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日期：2025年3月12日至：肯·金主席和众议院国家事务委员会成员：众议员安娜·埃尔南德斯（Ana Hernandez），Rafael Anchia，众议员
日期：2025年3月12日至：肯·金主席和众议院国家事务委员会成员：众议员安娜·埃尔南德斯（Ana Hernandez），众议员拉斐尔·阿奇亚（Rafael Anchia），众议员德鲁·达比（Drew Darby），众议员伊冯·戴维斯（Yvonne Davis），众议员查理·杰伦（Charlie Geren）理查德·佩纳·雷蒙德（Richard Pena Raymond），众议员约翰·T·史密斯（John T.来自：Kamil Cook，公民，kcook@citizen.org和Kaiba White，公共公民，kwhite@citizen.org，512-477-1155回复：HB 912，HB 912，HB 912，分发了能源生成的赔偿 - 对反对派的委员会的公民赔偿：公众委员会的公民依据：公众依据2号公民审理2号公民，陪伴公民，HAR的机会，HAR的机会在Ercot以外的某些地区的分布式可再生生成所有者。我们反对这项法案，因为它允许El Paso Electric提出一种替代方法来补偿太阳能生成而不是净计量，而无需建立标准以确保对太阳能所有者的公平补偿。德克萨斯公用事业在没有法规的情况下实施反对极率和费用
Hernandez的伤口Hernandez的伤口
新的SOHO法规的西班牙卫生部代表团的积极成员将取代两个指令（2002/98/ec，用于血液和血液组件，以及2004/23/EC，用于组织和细胞）中规定的安全性和质量规则，用于组织和细胞）及其实施行为。该法规已经由欧盟议会正式通过，理事会将于2027年申请，并将取代两个指令（2002/98/EC，用于血液和血液成分的安全和质量规则），以及2004/23/EC，用于组织和细胞），以及其实施行为。
Williams诉Sparks City 提交 Hernandez诉洛杉矶市案 Rieman诉Vasquez Perez诉Fresno市 Calonge诉圣何塞市 Chinaryan诉洛杉矶市 出版 22-16863.pdf Doe诉Grindr，Inc。 Scott诉Smith Ryan S.诉UnitedHealth Group，Inc
在圣佩德罗街（San Pedro Street）南行的两辆停放的车辆附近。军官指示人群回来，麦克布赖德拔出了她的武器。附近的一名坐在她停下的轿车中的司机通过敞开的车窗告诉麦克布赖德，“他有刀。”麦克布赖德问她：“他为什么要伤害自己？”旁观者回答：“我们不知道。他是造成事故的人。”麦克布赖德（McBride）指示旁观者离开她的汽车，然后迅速去麦克布赖德随后用英语和西班牙语喊叫他们需要逃脱的旁观者。同时，警察广播电台宣布嫌疑人“割伤了自己”，并且“在他的车内”。麦克布赖德随后问她的伴侣：“我们的致命较少吗？”麦克布赖德（McBride）指的是砸碎的皮卡车，“那里有人吗？”然后，她说：“嘿，伴侣，他可能正在跑步。”
引用：Aguilera A，Figueroa CA，Hernandez-Ramos R等。使用机器学习的MHealth应用程序可以增加糖尿病的体育活动和DEPRE
抽象引入抑郁症和糖尿病是高度致残的疾病，患病率很高，合并症率很高，尤其是在低收入少数民族患者中。尽管合并症增加了不良结果和死亡率的风险，但大多数临床干预措施分别针对这些疾病。增加体育活动可能有效地降低抑郁症状并改善血糖控制。自我管理应用程序是一种具有成本效益，可扩展且易于访问的治疗，以增加体育锻炼。但是，尖端的技术应用通常不会达到脆弱的人群，也不是针对个人的行为和特征量身定制的。使用机器学习方法对干预措施进行剪裁可能会提高干预措施的有效性。在三臂随机对照试验中的方法和分析，我们将研究文本消息智能手机应用程序的效果，以鼓励低收入少数民族糖尿病和抑郁症的低收入少数民族患者的体育活动。自适应干预组通过增强学习算法从不同的消息银行中选择的消息。统一的随机干预组接收相同的消息，但从概率同样概率的消息银行中选择。对照组收到每周的情绪信息。我们的目标是从18-75岁的初级保健诊所招募276名成年人，他们被诊断出患有当前糖尿病并显示出较高的抑郁症状（患者健康调查表抑郁量表-8（PHQ-8）> 5）。试用注册号NCT03490253;预兆。我们将比较被动收集的每日阶跃计数，自我报告PHQ-8和最新的血红蛋白A1C从基线时的医疗记录以及在6个月的随访中完成干预完成时。道德和传播加利福尼亚大学旧金山大学的机构审查委员会批准了这项研究（IRB：17-22608）。我们计划提交描述我们的用户设计方法和对自适应学习算法的测试的手稿，并将在（Inter） - 国际科学会议上提交试验结果以在同行评审的期刊和演示中出版。
引用 Black, AN、Bondo, KJ、Mularo, A.、Hernandez, A.、Yu, Y.、Stein, CM、Gregory, A.、Fricke, KA、Prendergast, J.、Sullins, D.、Haukos, D.
