I支持HB 06929,该HB支持热网络的赠款和贷款计划。热网络将使用地面源热泵或地热能提供供暖和冷却,有可能在某些情况下替代污染的油气动力加热,例如Hartford的资本区项目,该项目为几座政府建筑提供供暖。我可以看到其他多建造情况的潜力,例如公寓或公寓综合体,退休社区,大学校园等。燃烧用于供暖建筑物的油气不仅有助于温室气体排放,而且还散发出该州NOX污染的很大一部分,这是空气质量差的重要因素,导致哮喘和损害人类和环境健康。
变异自动编码器(VAE)[19,41]是一个人口,深,潜伏的模型(DLVM),这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择,并且对模型的性能具有很强的冲突,例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是,VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此,我们提出了一个统计公式,以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中,我们在潜在空间中使用层次先验,使用编码数据估算潜在轴的方差,该数据标识了相关的潜在维度。为此,我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验,使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器(ARD-VAE)1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果(例如FID得分和分离分析分析)的疗效。
摘要进行了实验,以评估饲料限制,进食时间及其相互作用对兔子雄鹿中血液学特征的影响。将三十六(36)个兔子雄鹿用于研究。兔子雄鹿分别喂养75.00、67.50和60.00克商业种植者的颗粒,分别代表100%,90%和80%的每日定量。雄鹿分为两组18(18)个雄鹿。第一组是在早上喂食的,而第二组则在晚上进行了每日口粮。雄鹿被随机分配到三(3)个不同水平的饲料限制,并分别在早晨和晚上组复制三(3)次。雄鹿每天100%的口粮作为对照。该研究采用了完全随机设计(CRD)的2 x 3阶乘布置。在实验的第四周结束时,从每个复制中收集血液样本以确定血液学指数。使用IBM社会科学统计软件包(SPSS)版本21。结果表明,在研究中,兔子雄鹿的饲料限制性限制(P <0.05),WBC,中性粒细胞和淋巴细胞。喂养时间显着影响(P <0.05)PCV,MCV,中性粒细胞,淋巴细胞和血小板。在MCV,中性粒细胞,淋巴细胞和血小板上的进食时间与进食时间之间存在相互作用。关键字:饲料限制,喂养时间,血清生物化学,血液毒素总而言之,在傍晚喂养兔子的90%的日期分量的90%可改善大多数血液学参数,而不会损害动物的健康。
2 2 60000-电气 IA13 – 增加了电涌保护信息。 IA14 – 增加了主电气室要求,即未来至少有 20% 的墙壁空间可供使用。 IA15 – 增加了导管要求,以便将来添加太阳能电池板。 IC3 – 应急发电机 – 增加了评估柴油和天然气的要求。 IC – 应急发电机 – 将燃料系统要求移至 HVAC 指南 230000 IE4 – 增加了防篡改插座要求。 IF22 – 将自动拨号器修改为蜂窝式。 IG – 照明。分为通用、内部和外部 IGc4 – 修改外部 CCT 以符合分区要求 IGc7 – 修改杆式灯具的光电管和计时器要求。 II – 术语“EMCS”替换为“BAS”部分,II12 – 从产品部分移动并更新了计量信息,并增加了加载到 FMD 能量计量系统的要求。 II.E.1 – II.F – 将电表从施耐德 PowerLogic 修订为霍尼韦尔 E-Mon,增加了主电表和太阳能应用电表。
本文介绍了一种用于雷达应用的新型 X 波段碳化硅 (SiC) 共面波导 (CPW) 单片微波集成电路 (MMIC) 高功率放大器 (HPA) 设计。在设计中,采用了 0.25 μ m γ 形栅极和高电子迁移率晶体管 (HEMT),它们采用了碳化硅基氮化镓技术,因为它们具有高热导率和高功率处理能力。此外,在 8.5 GHz 至 10.5 GHz 的频率范围内,反射系数低于 -10 dB,可产生 21.05% 的分数带宽。此外,MMIC HPA 在 2 GHz 带宽内实现了 44.53% 的功率附加效率 (PAE),输出功率为 40.06 dBm。此外,由于 MMIC HPA 具有高输出功率、宽工作带宽、高 PAE 和紧凑尺寸,因此非常适合用于 X 波段有源电子扫描阵列雷达应用。索引术语 — 有源电子扫描阵列 (AESA) 雷达、共面波导 (CPW)、碳化硅 (SiC) 上的氮化镓 (GaN)、高电子迁移率晶体管 (HEMT)、单片微波集成电路 (MMIC)、高功率放大器 (HPA)。
该文件计划于 2024 年 10 月 23 日在《联邦公报》上公布,并可在线查阅:https://federalregister.gov/d/2024-24091 和 https://govinfo.gov
方法:组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存(OS)至显着程度的IRAE识别为候选变量,并将其整合为候选变量,以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index (CCI)。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见,采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行了变量选择以查明明显的预测因子,并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后,使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型,排除未能满足比例危害(PH)假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的,然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证,并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外,创建了一个列图来描述预测模型。
