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提供信息的DOH准备CDC NOFO Strengthing疫苗
March 03, 2025 Re: Informative – DOH preparing for CDC NOFO Strengthening Vaccine-Preventable Disease Prevention and Response Cooperative Agreement Greetings Honorable Tribal Leaders, Partners, and Professionals: We are writing to provide information that the Department of Health (DOH) Office of Immunization is preparing an application for the CDC Notice of Funding Opportunity (NOFO) Strengthening Vaccine-Preventable Disease Prevention and Response Cooperative Agreement 。这些资金将使我们能够继续在2025年7月1日至2026年6月30日的预算期间运营我们的免疫计划和支持活动，以及2025年7月1日的绩效期间，2020年6月30日。与第43.376章RCW，1989年华盛顿州百年纪念协议以及DOH咨询与协作程序的一致性，DOH致力于从这种潜在的资金机会中专门提供非竞争性资金，并确保将疫苗的公平分配给部落。有关更多信息，请通过lisa.niels@doh.wa.gov或Candice Wilson与Lisa Niels，部落免疫联络联系，或Candice Wilson - Quatz'tenaut，部落公共卫生与关系办公室（OTPHR）执行董事，candice.wilson@doh.wa.wa.wa.gov或360-81-81-81-81-81-76626。恭敬，
动议提交了6月的FCA和PPCA对帐...
1参见例如，在对Luma的系统操作原理的审查中，NEPR-MI-2021-0001（2021年5月3日的解决和顺序）；在对波多黎各电力管理局的系统修复计划的审查中，NEPR-MI-2020-0019（2021年4月23日的命令）；在对Luma初始预算的审查中，NEPR-MI-2021-0004（2021年4月21日的命令）；在重新实施波多黎各电力局综合资源计划和修改的行动计划时，NEPR MI 2020-0012（2021年1月7日的解决方案，授予PrepA提交的信息的部分机密指定为CEII）；在重新优化Minigrid传输和分销投资的程序中，NEPR-MI 2020-0016（PrePA在援引机密性密封的情况下提交文件，包括文件包括机密信息和CEII）；在对波多黎各电力局综合资源计划的审查中，CEPR-AP-2018-0001（2019年7月3日的解决和命令，授予Prepa指定的机密和请求，包括商业秘密和CEII。 但是，请参见2021年2月12日的解决方案和顺序，部分逆转，授予机密指定）。 2在对波多黎各电力管理局物理安全计划的审查中，NEPR-MI-2020-0018。1参见例如，在对Luma的系统操作原理的审查中，NEPR-MI-2021-0001（2021年5月3日的解决和顺序）；在对波多黎各电力管理局的系统修复计划的审查中，NEPR-MI-2020-0019（2021年4月23日的命令）；在对Luma初始预算的审查中，NEPR-MI-2021-0004（2021年4月21日的命令）；在重新实施波多黎各电力局综合资源计划和修改的行动计划时，NEPR MI 2020-0012（2021年1月7日的解决方案，授予PrepA提交的信息的部分机密指定为CEII）；在重新优化Minigrid传输和分销投资的程序中，NEPR-MI 2020-0016（PrePA在援引机密性密封的情况下提交文件，包括文件包括机密信息和CEII）；在对波多黎各电力局综合资源计划的审查中，CEPR-AP-2018-0001（2019年7月3日的解决和命令，授予Prepa指定的机密和请求，包括商业秘密和CEII。但是，请参见2021年2月12日的解决方案和顺序，部分逆转，授予机密指定）。2在对波多黎各电力管理局物理安全计划的审查中，NEPR-MI-2020-0018。
2025年1月28日-Maseru-信息丰富的新闻
