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本报告根据有关预期发展和其他因素的当前期望和假设包含前瞻性陈述。前瞻性陈述通常是通过包含诸如“目标”，“预期”，“相信”，“估计”，“期望”，“目标”，“目标”，“五月”，“计划”，“计划”，“策略”，“策略”和其他类似性的词”来识别的。它们不是历史事实，也不保证未来的表现，因为它们会受到随着时间的流逝而改变的许多假设，风险和不确定性。前瞻性陈述仅在制作之日起说话，并且各种因素可能导致实际绩效与这些前瞻性陈述所表示或暗示的绩效有实质性不同。沙哑的人不承担任何义务，也不承诺更新前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。警告读者不要对前瞻性陈述不依赖。
dtg：基于扩散的轨迹生成，用于无MAP的全局导航
摘要 - 我们提出了一种新颖的基于端到端扩散的轨迹生成方法DTG，用于无地图的全球导航，以挑战户外场景，并具有遮挡和非结构化的越野特征，例如草，建筑物，灌木丛等。给定一个遥远的目标，我们的方法计算出满足以下目标的轨迹：（1）最大程度地降低目标的旅行距离； （2）通过选择不位于不良区域的路径来最大化遍历性。具体来说，我们为扩散模型提供了一种新颖的条件RNN（CRNN），以有效地产生轨迹。此外，我们提出了一种自适应训练方法，以确保扩散模型产生更多可遍历的轨迹。我们在各种室外场景中评估了我们的方法，并将性能与赫斯基机器人的其他全球导航算法进行比较。实际上，我们观察到的行进距离至少提高了15％，遍历性提高了7％。视频和代码：https：//github.com/jinggm/dtg.git。
免疫接种计划 - CT.gov
1. VFC 资格定义如下：(a) 已加入 Medicaid；(b) 没有健康保险；(c) 美国印第安人或阿拉斯加原住民；或 (d) 在 FQHC 就诊的保险不足。2. 非 VFC 儿童是指拥有私人保险的患者，该保险涵盖免疫接种费用，在私人供应商处就诊的部分或全部疫苗保险不足的患者；以及 S-CHIP 儿童 - 那些参加 HUSKY B 的儿童。3. 没有水痘临床病史的易感儿童。4. TD 疫苗可以接种给 7-18 岁的儿童以完成其主要系列，或者接种给那些需要含破伤风疫苗且不能接种 Tdap 的 7-18 岁儿童。 5. 应在 11-12 岁预防保健就诊时为儿童常规接种 Tdap 疫苗，以及尚未完全接种百日咳疫苗且不存在百日咳疫苗禁忌症的 7-10 岁儿童。截至 2020 年 7 月 1 日，CVP 唯一未普遍提供的儿童疫苗是 9-10 岁和 13-18 岁私人保险患者的 HPV。供应商可以私下购买此疫苗，并按照正常计费程序向适当的保险公司提交计费请求。
有效载荷意识到的轨迹优化针对非独立移动多机器人操纵，并带有提示避免
摘要 - 合作移动操作是机器人技术中越来越重要的主题：就像人类需要在许多任务上进行协作一样，机器人需要能够一起工作，例如，在非结构化环境中运输重型或笨拙的物体。但是，移动多机器人系统提出了独特的挑战，例如运动计划的更大配置空间，稳定性问题，尤其是对于轮式移动机器人，非全面约束。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于用于轮式移动操作的直接转录公式的多机器人双级优化系统。我们的配方使用静态力，计算出较低级别的稳定性目标，以告知较高级别的车轮轨迹计划。这允许有效的计划，同时确保安全执行并改善实际机器人的开环绩效。我们证明了我们的模型能够解决具有挑战性的运动规划任务，并评估其在ClearPath Husky Mobile平台上改进的现实世界的能力。最后，我们将系统与先前呈现的混合真实接口集成在一起。索引术语 - 多种移动机器人或代理商的多数机器人系统，合作机器人，机器人技术和施工中的自动化的路径规划，车轮机器人
“在M'ovile机器人位置的傅立叶域中具有卷积的神经元网络”
1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。 puldrobotics.com 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。 。 。 。 。 。 。 。 。 10 1-4机器人Robish Phath Robotics。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。 。1-1好奇的机器人由NASA用于探索Martes的探索：//www.nasa.gov/。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-2 Bellabobot的Robobots by Robotics https：// www。puldrobotics.com。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1-3医疗机器人S5系列机器人技术采用警惕和安全费率的系统https://smprobotics.com/。。。。。。。。。10 1-4机器人Robish Phath Robotics。。。。。。。。。。。。。11 1-5带有catadid系统的观点c´mara。。。。。。。。。。11 1-6的免疫描述：全球和基于Ca-Racker点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1-7的未经神经元流的丰度结构（前馈）。。13 1-8卷积神经元流（CNN）的BERCE结构。。。。。。13 1-9卷积的操作围绕图像进行。。。。。14 1-10个三重红色的bing结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15
致编辑的信
约翰·格林纳克少校的有趣研究《第二次世界大战中英国空降部队的空中运输和支援飞机供应》（《空中力量评论》第 10 卷，第 3 期，2007 年秋季）提出了有关英国皇家空军和美国陆军航空队与空降部队关系的重要问题。从广义上讲，格林纳克重申了长期以来空降部队的论点，即英国皇家空军对空降部队的支持是半心半意和不充分的，这对后续行动的结果产生了直接和有害的影响。由于“英国皇家空军对其轰炸机至高无上的核心原则的不屈不挠态度”，他们一直阻碍将轰炸机移交给空降部队进行降落伞和滑翔机牵引工作。英国飞机生产主要集中在战斗机和战略轰炸机上，空军参谋部更愿意向美国寻求专门制造的 AT 平台（道格拉斯 C-47 或“达科他”）。英国飞机的有限分配因空降工作所需的长期修改而进一步受到限制，而美国人据称将运输机的生产列为“低优先级”，因此 C-47 交付给英国皇家空军的时间被长期推迟。因此，当 1942 年在北非（火炬行动）和 1943 年在西西里（哈士奇行动）发动第一次大规模空降行动时，英国空降部队完全依赖美国陆军航空兵提供 AT。据说，美国机组人员素质低下是导致英国在火炬行动和哈士奇行动中空降行动结果不尽人意的主要原因。
