通过此公开通知,有线竞赛局(局)提醒收件人1在安全且值得信赖的通信网络报销计划(报销计划)中,他们有义务向联邦通信委员会(委员会)提出报酬支出报告“ [w] ithin ithin 10天后10天和七月结束后。。。从收件人的初始补偿基金开始。” 2因此,所有已通知批准赔偿要求请求请求的收件人必须在2025年2月10日之前提交其下一个支出报告。有关报销计划支出报告要求的其他信息,请参阅初始支出报告PN。3有关提交支出报告的过程的信息,请参阅《支出报告用户指南》,可在“报销计划”网页,https://www.fcc.gov/supplychain/reimbursement上获得。
关于 IAB 技术实验室 IAB 技术实验室是一个非营利性研究和开发联盟,负责制定和帮助公司实施全球行业技术标准和解决方案。该技术实验室的目标是减少与数字广告和营销供应链相关的摩擦,同时促进行业的安全发展。IAB 技术实验室带头制定技术标准,创建和维护代码库以协助快速、经济高效地实施 IAB 标准,并为公司建立测试平台以评估其技术解决方案与 IAB 标准的兼容性,18 年来,IAB 标准一直是数字广告供应链互操作性和盈利增长的基础。有关 IAB 技术实验室的更多详细信息,请访问 https://iabtechlab.com。
拟将填料排放到湿地和詹姆斯溪的未命名支流中,与密西西比州门罗县阿伯丁市韦斯特莱克化工厂铁路场扩建有关 敬启者: 本区已收到根据《清洁水法》第 404 条 (33 U.S.C.1344) 申请陆军部 (DA) 许可的申请。请将此信息传达给相关方。申请人:Westlake Chemical 收件人:Jimmy Autrey 715 Highway 25 South Aberdeen, Mississippi 39730 jautrey@westlake.com 代理人:Headwaters, Inc.收件人:Ryan Odom P.O.Box 2836 Ridgeland, Mississippi 39158 ryan@headwaters-inc.com 位置:拟建项目位于密西西比州门罗县阿伯丁的湿地和詹姆斯溪的未命名支流中。具体来说,该项目位于第 3 区、第 15 乡镇南、第 7 区东。该项目的中心坐标为纬度 33.807732,经度 -88.555614。该项目位于上汤比格比 8 位水文单元代码 (HUC 03160101) 中。项目目的:项目的基本目的是线性运输。工作:申请人请求授权将填充材料排放到 193.45 英尺长的间歇性溪流、2.46 英亩的森林湿地和 0.82 英亩的非森林湿地中,以便为 Westlake 化工厂的三条新铁路轨道的路基建设进行平整。三条 2,300 英尺长的铁路轨道
T系统提供全面的OTA解决方案,跨越平台,集成支持,数据管理解决方案和咨询服务。除了其在OTA技术创新方面的专业知识之外,该公司还具有将尖端,智能功能和功能与旧应用集成到旧应用程序的广泛能力和技能。此外,作为Deutsche Telekom子公司,T-Systems还为OEM提供了对关键更新所需的卓越网络功能的访问。通过利用电信公司的强大网络基础架构,高级连接解决方案以及网络管理和通信技术专业知识,该公司可帮助OEM促进高效且可靠的OTA更新。此外,它使OEM能够通过进行带宽分析来优化成本,以确定最具成本效益的时间(例如,网络条件,在或过高的时间)以发送车辆更新。通过其自动化的动态负载管理功能,T系统使OEM能够以最佳的网络条件为基础的OTA更新,从而在其广泛的车队内战略性地将车辆定位为更高的成功率,从而优化成本。
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组件1:集成结算升级。该组件支持通过在两个子组件下分类的两种主要干预措施来升级结算;子分数1.1:任期正规化 - 为居住在无争议的公共土地上的人们进行任期的正规化,其过程包括:制定当地的物理和土地利用开发计划,用于定居点,该计划为道路,排水,走道,人行道等基础设施的基础设施列出了土地包裹和韦尔斯;根据计划,通过身体放置的身体放置来划定包裹;根据调查计划的筹备受益人的准备名单和 / /或发行分配信;和标题的发行。子组件1.2:基础设施升级 - 协调基础设施投资组合,其菜单包括:水和卫生系统,雨水排水,固体废物收集和沉降分类,行人人行道,自行车道,道路,道路,街道,街道和安全照明,公共公园,公园和绿色空间。进一步包括与预防犯罪和暴力有关的投资,包括但不限于社区中心。组成部分2:社会经济包容性计划通过社会经济包容计划项目旨在增强目标受益人的社会和经济包容。该组成部分支持社区发展计划,以增强社会和经济包容性,确定符合政府计划资格标准但被排除在外的受益人,并被排除在外,适当地将其连接起来,支持参与性犯罪和暴力映射,监视当地劳动力的使用,雇用当地劳动力,负责社区能力建设并促进各种基于社区的固体造成固体损失管理,包括包括社区的固体造成损害管理。
摘要。视觉语言预处理(VLP)模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中,我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍,为医疗领域开发VLP模型,以促进计算机辅助诊断(CAD)。为了实现这一目标,我们介绍了MedBlip,这是一种轻巧的CAD系统,该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块,以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性,我们从五个公共阿尔茨海默氏病(AD)数据集中收集了30,000多个图像量:ADNI,NACC,OASIS,OASIS,AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中,我们的模型在健康,轻度认知障碍(MCI)和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现,并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering(VQA)中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
