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使用三维模型探索DNA的结构
因此，这项工作的目的是开发一个三维嬉戏模型的DNA模型，以使用各种材料和3D打印机来促进遗传学教学。使用这些材料，我们创建了1.5米高的DNA结构的详细表示，包括双螺旋桨和氮基碱。是一种互动模型，具有可拆卸和彩色的碎片，使学生可以操纵和观察DNA的结构。学生将能够拆除和重新组装模型，这将有助于他们了解核苷酸与碱基互补性之间的相互作用（腺嘌呤 - timini和cantosine-guanine）。这个3D模型允许对DNA分子结构进行清晰准确的可视化，成为教学学习过程中教师的宝贵工具
估计低地巴布亚新几内亚森林中的碳库存：低密度的大树导致低于全球平均碳库存
通常可以在未经事先许可或指控的情况下以任何格式或媒介进行个人研究或研究，教育或非营利性目的以任何格式或媒介的第三方复制，显示或执行全文项目的副本。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目：不同团队提供机会。我们想更多地了解您，以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么，以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者别的什么？向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格： 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请： 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息，为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
估计承担责任模块 - 自治机构
由Sridhar K从Eoffice生成，SO（SK）-HR-II-CSIR HQ，SO SO（HR-II），CSIR HQ，28/08/2024 02:41 PM
建立和验证IV期非小细胞肺癌的生存预测模型：一项现实世界研究
方法：从Shanxi Cancer Hospital收集的晚期非小细胞肺癌的462例患者被随机分配（以7：3的比例）与训练队列和内部验证队列分配。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。 使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。 单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。筛选影响患者3年生存的独立因素，并通过使用单因素，然后进行多因素COX回归分析创建预测模型。使用一致性指数（C-指数），校准曲线，接收器操作特征曲线（ROC）和决策曲线分析（DCA）评估模型的性能。单独接受化学疗法的收集的患者，以及接受化学疗法与免疫疗法结合的患者使用两组之间的倾向得分匹配，并在筛选的变量中进行了亚组分析。
展示从没有状态估计的像素飞行的敏捷飞行
摘要 - 次数是最敏捷的飞行机器人之一。尽管在基于学习的控制和计算机视觉方面取得了进步，但自动无人机仍然依赖于明确的状态估计。另一方面，人类飞行员仅依靠从板载摄像头的第一人称视频流将平台推向极限，并在看不见的环境中坚固地飞行。据我们所知，我们提出了第一个基于视觉的四摩托系统，该系统自动浏览高速的一系列门，而直接映射像素以控制命令。像专业的无人机赛车飞行员一样，我们的系统不使用明确的状态估计，并利用人类使用的相同控制命令（集体推力和身体速率）。我们以高达40 km/h的速度展示敏捷飞行，加速度高达2 g。这是通过强化学习（RL）的基于识别的政策来实现的。使用不对称的参与者批评，可以促进培训，并获得特权信息。为了克服基于图像的RL训练期间的计算复杂性，我们将门的内边缘用作传感器抽象。可以在训练过程中模拟这种简单但坚固的与任务相关的表示，而无需渲染图像。在部署过程中，使用基于Swin-Transformer的门检测器。我们的方法可实现具有标准，现成的硬件的自动敏捷飞行。尽管我们的演示侧重于无人机赛车，但我们认为我们的方法超出了无人机赛车的影响，可以作为对结构化环境中现实世界应用的未来研究的基础。
![专题信息 - 尼日利亚 - 能源行业 - 天然气战略 - 国家私有化委员会设立的尼日利亚石油和天然气行业改革实施委员会 [OGIC] 报告 - 第 2 卷](/simg/b/b477ae094c854eccfd515dd22923c834ed6b7667.webp)
专题信息 - 尼日利亚 - 能源行业 - 天然气战略 - 国家私有化委员会设立的尼日利亚石油和天然气行业改革实施委员会 [OGIC] 报告 - 第 2 卷
13) Levi Nwokafor 先生，独立石油营销商 - 成员 公用事业收费委员会执行秘书 - 成员 14) Adams Oshiomhole 先生，尼日利亚劳工大会主席 - 成员 15) Anne Okigbo 女士，世界银行代理常驻代表 - 成员 16) Chamberlain Oyibo 先生，GMD - 成员 17) 工程师 MM Ibrahim - 成员 18) Onaolapo Soleye 博士 - 成员 -< 19) 律师 Sola Adepetun - 成员 20) Nuhu Obaje 博士，地质学家 - 成员 21) Yinka Omorogbe 先生，学者 - 成员 22) Donu Kogbara 女士，记者 - 成员 v23) BPE 总干事 - 委员会协调员 24) AA Udofia 先生，BPE - 秘书
爱沙尼亚国防军 2021 年度报告
对于爱沙尼亚国防军来说，2021 年可能是过去 30 年中最紧张的一年。它始于新冠疫情中期，意味着我们必须不断调整，以防止病毒削弱我们的战斗准备，同时保留足够的作战余地来实现我们的目标。随着冠状病毒疫苗的问世，我们面临着一个艰难的决定。下半年为整个国防军制定的疫苗强制要求将 EDF 的病例保持在最低水平——远低于人口的平均发病率。诚然，数十人因此无法继续服役，但 EDF 的疫苗接种要求让我们保留了完成任务的行动自由。5 月，EDF 公布了内阁指示的预算削减计划。它们旨在提高我们组织的精简度和效率，并专注于保持军事能力并允许开发新能力。削减开支遭到了媒体的强烈反对，我们发现自己经常被指责侵犯了我们的传统和象征。随着时间的推移，越来越多的问题出现在“国防军在为何做准备？”“你在说什么战争？”一年后，可能没有人会问这样的问题。这并不是说我们有先见之明——我们只是认真履行了自己的职责。
建立战略性比特币储备
持有加密货币和其他数字资产具有投机性，涉及很大程度的风险，包括完全损失的风险。不能保证任何加密货币，代币，硬币或其他加密资产都是可行的，液体或溶剂的。没有锚定数字通信旨在暗示任何数字资产服务都是低风险或无风险的。持有的数字资产无法由Anchorage Digital Bank National Association保证，也没有受到FDIC的保险。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。