XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIRG
爱尔兰土地战略声明 2023 - 2026
我们将：• 推行数字化战略，提供可靠的服务和解决方案。 • 通过有效的数据管理鼓励基于证据的决策。 • 提供权威的土地和房产数据。 • 通过与我们服务的人们接触，开发和管理国家地理空间数据中心 Geohive，提供创新服务和应用程序来满足他们的需求。 • 通过全面可靠的产品、服务和信息提供，展示我们的数据在应对经济、社会和环境挑战方面的潜在价值。 • 开发和改进我们的数据集和系统，以提供支持政府政策的准确、安全、相关的信息。
也门 MPO
经过近七年的不断升级的冲突，也门继续面临前所未有的人道主义、社会和经济危机。重要公共基础设施遭到严重破坏，导致基本服务中断，而不安全局势推迟了石油出口的恢复（战前石油出口曾是其最大的外汇来源），严重限制了政府收入和燃料等基本进口商品的外汇供应。冲突双方（国际公认的位于亚丁的伊朗伊斯兰共和国政府和位于萨那的事实当局）的国家机构分裂，政策决策不协调，进一步加剧了经济危机和暴力事件带来的人道主义苦难。由于官方不再编制统计数据，因此缺乏可靠的经济信息。也门的经济主要是非正规经济，依赖汇款和援助流入来资助消费。农业在实体经济中占据主导地位（石油行业崩溃后），但受气候和害虫相关破坏事件影响越来越大。社会状况岌岌可危，联合国估计有超过 2,400 万人（约占总人口的 80%）需要人道主义援助。
2017/18 年度报告 - MRL UCSB
1A. 愿景和概述 材料研究本质上是跨学科的，重大进展需要来自多个领域的专家投入。材料研究也是资源密集型的，要揭示结构和功能的细节以实现材料设计，需要开发和使用多种表征和测量工具，并结合高性能计算。鉴于这些要求，UCSB MRSEC 寻求创建必要的协作研究和培训基础设施，以推动一系列变革性材料研究。UCSB MRSEC 的目标是高度包容，并让广泛的参与者参与进来，来自许多不同部门的高级研究人员共同努力实现变革性研究成果，同时培养一批多元化的未来材料研究领袖。利益相关者包括 K-12 学生和教师、本科生实习生、研究生和博士后研究员、教职员工、MRSEC 以外的设施用户、初创和成熟的行业合作伙伴以及美国和国外的合作者。为了实现这一愿景，领导层和参与的高级研究人员密切关注对成功的 MRSEC 至关重要的三个关键组成部分，特别是 IRG 和种子研究、教育和推广以及共享实验设施 (SEF)，确保它们以协同和综合的方式开展工作。
重新定义乳腺癌亚型以指导治疗优先次序并最大程度提高疗效：10 种癌症疗法中的预测生物标志物
† 主要联系人和通讯作者：Denise Wolf 博士，加利福尼亚大学旧金山分校实验室医学系，2340 Sutter Street，旧金山 CA 94115，denise.wolf@ucsf.edu。其他通讯作者：Christina Yau cyau@buckinstitute.org，Laura van 't Veer laura.vantveer@ucsf.edu。作者贡献 DMW 和 CY 对本研究的贡献相同。DMW、CY、LV、JW 和 EFP 设计了这项研究，解释了数据，并与 LE 和 LP 一起准备和审阅了手稿。DMW 和 CY 在 PEL、ZZ、MM 和 AB 的协助下分析了数据。JW、IRG 和 EFP 生成了 RPPA 数据。LBS 领导 I-SPY 实验室，负责监督分子检测。NO 管理数据。 GLH 管理由 LV 领导的生物标志物工作组，成员包括 DMW、CY、JW、LBS、MM、RS、AB、AD、MCL、JPC 和 WFS。LS 管理 I-SPY2/2.2 P01；JP 和 AD 是患者倡导者；NL、MCL、PP、WFS、HSR、CI、AMD、DY 是 I-SPY2 工作组负责人。SMA 管理 I-SPY 试验运营；RL 和 JB 是试验统计员；LE、DB 和 NH 是 I-SPY2 的主要研究人员。I-SPY2 试验研究人员和生物标志物及其他工作组成员参与试验的各个方面，并为试验的成功做出贡献。所有作者都参与了稿件的准备和审查。*贡献相同
