在我们最近对校准程序进行重大修订之际,我们决定将现有的 NIST 量块校准程序文档汇编并扩展为一个文档。我们使用“汇编”一词而不是“编写”,因为所描述的大多数技术在过去 20 年中已由尺寸计量学小组的各个成员记录下来。不幸的是,大部分工作
Eleftheria Roumeli是华盛顿大学材料科学与工程系的助理教授。她的研究小组侧重于开发和理解可持续的材料,探索了生物塑料,生物复合材料和源自生物构建块的环保建筑材料的新家族,尤其是来自生物聚合物。该小组研究了这些新型的可持续材料类别中的结构,加工,机械性能和生命周期的影响。在加入UW之前,Eleftheria在加利福尼亚理工学院(2017- 2020年)和Eth Zurich(2015-2017)(2015-2017)完成了她的博士后培训 - 均在机械工程部门。她获得了希腊亚里士多德大学的BS(2009)和博士学位(2014)(2014),她的研究重点是了解合成聚合物纳米组合材料中的结构 - 特性关系。
摘要一种未来的人造视网膜,可以恢复盲人的高敏度视力,将依靠能够使用自适应,双向和高分辨率设备来读(观察)和写入(观察)和写(控制)神经元的尖峰活动。尽管当前的研究重点是克服构建和植入这种设备的技术挑战,利用其能力来实现更急性的视觉感知也将需要实质性的计算进步。使用Ex Vivo多电极阵列实验室原型使用高密度的大规模记录和刺激,我们构成了一些主要的计算问题,并描述了当前的进度和未来解决方案的机会。首先,我们通过使用从大型实验数据集中学到的低维变异性变异性的低维歧管来确定盲视网膜自发活动的细胞类型和位置,然后有效地估计其视觉响应特性。第二,我们通过通过电极阵列传递电流模式来估计对大量相关电刺激的视网膜响应,尖峰对产生的记录进行排序,并使用结果来开发诱发响应的模型。第三,我们通过在视觉系统的整合时间内暂时抛弃各种电刺激的收集来重现给定的视觉目标的所需响应。一起,这些新颖的方法可能会在下一代设备中大大增强人造视力。
n + p 2 s 6(M = V,Fe,Ni,Co和Zn; X = 0.5-1,N = 2或3)在P 3̅1M空间组中结晶,而Li 2 Mnp 2 S 6在R 3̅中结晶。所有化合物通过边缘共享MS 6八面体和p 2 s 6单位的li原子占据层间空间的2D分层结构。X射线衍射和热重分析揭示了这些材料的自发水插入趋势,当它们暴露于空气中以进行较短和延长的时间,导致了两个不同的水合相(HY-I和HY-II)。热赋形图证明了从层间区域去除水分子时相变的可逆性。来自单晶和同步粉X射线衍射的水合I期I相结构表明形成了具有层间膨胀的水的单层。此外,Li 4 -nx m x n + p 2 s 6(M = V,Mn,Fe和Ni)在经受液体或气态氨环境时在层间空间中对NH 3插入的亲和力也很大。Li 2 Mp 2 S 6(M = M = MN和Ni)上的磁测量表明,化合物的顺磁性降至2 K. AC AC阻抗光谱在LI 2.56 Zn 0.72 Zn 0.72 p 2 s 6显示了室温离子电导率2.69×10-3 ms/cm,li 2. 5 s 6,li s n li z 6,li s in li s均高。 0.72 p 2 s 6比其无水对应物显示出7倍离子电导率(1.85×10-2 ms/cm)。该研究还报告了第一次使用液体电解质的锂离子电池中的Li 2 Fep 2 S 6中的电化学LI(DE)插入。■简介
准确的肿瘤分类对于选择有效治疗至关重要,但是当前方法有局限性。标准肿瘤分级基于细胞分化对TUMOR进行分类,不建议将其作为独立手术,因为某些差异良好的肿瘤可能是恶性的。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解,但可能会昂贵,并且仍然需要大量的手动干预。 许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。 在本文中,我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上(OTAńSKI(2017)),并生成用于肿瘤分类的人工数据集。 使用归一化熵估算肿瘤异质性,其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。 我们的贡献是三重的:(1)从人工数据中的剪切和图生成过程,(2)肿瘤特征的设计,以及(3)构建块图神经网络(BGNN),这是一种基于图神经网络的方法,以预测肿瘤异质性。 表现出的结果表明,所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果(89。 测试数据的精度为67%)。 尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致,我们的结果表明,通过出生(例如KI-67增殖指数)丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。通过单细胞测序评估肿瘤异质性评估提供了深刻的见解,但可能会昂贵,并且仍然需要大量的手动干预。许多现有的用于肿瘤数据的统计机器学习方法仍然需要对MRI和组织疗法数据进行复杂的预处理。在本文中,我们建议建立在模拟肿瘤进化的数学模型上(OTAńSKI(2017)),并生成用于肿瘤分类的人工数据集。肿瘤异质性,其阈值将肿瘤视为具有高或低异质性。我们的贡献是三重的:(1)从人工数据中的剪切和图生成过程,(2)肿瘤特征的设计,以及(3)构建块图神经网络(BGNN),这是一种基于图神经网络的方法,以预测肿瘤异质性。表现出的结果表明,所提出的特征和模型的组合在人为生成的数据上产生了出色的结果(89。测试数据的精度为67%)。尤其是与AI辅助分级和空间转录组学的新兴趋势保持一致,我们的结果表明,通过出生(例如KI-67增殖指数)丰富传统的分级方法和死亡标记物和死亡标记物可以改善异质性预测和增强肿瘤分类。
7 Migration Planning ............................................................................................................................. 13 7.1 Identification and Inventory ............................................................................................................ 13 7.2 Prioritization ................................................................................................................................... 16 7.3 Plan Migrations,包括回滚/恢复选项................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
摘要:先天性完整的心脏阻滞(CCHB)与宫内和产后死亡率高有关。产前检测和管理以及适当的交付计划可以改善CCHB的结果。我们描述了一种罕见的CCHB病例,该病例最初在胎儿超声心动图上注明了胎儿腹水和高级二级心脏块。母亲被认为对抗SSA抗体呈阳性,并且开始用母体类固醇治疗,以逆转胎儿心脏传导异常。然而,胎儿心律通过随访评估而发展为完整的心脏阻滞,并且胎儿在整个怀孕期间的心率不断降低,低胎儿心率为每分钟25次(BPM)。此病例证明了文献中记录的胎儿心室率最低,并说明了罕见疾病过程的严重表现。包括与胎儿超声心动图和胎儿心电图学,产前管理以及在产前检测到的CCHB的胎儿中有关的现有知识,产前评估和胎儿脑电图学,产前管理和交付计划。
指定者:任何第三方实体(即未批准的供应商)代表批准的供应商与ABP下的最终用途客户进行直接互动。这包括安装人员,营销公司,铅生成器和销售组织。所有指定人员都必须在该计划中注册,并在程序网站(www.illinoisabp.com和www.illinoisshines.com)以及与他们一起工作的批准供应商以及已批准的供应商中列出。注册还需要批准的供应商的同意,并且可以由认可的批准供应商酌情与指定人员合作或IPA或计划管理员撤回批准的供应商,如果发现指定人员已违反了计划指南并已被暂停或已暂停或已终止注册。请参阅第6.9.1节。伊利诺伊州电动局的长期可再生资源采购计划
2024 年 6 月 21 日 — 本政策的联系人为美国陆军工程兵团 CIO/G-6 首席 Kimberly Register 女士。网络安全计划管理部,(910) 570-8653 或。