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呼吁进行研究建议：提高电池形成，老化和测试，以进行有效的制造和可持续性
•小组的作用将是审查并向法拉第机构执行团队提供最终资金批准的建议。•提交申请后，法拉第机构将在向小组成员分发申请之前进行资格标准和完整性检查，以及适当的审核指南和布里菲·菲格说明。•将任命来自法拉第机构的主席，以召集和促进小组审查会议，公正地领导讨论并收集审稿人的反馈。•最终关于要资助的项目的决定将由法拉第机构做出，该机构将考虑审查建议和评估标准（下），并采用实现跨感兴趣领域的广泛项目组合的背景。
影响更新 - 一级方程式世界冠军有限公司
合理化种族日历大奖赛组织者继续支持一级方程式赛车以合理化比赛日历的努力，并通过减少所需旅行距离来使其更具可持续性。我们日历的第一个更改在2024赛季生效，包括日本从9月到4月的运动，以适应日程安排的时间表，而阿塞拜疆则将其位置与新加坡保持一致。卡塔尔大奖赛也与阿布扎比背靠背搬到了倒数第二名。我们还宣布，从2026年开始，加拿大大奖赛将于今年早些时候举办，摩纳哥大奖赛将在6月的第一个全周末进行。此举将使F1季节的欧洲腿能够在欧洲的夏季连续连续一个时期合并，并计划每年删除F1社区的额外跨大西洋穿越，从而大大减少相关的碳。
2025-2026卫生教师免疫表小费表
如果学生的抗HB低于10U/L，则根据所附的AHS丙型肝炎算法，学生将需要接收助推器（在适当的时间间隔），直到实现10U/L或更高的阳性抗HBS。如果学生总共收到了2个完整系列的乙型肝炎疫苗，并且其抗HBS仍然很低（<10 u/L），则该学生被认为是无反应者，并且不建议再进行乙型肝炎疫苗接种。然后，学生将需要完成HBSAG（无论风险如何），并需要一封信，说明他们是医生的无反应者。如果需要（仅 - 风险学生）：抗HBC（核心）：那些以前的乙型肝炎感染的高风险的学生需要的是：结果：结果：正面不适用不适用该表格HBSAG的副本必须附上这种形式的HBSAG：必须与那些过去的肝炎感染或那些被认为是不合时宜的肝炎的学生所必需的：适用实验室结果的副本必须附加到该表格的医生中，解释结果：对于具有阳性抗HBC的学生，正面HBSAG或被视为乙型肝炎免疫的学生或学生的学生所必需的。
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。
r e v i e w优化金属纳米颗粒复合配方及其在伤口敷料中的应用
摘要：基于金属的纳米颗粒（MNP）具有在伤口愈合和组织工程中应用的巨大潜力，并且由于其独特的结构，高生物活性和出色的可设计性特征，越来越多的研究已致力于修改这些物种，以生成具有理想的光学，电气，电气和磁性的新颖化合物。但是，对于MNP及其所得复合材料可用的修改方法，很少进行系统和详细的评论。在这篇综述中，有关MNP在伤口敷料中的优化修饰公式进行了全面摘要，并讨论了用于准备复合伤口敷料的技术。此外，还评估了新型纳米复合材料制剂的安全性和报告系统的局限性。更重要的是，提出了许多解决方案策略来解决这些局限性。总的来说，这篇综述为MNP的设计提供了新的想法，以促进其在皮肤组织修复领域的应用，并研究生物医学领域中MNP的未来方向。关键字：基于金属的纳米颗粒，纳米复合材料，伤口敷料，多功能，评论
使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
模块定义表格（MDF）
您将获得对基本实践实验室技术的知识和理解（例如基于实验室的数学技能，移液，称重化学品和制造解决方案）。您将使用当代生物信息学技术来获得对硅中DNA的操纵和分析的经验和洞察力，并将这些知识应用于实验室，您将在其中克隆基因并表达蛋白质。您将进行实验并分析和量化您的结果，并将对您的实际能力进行监控以及记录工作的能力。
化学与生物化学研讨会系列：
摘要：生物制剂的配方开发是确保生物药物药物（例如单克隆抗体（MAB））由于复杂的降解和聚集途径而产生的安全性和功效的关键。的工作已经由合作者完成，以将簇形成与粘度联系起来，并采用粗粒子建模来了解相关配方中的蛋白质 - 蛋白质相互作用。尽管存在稀释浓度制度（1-10 mg/ml）的配方筛选方法，但在相关配方浓度下，在生物制剂开发过程中，需要更深入地了解适当的工具。我们将小角度X射线散射（SAX）与其他生物物理工具合并，以洞悉pH和缓冲系统对药物相关生物制剂稳定性的作用。在这次演讲中，我将讨论如何利用先进的生物物理和粒子表征工具来推动制药行业中复杂生物制剂的创新并加速发展，并将讨论我从学术界到工业的旅程。
信仰形成主任耶稣天主教社区的神圣之心
，德克萨斯州耶稣天主教社区的神圣之心是一个成长中的教区，其中有4200多个家庭位于德克萨斯州的曼威尔，位于加尔维斯顿 - 霍斯顿大主教管区。每年在定期的信仰形成课程，圣礼准备和持续的信仰形成机会的情况下，每年为1,200多名青年和300-500名成年人提供信仰形成计划。信仰形成主任是一个全职，豁免牧师的成员，负责所有信仰形成计划的持续发展和实施。该职位与神职人员，员工和主要志愿者领导力紧密合作，以继续当前的计划并为教区社区创造新的学习机会。信仰形成总监领导并监督信仰形成人员和志愿者，以确保持续提供适当的培训，资源和需求。合格的候选人应具有有效地传达教会的正式教义的知识和能力，以表明这些教义的圣经，学说，道德，灵性和圣礼准备。候选人应拥有神学，信仰形成，宗教教育或相关学科的学士学位。此职位也需要完整的教义领导认证。可以考虑完成过程中的候选人。要申请此职位，请提交求职信，并恢复jobs@sacredheartmanvel.org，并带有“信仰形成总监”的主题行。