重新定义乳腺癌亚型以指导治疗优先次序并最大程度提高疗效：10 种癌症疗法中的预测生物标志物
† 主要联系人和通讯作者：Denise Wolf 博士，加利福尼亚大学旧金山分校实验室医学系，2340 Sutter Street，旧金山 CA 94115，denise.wolf@ucsf.edu。其他通讯作者：Christina Yau cyau@buckinstitute.org，Laura van 't Veer laura.vantveer@ucsf.edu。作者贡献 DMW 和 CY 对本研究的贡献相同。DMW、CY、LV、JW 和 EFP 设计了这项研究，解释了数据，并与 LE 和 LP 一起准备和审阅了手稿。DMW 和 CY 在 PEL、ZZ、MM 和 AB 的协助下分析了数据。JW、IRG 和 EFP 生成了 RPPA 数据。LBS 领导 I-SPY 实验室，负责监督分子检测。NO 管理数据。 GLH 管理由 LV 领导的生物标志物工作组，成员包括 DMW、CY、JW、LBS、MM、RS、AB、AD、MCL、JPC 和 WFS。LS 管理 I-SPY2/2.2 P01；JP 和 AD 是患者倡导者；NL、MCL、PP、WFS、HSR、CI、AMD、DY 是 I-SPY2 工作组负责人。SMA 管理 I-SPY 试验运营；RL 和 JB 是试验统计员；LE、DB 和 NH 是 I-SPY2 的主要研究人员。I-SPY2 试验研究人员和生物标志物及其他工作组成员参与试验的各个方面，并为试验的成功做出贡献。所有作者都参与了稿件的准备和审查。*贡献相同
实例关系图指导的无源域自适应对象检测
无监督的域适应性（UDA）是解决域转移问题的有效方法。特别是UDA方法试图对齐源和目标代表，以改善对目标域的概括。，UDA方法在适应过程中可以访问源数据的假设下起作用。但是，在实际情况下，由于隐私法规，数据传输限制或专有数据关注，标记的源数据通常受到限制。源 - 自由域适应（SFDA）设置旨在通过对目标域进行源训练的模型来减轻这些问题，而无需访问源数据。在本文中，我们探讨了自适应对象检测任务的SFDA设置。为此，我们提出了一种新颖的培训策略，以使源训练的对象将对象降低到目标域而没有源数据。更重要的是，我们通过利用给定目标域输入的对象关系来设计一种新颖的对比损失，以增强目标表示形式。这些对象实例关系是使用实例关系图（IRG）网络建模的，然后将其用于指导对比度代表学习。此外，我们还利用学生教师将知识从源训练的模型提高到目标域。对多个OB-JECT检测基准数据集进行了广泛的实验表明，所提出的方法能够有效地适应源训练的对象检测器对目标域，超过了最先进的域自适应检测方法。代码和模型在https://viudomain.github.io/irg-sfda-web/中提供。
实用信息、艺术、科学、力学、6 ...
(已出版 1 期，• • )《科学美国人》的建筑版内容丰富，内容丰富！我看得很少。设计精美，配有精美的插图，展示了理想的住宅、公共建筑和建筑作品 III 种类繁多。对于建筑师、建筑商以及所有考虑建造此作品的人来说，这是无价之宝。每人 25 美分。邮寄至美国、加拿大或墨西哥的任何地方。每年 2.50 美元。寄往外国邮政信箱的国家，每年 13.00 美元。 （科学美国人杂志版与《科学美国人》杂志的合并费率为每年 9.00 美元。邮政联盟国家 10 美元，每年 50 美元。科学美国人杂志版（出版日期 1918 年）与《科学美国人》（“拉丁美洲和加勒比地区”）合并，后者于 1919 年 8 月 8 日出版，当时出版日期为 1919 年 8 月 8 日）。本书包含约 100 部分。插图精美。这是出版的最精美的科学工业论文。它在古巴各地流通。::������:te�i:v�� o i�e en J:�� n h d ra�u::�� mi� r i:'o��:� n ��� sS��;rTr�:� !;�E;!�ti:J ����:�h�i:��i:t ��� ��� fg� �f.)� n ��, ��� I ��18 n t� n a:� 世界的一部分。SingJe 复印件。25 美分。MUNN & CO.，Publl.hers。361 Broadway。纽约。