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World File Search System阿努普
使用泊松回归对气候条件和地形的影响对疟疾发病率进行建模：在巴努尔的班努（Bannu）的回顾性研究
自2004年以来，在各个东南亚国家，已经观察到疟疾发病率的增加（McCutchan等，2008）。根据世卫组织的说法，世界上有40％的人口有发生疟疾的风险（Patel等，2004）。其他研究表明，自2015年以来，寄生疟疾感染有所增加（Dhiman，2019年）。估计有2.19亿人感染了疟疾，2017年在全球造成435,000人死亡。全球努力和研究造成的发病率和死亡率负担，以改善一个多世纪以来的预防疟疾，诊断和治疗。疟疾的全球死亡率范围为0.3至2.2％，在热带气候的地区，死亡率范围为11％至30％，患有严重的疟疾形式（Talapko等，2019）。根据世界卫生组织，5岁以下的儿童占所有疟疾死亡的近80％。
马格努森公园总体规划和场地改善...
制定本实施计划的目的是提供背景信息，并作为西雅图公园和娱乐部 (SPR) 在沃伦·马格努森公园进行重大维护投资的指南。该计划的起因是西雅图公园区重大维护积压和资产管理计划计划在 6 年内向名为马格努森公园总体规划和场地改进的项目拨款约 780 万美元。该计划的目的不是重建、替换或取代以前的规划工作，而是提供马格努森公园重大维护需求的最新信息，并确定通过这些即时计划拨款将采取的具体范围、预算和步骤。本实施计划参考和建立的主要文件是沃伦·马格努森公园战略发展计划（2012 年发展计划）。如下所述，2012 年发展计划是通过广泛的利益相关者参与过程得出的，旨在为公园制定一套宏观目标。相比之下，该计划的重点是近期重大维护资本项目。因此，它只涉及规划和活动，尽管与改善相关的资本需求有一些不可避免的重叠。特别是，本计划中建议的流通研究就是这种情况，下文将对此进行更详细的讨论。背景
阿格拉瓦尔（Ranjana）阿格拉瓦尔（Agrawal），玛纳西·阿努普（Manasi Anup）；库尔卡尼，苏切塔；科特查，凯坦；以及 Walambe, Rahee，“早产儿视网膜病变人工智能研究的定量分析”（2021 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。 5342. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/5342
阿格拉瓦尔（Ranjana）阿格拉瓦尔（Agrawal），玛纳西·阿努普（Manasi Anup）；库尔卡尼，苏切塔；科特查，凯坦；以及 Walambe, Rahee，“早产儿视网膜病变人工智能研究的定量分析”（2021 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。 5342. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/5342
特朗普时代的承包合同
国防部的最终规则 2.0. 于 2024 年 12 月 16 日生效，此后三年内分阶段实施。这份冗长的文件将影响国防工业基地的 220,000 家公司。超过 75,000 家国防部供应商必须通过独立的第三方评估，作为未来获得国防部合同资格的条件。它基本上是一项验证要求，以确保承包商遵守国防部规则，并且国防部能够了解承包商的网络安全系统。它侧重于处理、存储或传输联邦合同信息 (FCI) 或受控非机密信息 (CUI) 的任何组织。
东汉普顿镇计划委员会
说明此表格是站点计划/特殊许可证申请。请注意，以此组合形式要求的某些信息是国家法规要求的（9NYCRR§617.5）。如果确定此应用程序不为II型操作，并且根据SEQRA确定为I类或未公开的操作，则可以请求其他申请信息。对于I型或未列出的操作，EAF部分我将被要求。 申请人应该通过使用NYS DEC EAF映射器来准备一个EAF I部分。 https://gisservices.dec.ny.gov/eafmapper此应用程序必须以墨水及其所有要求完全完成。 请完成每个问题，不要简单地参考地图或计划。 十（10）份副本（原始加9复印件）与下面列出的要求相结合。 注意：本申请涵盖的工作可能不会在批准并颁发建筑许可之前开始。 费用：必须按照以下概述的费用时间表提交，以经过认证的支票，汇票或律师支票的形式支付申请费。 一旦对特定应用程序进行了审查，费用是完全不可退还的。对于I型或未列出的操作，EAF部分我将被要求。申请人应该通过使用NYS DEC EAF映射器来准备一个EAF I部分。https://gisservices.dec.ny.gov/eafmapper此应用程序必须以墨水及其所有要求完全完成。请完成每个问题，不要简单地参考地图或计划。十（10）份副本（原始加9复印件）与下面列出的要求相结合。注意：本申请涵盖的工作可能不会在批准并颁发建筑许可之前开始。费用：必须按照以下概述的费用时间表提交，以经过认证的支票，汇票或律师支票的形式支付申请费。费用是完全不可退还的。
单纯霍普菲尔德网络
Hopfield 网络是一种人工神经网络，它通过选择循环连接权重和更新规则将记忆模式存储在神经元的状态中，使得网络的能量景观在记忆周围形成吸引子。我们可以在这种使用 N 个神经元的网络中存储多少个稳定、足够吸引人的记忆模式？答案取决于权重和更新规则的选择。受生物学中集合连通性的启发，我们通过添加集合连接并将这些连接嵌入到单纯复形中来扩展 Hopfield 网络。单纯复形是图的高维类似物，它自然地表示成对和成组关系的集合。我们表明，我们的单纯 Hopfield 网络增加了记忆存储容量。令人惊讶的是，即使连接仅限于与全成对网络大小相同的小随机子集，我们的网络仍然优于成对网络。这样的场景包括非平凡的单纯拓扑。我们还测试了类似的现代连续 Hopfield 网络，为改进 Transformer 模型中的注意力机制提供了一条潜在的有希望的途径。