NTPC 以外的 CGS ( 1) 1256.71 155.44 425.97 581.41 3.39 1.24 4.63 NTPC (SR) Ramagundam St.I&II 727.16 58.59 300.82 359.41 4.14 0.81 4.94
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
发件人:海军记录修正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 编号:(a)10 USC § 1552 (b) SECDEF 于 2014 年 9 月 3 日的备忘录(哈格尔备忘录) (c) PDUSD 于 2016 年 2 月 24 日的备忘录(卡森备忘录) (d) USD 于 2017 年 8 月 25 日的备忘录(库尔塔备忘录) (e) USECDEF 于 2018 年 7 月 25 日的备忘录(威尔基备忘录) 附件:(1) DD 表格 149 及附件 (2) 2022 年 11 月 21 日的咨询意见 (AO) 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下简称为请求人,向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求升级他的退役级别。附件 (1) 和 (2) 适用。2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 月 13 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应采取以下所示的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括请愿人的申请及为支持申请而提交的所有材料、请愿人海军记录的相关部分、适用的法规、条例和政策,包括参考文献 (b) 至 (e)。3. 委员会审查了与请愿人的错误和不公正指控有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管请愿人未及时提交申请,但根据 Kurta 备忘录,诉讼时效被免除。b.请愿人加入海军,于 1980 年 4 月 1 日至 1986 年 3 月 31 日光荣服役一段时间后退役。服役一段时间后,他于 1986 年 9 月 26 日加入海军预备役,并于 1987 年 9 月 9 日开始随后的现役服役。他光荣服役并又两次重新入伍,最后一次重新入伍于 1993 年 9 月 30 日开始,一直持续到 1997 年。
弗吉尼亚州阿灵顿市 22204-2490 案卷编号 529-24 编号:签名日期发件人:海军记录修正委员会主席致:海军部长主题:审查美国海军 XXX-XX- 号海军记录编号:(a) 美国法典第 10 章第 1552 节(b) USD 备忘录,2017 年 8 月 25 日(Kurta 备忘录)(c) USECDEF 备忘录,2018 年 7 月 25 日(Wilkie 备忘录)(d) PDUSD 备忘录,2024 年 4 月 4 日(Vazirani 备忘录)(e) 申请人的案件文件附件:(1) DD 表格 149(2) 咨询意见,2024 年 6 月 13 日 1. 根据参考 (a) 的规定,申请人(以下简称申请人)向海军记录修正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求通过准予医疗退休来更正他的海军记录。2. 委员会由、和组成,于 2024 年 8 月 1 日审查了申诉人的错误和不公正指控,并根据其规定,确定应根据现有的记录证据采取下文指出的纠正措施。委员会考虑的文件材料包括附件、海军记录的相关部分以及适用的法规、法规和政策,包括参考文献 (b) 至 (d) 和附件 (2),即合格医疗专业人员提供的咨询意见 (AO)。该 AO 被认为对申诉人有利。3. 委员会审查了与申诉人的错误和不公正指控有关的所有记录事实后,发现如下:a. 在向本委员会提出申请之前,申诉人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有可用行政补救措施。尽管请愿人没有及时提出申请,但根据《库尔塔备忘录》,诉讼时效已被免除。
无分类器指导(CFG)已广泛用于文本到图像扩散模型中,其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是,我们认为全球CFG量表会导致空间不一致,这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的方法,即语义意识的无分类器指导(S-CFG),以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说,我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法,将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是,将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化,以将每个贴片分配给相应的令牌,而自我注意力图则用于完成语义区域。然后,为了平衡各种语义单元的扩增,我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度,以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后,广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性,而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
a.为了让陆军信息系统物资开发商最大限度地利用专门针对国家安全需求的现有和未来太空资产,陆军需要深入了解现有和未来太空资产的属性和局限性,无论它们专注于支持哪个部门。陆军需要这种理解来利用国家安全太空资产,继续并扩大其已经成功的国家能力战术利用 (TENCAP) 计划。陆军需要建立新的手段,使其能够与商业太空系统开发商合作,目标是使商业太空系统尽可能地支持陆军的需求,同时陆军的投资最少或适度。
尿路感染 (UTI) 是人类最常见的细菌感染之一,尤其影响女性,具有显著的临床和社会经济影响。尽管医学研究取得了进展,但自 Kass 的开创性工作以来,UTI 的诊断标准几乎没有改变,这强调了需要根据新的科学见解重新评估。最近的研究强调了泌尿道 (UT) 内以前被低估的微生物群落——泌尿道 (UT) 内微生物群落的重要性及其在维持泌尿生殖系统健康中的作用。肠膀胱轴已成为理解 UTI 作为一种菌群失衡的关键途径,其中微生物群落的不平衡及其与宿主的关系会导致感染易感性。本综述探讨了 UTI 的不断发展的定义和诊断挑战,特别是在女性中,并研究了最近对泌尿道生物群和肠膀胱轴的发现的影响。此外,我们讨论了恢复微生物平衡的新治疗策略的潜力,为治疗尿路感染提供了一条有希望的途径。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
