1,加拿大8蒙特利尔蒙特利尔大学蒙特利尔大学神经和神经外科系,蒙特利尔,QC H3A 2B4,加拿大
11月26日。 DE 2024 - ...综合生物学,政府指定有害杂草或入侵物种,除非提议的活动以某种方式包含或限制...11月26日。 DE 2024 - ...综合生物学,政府指定有害杂草或入侵物种,除非提议的活动以某种方式包含或限制...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露,采取了二维(2D)非对比度轴向轴向单板CT CT,而不是在临床实践中常见的三维(3D)体积CT。然而,很难在纵向成像中找到相同的横截面位置,因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化,如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此,增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题,但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响,以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是,在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的,因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是,这种方法不适合解决2D采集中的平面运动,其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13,图像协调方法分为两个主要组:深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体,15-17 Convbat,18和贝叶斯因子回归。19然而,与生成模型不同,统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布,以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布,这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器(VAE),28是一种生成模型,由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布,解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络(GAN)20是另一种类型的生成模型,其中包含两个子模型,一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏,Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中,以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像,Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是,原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN(CGAN)30和CONDINATION VAE(CVAE)31解决了此问题,该问题允许生成具有条件的特定图像,从而对生成的输出提供了更多控制。但是,这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息,例如目标类,语义图或热图,在测试阶段32作为条件,这在我们的情况下是不可行的,因为我们没有任何可用的直接目标信息。
微生物驱动全球碳循环1,并可以与宿主生物体建立象征关系,从而影响其健康,衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明,该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而,这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射,其中通常<1%的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱(MS)基于非靶向代谢组学,这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术,该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物,药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时,也需要进行广泛的文献搜索,以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础,例如Kegg 12,Mimedb 13,Npatlas 14和Lotus 15,可以帮助进行这种解释,但它们大部分限于已建立的,很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外,虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16,但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此,尽管MS参考文库不断扩大,但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白,我们已经开发了Microbemasst(https://masst.gnps2.org/microbemasst/),这是一种利用的搜索工具