2024可持续性行动计划
1。学生的成功之旅：跨越学术课程，研究努力和体验学习机会的综合性可持续性，使学生能够成为可持续性Pracɵces和Innovaɵon的领导者。2。卓越的研究，创新和参与：促进跨学科研究Iniɵaɵves和Innovaɵon枢纽，专注于可持续的实用性，以应对紧迫的环境挑战。3。人民和星球社区参与的健康：与当地和全球社区，culɵvaɵng的合作伙伴关系以及促进促进环境管理和社会责任的进步，利用UConn实验和资源来获得更大的影响。4。七个世界一流的校园，一所旗舰大学：跨学科的Mulɵ-campus学术机会，以开发可持续的系统和流程，以提高气候弹性并提高歌剧院的效率。5。更强大，更具包容性的大学：确保在可持续性范围内的公平和包容性，为资源提供公平的访问，并培养一个以可持续性为中心的多样化和包容性的社区。6。沙哑的骄傲与韧性：庆祝教师，Sta效和学生贡献，以放大我们的Naɵ绿色大学的排名，杠杆依赖于可持续性的校友慈善支持
通过计算机断层扫描
本研究旨在通过测量不同狗品种中心脏的椎心脏尺度和心脏的解剖结构来揭示统计差异。椎心尺度（VHS）最近被描述为一种测量狗和猫的心脏轮廓的方法。椎骨心脏尺度（VHS）可能因年龄，体重等而因狗和猫而异。使用了不同年龄和体重的21只狗（10只男性和11个女性）。在使用的狗品种中，包括法国斗牛犬，俄罗斯贵宾犬，罗威纳犬，杰克·罗素，金毛猎人，金查尔斯，北京，比利时牧羊犬，赫斯基，奇瓦瓦，奇瓦瓦，卡克，terrier，terrier，斗牛犬，斗牛犬，bouvier，bouvier和弗兰德斯繁殖。在80 kV，200 Ma，639 MGY和0.625 mm切片厚度下扫描多层检测器。所得图像保存在数字成像和医学（DICOM）格式中。在3D-Slicer软件中测量获得的部分。胸高度（Th）和颅静脉腔（CVC）测量参数具有统计学意义，重量（p <0.05）。椎骨心脏尺度（VHS）在相关分析中具有任何参数（p> 0.05），在统计上没有统计学意义。在动物重量的相关表与测量值的相关表中，可以看到它与除椎骨心脏分数（VHS）以外的其他测量参数具有非常显着的正相关性（p <0.01）。椎骨尺度确定为女性的9.09±1.37椎骨，男性为9.50±0.52椎骨。该研究旨在为兽医解剖学，手术和内科医学做出贡献。
对关键 GxP AI/ML 应用程序的问题
1. 算法的训练、验证（优化）和测试过程是怎样的？谁参与了各个阶段？如果有的话，与计划有什么偏差？2. 用于训练、验证和测试算法的数据集有多大？如何识别（命名）每个组中的每个数据元素？数据集存储在哪里？3. 有什么证据表明，用于测试算法的数据集的任何部分以前都没有用于训练或验证（优化）相同算法，或者不是来自相同主题？4. 用于测试算法的数据点何时从完整的数据点池中分离出来？使用了哪些选择标准？5. 测试数据经过了什么样的数据清理、规范化、同质化、排除标准、数据合成或类似处理？为什么？6. 如何确保测试数据集代表应用预期范围内的真实数据，并包含足够具有挑战性的数据（例如西伯利亚雪橇犬或狼）？ 7. 训练数据集中的哪些特征对算法的输出影响最大，这些特征如何影响测试数据集的选择，以及它与测试数据集如何对应？8. 如何确保测试数据集涵盖由于人员、流程和设备差异而可能在实际数据中出现的任何技术差异（例如格式）？9. 如何验证用于训练、验证和测试算法的数据的正确分类，分类是否已由第二个人或实验室测试验证？10. 测试数据有多旧，是否仍然相关？算法的 F1 分数是否会因输入数据随时间的变化而下降（例如，由于 COVID-19 封锁期间健身中心关闭而导致健康数据发生变化），如果是，重新训练和校准数据集的计划是什么？
海事记者 - Marine Link
ABS 航海系统。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .38 阿布扎比造船厂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .32 阿克北极。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .14 阿克·博格斯塔德运营公司。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 阿克浮式生产ASA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 阿克克瓦纳。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .10, 13, 15 阿克·克瓦纳运营公司。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 阿克庭院 ASA . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 Aktieselskabet Borgestad ASA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .13 阿法拉伐。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .42 美国船级社。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .35 美国商业航运公司。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .15 安佰深合作伙伴。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .15 阿科公司。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .39 ASRY . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .38 AUGE 工业紧固件有限责任公司。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .43 BC 渡轮。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .9 贝尔佐纳 (Belzona)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .43 伯纳德 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。