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148-1030 左平整计划详细清单 - Front Royal, VA
地块平整平面图应显示拟议分区地块的拟议平整和改进。地块平整平面图或其中涉及工程、规划、景观建筑或土地测量的任何部分应由弗吉尼亚联邦持牌专业人员准备。所有拟议的改进都应按照第 8 条 - 设计标准和本条例其他适用部分的要求进行设计。除非主任另行批准，地块平整平面图应包括以下内容：□Y □N □N/A 1. 封面（或第一页）要求：a. 修订块。b. 页面索引。c. 所有者和开发商的姓名、地址和电话号码。d. 计划编制者的姓名、地址和电话号码。e. 具有最小地块面积要求的分区指定。f. 所需的前院、侧院和后院退缩尺寸。g. FEMA 洪水区域指定（如适用）。h. 附近地图（1'=1000'），带有多页的页面索引。 i. 面积表，显示总面积和地块、街道、空地和残余物的数量。标明施工面积或受干扰区域。 j. 税图编号和/或地块标识。 k. 弗兰特罗亚尔镇一般施工说明。 l. 关于地下公用设施标记的“公用设施小姐”说明。 m. 弗兰特罗亚尔镇“需要通知”公用设施挖掘说明。 n. 所用符号、缩写和线型的图例。 o. 批准区块：所有镇房地产税已全额缴纳 ______________________________________ 财务总监 弗兰特罗亚尔镇审核和批准日期 ______________________________________ 规划和分区总监日期 ______________________________________ 镇长日期
瓦萨奇前线 URM 风险降低策略最佳实践和可复制性
本出版物中表达的任何意见、发现、结论或建议不一定反映犹他州应急管理部门 (DEM)、国土安全部 (DHS)、联邦应急管理局 (FEMA) 或本文件中列出的任何其他组织的观点。此外，DEM、DHS、FEMA、其他组织及其任何员工均不对本文件中包含的任何信息、产品或流程的准确性、完整性或实用性提供任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务。本文件中信息的用户承担因此类使用而产生的所有责任。本文件的内容不具有法律效力，也不以任何方式约束公众。
建设工程合同 第1卷 改造工程 劳动协议 封面
2005 年地方法律第 129 号补充并修订了纽约市行政法典第 6-129 节的地方法律 2005 年第 1 号地方法律。第 6-129 节规定了城市接种（现在由 Smithy 拥有的商业企业管理）和 vAithiii 拥有的商业企业的 1MM kr Nitti*B# 0. 11。 （“Willis”）已根据纽约市宪章第 1304 条获得认证。如第 6-129 条所述，该计划旨在增加纽约市主要项目的影响，以促进公众对采购项目的兴趣，增加纽约市商业的竞争。和 10Wcrin5 eccibart costa 所包含的合同条款符合第 6-129 条和纽约市商业服务部的规定，经迁移，
建设工程合同 第1卷 改造工程 劳动协议 封面
2005 年地方法律第 129 号补充并修订了纽约市行政法典第 6-129 节的地方法律 2005 年第 1 号地方法律。第 6-129 节规定了城市接种（现在由 Smithy 拥有的商业企业管理）和 vAithiii 拥有的商业企业的 1MM kr Nitti*B# 0. 11。 （“Willis”）已根据纽约市宪章第 1304 条获得认证。如第 6-129 条所述，该计划旨在增加纽约市主要项目的影响，以促进公众对采购项目的兴趣，增加纽约市商业的竞争。和 10Wcrin5 eccibart costa 所包含的合同条款符合第 6-129 条和纽约市商业服务部的规定，经迁移，
