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福山先天性肌肉营养不良
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washc5基因
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FOIA BPA-2024-00429-F 仅通过电子邮件发送至
2023 年 11 月 20 日 回复参考：FOIA BPA-2024-00429-F 仅通过电子邮件发送至：mzt@vnf.com Mealear Tauch Van Ness Feldman LLP 1050 Thomas Jefferson Street, NW Suite 700 Washington, DC 20007 亲爱的 Tauch 女士， 邦纳维尔电力管理局 (BPA) 收到了您根据《信息自由法》5 USC § 552 (FOIA) 提出的机构记录请求。该机构于 2023 年 11 月 13 日收到您的请求，并为您的请求分配了跟踪编号 BPA-2024-00429-F。请在与该机构就您的 FOIA 请求进行的任何通信中使用该跟踪编号。此通信是该机构对您的信息请求的正式确认和回复。 请求“我看到它以两种方式被引用：美国能源部、邦纳维尔电力管理局。 2006 年。可听噪声政策。TBL 政策 T2006-1。俄勒冈州波特兰市邦纳维尔电力管理局。或美国能源部。2006 年。邦纳维尔电力管理局，输电业务线政策 T2006-1，可听噪声政策，2006 年。” 确认 BPA 审查了您的请求并确定它符合 FOIA 和美国能源部 (DOE) FOIA 法规（《联邦法规》第 10 章第 1004 部分）规定的适当请求的所有标准。 回复 该机构的 FOIA 办公室收集了您寻求的政策并将其全部发布。 费用 处理您的 FOIA 请求无需支付任何费用。 认证
PATRAM2019
成员 Anna Wikmark，SKB，瑞典 Annette Rolle，BAM，德国 Anne Presta Bradley Loftin，SRNL，美国 Brett Carlsen，INL，美国 Bruce Brevard，ORNL，美国 Cecil Parks，ORNL，美国 Chi-Fung Tso，Arup，英国Chris Wright，INL，美国 Chris Miller Daiiichiro Ito Doug Ammerman David Pstrak David Garrido，NAC，西班牙 Edward Ketusky，SRNL，美国 Florence-Nathalie Sentuc，GRS，德国 Frank Wille，BAM，德国 Franz Hilbert，NCS，德国 Gary Lanthrum，NAC，美国 Gheorghe Vieru，Ins .对于 N 。研究，罗马尼亚 Gerry Jackson Herve Issard Jack Edlow，Edlow Intl，美国 John Mulkern，WNTI，英国 John Scaglione，ORNL，美国 Joy Russel，Holtec，美国 Jeff Arbital，Y-12，美国 Jeff England，NAC，美国 Jeff Ramsay，CNSC , 加拿大 Jim Shuler, 美国能源部 Johan Rosenblad John Mulkern John Scaglione Ken Sorenson Kent McDonald，美国 PNNL Makoto Hirose Marianne Moutarde Marue-Therese Caillard Lizot Masumi Wataru Matt Feldman，ORNL，美国 Nick Klymyshyn，PNNL，美国 Pierre Malesys，WNTI，法国 Robert Watkins，SRNL，美国 Robert Quinn，Westinghouse，美国 Ron Pope Mladineo Stephen ，PNNL，美国 Sylvia Saltzstein平尾勇柳义博
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
trex1基因
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精氨酸加压素抗性
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阿尔茨海默氏病作为临床生物学结构
Bruno Dubois，医学博士，MSC；医学博士Nicolas Villain；隆·施耐德（Lon Schneider），医学博士；马萨诸塞州医学博士尼克·福克斯；诺尔·坎贝尔（Noll Campbell），Pharmd，MSC；道格拉斯·加拉斯科（Douglas Galasko），医学博士，MSC； MIIA Kivipelto，医学博士；弗兰克·杰森（Frank Jessen），医学博士；医学博士伯纳德·汉塞乌夫（Bernard Hanseeuw）； MercèBoada，医学博士；弗雷德里克·巴克霍夫（Frederik Barkhof），医学博士； Agneta Nordberg，医学博士； Lutz Froelich，医学博士； Gunhild Waldemar，医学博士，DMSC； Kristian Steen Frederiksen，医学博士；医学博士Alessandro Padovani；医学博士Vincent Planche；克里斯托弗·罗（Christopher Rowe），医学博士； Alexandre Bejanin博士； Agustin Ibanez博士； Stefano Cappa，医学博士；医学博士Paulo Caramelli； Ricardo Nitrini，医学博士； Ricardo Allegri，医学博士；医学博士Andrea Slachevsky，博士； Leonardo Cruz de Souza，医学博士；医学博士Andrea Bozoki；埃里克·威德拉（Eric Widera），医学博士；医学博士Kaj Blennow； Craig Ritchie，医学博士；马克·阿朗辛（Marc Agronin），医学博士；弗朗西斯科·洛佩拉（Francisco Lopera），医学博士； Lisa Delano-Wood，博士； StéphanieBombois，医学博士；理查德·利维（Richard Levy），医学博士； Madhav Thambisetty，医学博士，DPHIL； Jean Georges，学士；大卫·琼斯（David T. Jones），医学博士；医学博士Helen Lavretsky，MSC；医学博士Jonathan Schott；医学博士Jennifer Gatchel；马里兰州桑德拉·斯旺克（Sandra Swantek）；马里兰州保罗·纽豪斯（Paul Newhouse）；霍华德·费尔德曼（Howard H. Feldman），医学博士； Giovanni B. Frisoni，医学博士
理论轮盘：选择气候变化不是...
尽管反对它（例如Whitby 2003），但始终将人类级别（或类似人类的）智力的复制得到明确陈述并高度公开为人工智能研究的主要目标。Alan Turing（1950）的模仿游戏是关于模仿人类的。Allan Newell和Herbert A. Simon关于一般问题求解器的报告（1961）的标题为“ GPS，一个模拟人类思想的程序。”爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）和詹姆斯·费尔德曼（James Feldman，1963年）选择了标题计算机和思想，在唯一合法的思想典范（至少在学术界）是人类的时候。在其图灵奖演讲中，纽厄尔和西蒙（Newell and Simon，1976）将AI的“实证研究”描述为通过复制理解人类智能的“实证研究”。CYC项目（Lenat，Prakash和Shepherd 1986）的目标是复制人类常识性推理。nils J. Nilsson（2006）也许是最明确的，将人工智能的目标描述为可以付费人工工作的建筑机器。包括ACT-R模型（Anderson 1993），SNEP（Shapiro 2000）和Soar认知建筑（Laird 2012）在内的著名项目不仅旨在使我们走上更多的构建人类水平的智能，而且实际上是重复了至少重复人类水平情报的某些方面的表征。这些是AI史上一些最重要，最可见，资金充足的项目。因此，从历史记录中，建立人类智能从一开始就成为了AI的严肃而明确的目标。1，尽管Blay Whitby等批评者的争论以及一些著名的AI研究人员的努力，例如Rodney A. Brooks（1991），这也是一个目前的目标。
芳香族L-氨基酸脱羧酶缺乏
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