小草原松鸡 ( Tympanuchus pallidicinctus; LEPC) 是北美草原松鸡的标志性物种，以其华丽而壮观的繁殖季节展示而闻名。不幸的是，该物种在其大部分历史分布区内都已消失，当代种群数量也急剧下降，这主要是由于气候和人为因素造成的。这些下降导致美国鱼类和野生动物管理局于 2022 年决定根据 1973 年《濒危物种法》将两个不同的种群群体 (DPS；即北部和南部 DPS) 确定并列为受威胁或濒危物种。在此，我们描述了一个带注释的参考基因组，该基因组是从南部 DPS 采集的 LEPC 样本生成的。我们选择了南部 DPS 的代表，因为北部 DPS 存在基因渗入的可能性，那里的一些种群与大草原松鸡 ( Tympanuchus cupido ) 杂交。这个新的 LEPC 参考组装体由 206 个支架折叠、45 Mb 的 N50 和 15,563 个预测的蛋白质编码基因组成。我们通过估计代表性 LEPC 和相关物种的全基因组杂合性来证明这个新基因组组装体的实用性。LEPC 样本中的杂合性为 0.0024，接近相关物种范围（0.0003–0.0050）的中间值。总体而言，这个新的组装体提供了宝贵的资源，将增强草原松鸡的进化和保护遗传学研究。
lassie：模拟环境中的腿部自主表面科学。 K. R. Fisher 1，F。Qian 2，D。Jerolmack 3，F。Rivera-Hernandez 4，C。Wilson 5
简介：使用预先编程的计划进行行星表面探索任务进行操作，该计划可以限制有效检测地形特性的意外变化，调整运动或采样策略的意外变化，并自主识别科学有价值的观察结果并调整勘探策略。 尤其是无法衡量和对Regolith特性意外变化的反应可能会对任务操作产生负面影响。 火星探索的漫游者精神和洞察力兰德都遇到了与理解岩石技术的岩土技术相关的挑战[1,2]。 腿部机器人平台的进步有可能通过对不断变化的表面特性敏感性来应对这些挑战。 模拟环境中的腿部自主表面科学（Lassie）项目探讨了腿部的巡回式平台如何使用腿部电动机来测量结层和冰冷的表面雷果的岩土技术特性，并利用这些测量值自动地更新科学操作计划。 这些测试将在火星和月球模拟环境以及实验室设置中进行。简介：使用预先编程的计划进行行星表面探索任务进行操作，该计划可以限制有效检测地形特性的意外变化，调整运动或采样策略的意外变化，并自主识别科学有价值的观察结果并调整勘探策略。尤其是无法衡量和对Regolith特性意外变化的反应可能会对任务操作产生负面影响。火星探索的漫游者精神和洞察力兰德都遇到了与理解岩石技术的岩土技术相关的挑战[1,2]。腿部机器人平台的进步有可能通过对不断变化的表面特性敏感性来应对这些挑战。模拟环境中的腿部自主表面科学（Lassie）项目探讨了腿部的巡回式平台如何使用腿部电动机来测量结层和冰冷的表面雷果的岩土技术特性，并利用这些测量值自动地更新科学操作计划。这些测试将在火星和月球模拟环境以及实验室设置中进行。
1个不断变化的世界中的植物 - 微生物生态进化动力2 3 Violeta Angulo *1，Nicolas Beriot *2,3，Edisa Garcia-Hernandez *4，Erqin Li *5，
-glomalin，EPS和生物膜改善了土壤聚集的稳定性并增加了根际中的水分，在干旱1,2下增加了植物生存和生物量，以及在盐胁迫下发芽3。- 细菌生物膜减少了植物组织中砷的摄取和砷的积累，并改善了植物生长4。植物激素的分泌-Rhizobial Gearins促进了Rubisco和低分子量的渗透量产生，增加了干旱耐受性5，并促进了不定的根生长以抵消洪水6。- 细菌细胞分裂素增加了相对的水含量，叶水的潜力以及干旱下的根渗出液的产生。- 末期真菌gberellins调节植物激素，导致盐和干旱胁迫下的营养同化较高。8。- 细菌脱落酸增强了脯氨酸水平以及光合作用和光保护色素，减少了在干旱下损失的植物水9。- 细菌中的ACC-脱氨基酶基因增加了根部伸长和病原体耐药性10。
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。