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政府机构越来越多地利用商业产品来满足太空任务需求。二十多年来，国家政策一直在指导美国政府机构将其收购方式从传统的创造太空能力转变为未来的购买、调整和采用商业能力和服务。尽管人们非常关注使用商业能力和服务的价值，但政府机构在计划使用特定商业解决方案满足特定需求时应如何做出决策和管理风险却关注较少。本文提出了框架和相关建议，说明政府机构如何评估和描述候选商业供应商和商业市场是否准备好满足国家需求。一个框架描述了一种多因素方法，包括评估市场、能力、生产、运营和财务准备情况。一个补充框架提供了一种结构化的方法来描述收购场景的属性，以告知政府收购方何时购买、调整、采用或创建符合国家利益的解决方案。
深部脑刺激自动轨迹规划的帕累托前沿与加权和
摘要。深部脑刺激 (DBS) 的术前路径规划是一个多目标优化问题，即在多个放置约束之间寻找最佳折衷点。它的自动化通常通过使用聚合方法将问题转变为单目标来解决。然而，尽管这种方法很直观，但它以无法找到所有最优解而闻名。在本文中，我们引入了一种基于多目标优势的 DBS 路径规划方法。我们将它与经典的多个约束的聚合加权和以及由神经外科医生对 14 个 DBS 病例进行的回顾性研究的手动规划进行了比较。结果表明，基于优势的方法优于手动规划，并且与传统的加权和方法相比，它涵盖了更多相关的最佳切入点选择，因为传统的加权和方法会丢弃外科医生可能喜欢的有趣解决方案。
从前线：COVID-19-19
全美（美国）的社区处于双重公共卫生危机中：阿片类流行病和新颖的冠状病毒SARS-COV-2（COVID-19）大流行。虽然这种大流行使美国所有社区，美国农村和临床上脆弱的高风险群体（例如，有药物使用和阿片类药物使用障碍的人[SUD/OUD]）面临独特的挑战2、3。现有的农村医疗保健能力问题（例如，工作人员重新分配，医院关闭），加上Covid-19的脆弱性增加，使农村居民患有SUD/OUD的农村居民特别容易受到较差的Covid-19和Sud/Oud Outcom的影响。4,5。因此，农村SUD/OUD种群之间的疫苗分配工作可能尤其重要。这份简短的报告记录了HRSA的多年倡议的接受者，农村社区阿片类药物反应计划（RCORP）（旨在降低SUD的发病率和死亡率，包括Oud，包括Oud，通过资助农村社区的财团），一直在为Covid-19响应Covid-19，并为Covid-19的响应，并促成了对疫苗分配的作用6。
订阅模式：通过前台和后台技术支持您的业务
流程和技术。为了应对这些挑战，同时确保监管合规性，企业通常会采用耗时且复杂的手动解决方法，而以这种方式对订阅模式进行核算可能会变得难以管理。实施旨在按照 IFRS15/ ASC 606 原则自动执行收入核算的收入管理解决方案可以帮助消除手动流程并优化收入功能。收入确认的复杂性将因业务或行业而异，因此最好的工具可以在如何识别客户合同、如何满足履约义务和如何生成会计信息方面提供灵活性。根据具体情况，合同修改可以作为调整或新合同进行核算，最好的 ERP 工具可以配置为处理任何情况。订阅给整个财务生态系统带来了挑战，从新的税收影响到报告披露，企业必须配备工具来应对这些挑战。
CMOS前端用于插入自旋式霍尔纳米振荡器，用于GHz范围的神经形态计算
摘要：自旋效应的纳米振荡器在当前可用的CMO设备之外有望，并且有可能用于模仿计算神经元系统中神经元的功能。当它们在4-20 GHz范围内振荡时，它们有可能用于构建高速加速的神经硬件平台。然而，由于它们的产出极低的信号水平和高阻抗以及其微波范围的工作频率，因此，当使用CMOS技术实施其状态读出电路时，SHNO是否振荡是否会带来巨大的挑战。本文介绍了第一个CMOS前端读出电路，该电路在180 nm上实施，以shno振荡频率高达4.7 GHz，设法辨别了100 µV的SHNO SHNO幅度，即使对于障碍物的障碍也达到300ω，并且噪声效果高达300ω，并且噪声效果为5.3 db db 300ω。提出了该前端的设计流以及其每个块的架构。对低噪声放大器的研究在设计中的固有困难中加深了深化，满足了SHNOS的特征。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。