轴在任何国家的生态和社会发展中都起着关键作用。他们为医疗保健，教育，基础设施和社会保障等基本服务提供资金。对于许多人来说，税收仍然是一个复杂且经常被误解的主题。阐明了共同的误解，并强调了企业可获得的激励措施，特别是非正式部门的企业，内容丰富的报纸与税务服务公司（RSL）（RSL）和街头小贩进行了交谈。对于许多小型企业主而言，税收通常会增加负担。但是，了解税收如何向公共服务征收，以及税收lqfhqwlyhv fdq doohyldwh»qdqfldo vwuhvv可以改变这种看法。街头供应商和小型企业主（经济的骨干）有可能成长和壮成长，同时为一个更强大，更公平的社会提供支持。街头供应商对税收有何看法？Motlatsi是一个水果和蔬菜街供应商，他说：“我知道我需要缴纳税款，但这很难。我在具有挑战性的条件下很长时间工作，有时我什至不足以满足我的基本需求。”莫拉佩利（Morapeli）是一家时尚零售商，认为税收增加了他本来就很繁重的工作：hgrq¶wkdyh wkh ehqh了wkdw wkdw正式员工，例如医疗保健或带薪休假我们从口袋里支付所有费用，包括供应和转运费用。讨论税收时，感觉就像我们在税收政策的设计中没有考虑过，尤其是我们进口产品的税收政策。” Boithatelo，另一个街头小贩，
关于合同成本的通知动议 2025 年 1 月
DLA Piper (Puerto Rico) LLC 500 Tanca Street, Suite 401 San Juan, PR 00901-1969 电话 787-945-9132 传真 939-697-6102 /s/ Yahaira De la Rosa Algarín Yahaira De la Rosa Algarín RUA NO. 18,061 yahaira.delarosa@us.dlapiper.com
关于最终 ASAP 标准要约协议状态的通知动议
1 LUMA 已请求延期提交此动议，能源局已批准延期至 2024 年 8 月 20 日。请参阅 LUMA 于 2024 年 8 月 13 日提交的《关于延长时间以遵守 2024 年 8 月 8 日发布的决议和命令的请求》以及能源局 2024 年 8 月 16 日的决议和命令。
基于黑色的黑adaptive信息路径计划的方法
自适应信息路径计划（AIPP）对许多机器人应用非常重要，使移动机器人能够有效收集有关最初未知环境的有用数据。此外，基于学习的方法越来越多地用于机器人技术，以增强各种和复杂任务的适应性，多功能性和鲁棒性。我们的调查探讨了将机器人学习应用于AIPP的研究，从而弥合了这两个研究领域之间的差距。我们首先为一般AIPP问题提供统一的数学问题定义。接下来，我们从（i）学习算法和（ii）机器人应用的角度建立了当前工作的两个互补分类法。我们探索了协同作用，最新趋势，并突出了AIPP框架中基于学习的方法的好处。最后，我们讨论了关键的挑战和有希望的未来方向，以通过学习使更普遍适用，健壮的机器人数据收集系统。我们提供了调查中综述的全面论文目录，包括公开可用的存储库，以促进该领域的未来研究。
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
EEG2Rep：通过信息掩蔽输入增强自监督脑电图表征
脑电图 (EEG) 表征学习的自监督方法面临着 EEG 数据固有的三个特定挑战：（1）低信噪比对所学习表征的质量提出挑战，（2）由于受试者间差异等因素，幅度范围从非常小到相对较大，使模型有可能受较高幅度范围的支配，以及 （3）连续值序列中缺乏明确的分割，这可能导致信息量较少的表征。为了应对这些挑战，我们引入了 EEG2Rep，一种用于从 EEG 进行自监督表征学习的自预测方法。 EEG2Rep 的两个核心新颖组件如下：1) EEG2Rep 不是学习从原始 EEG 预测掩蔽输入，而是学习在潜在表示空间中预测掩蔽输入；2) EEG2Rep 不是使用传统的掩蔽方法，而是使用一种新的语义子序列保留 (SSP) 方法，该方法提供信息丰富的掩蔽输入来指导 EEG2Rep 生成丰富的语义表示。在对 6 种具有受试者差异的不同 EEG 任务进行的实验中，EEG2Rep 的表现明显优于最先进的方法。我们表明，我们的语义子序列保留改进了自我预测文献中现有的掩蔽方法，并发现保留 50% 的 EEG 记录将在所有 6 个任务上平均获得最准确的结果。最后，我们表明 EEG2Rep 对噪声具有鲁棒性，可以解决 EEG 数据中存在的一个重大挑战。模型和代码可在此处获取：https://github.com/Navidfoumani/EEG2Rep
2022信息库存报告2024 -ISPRA
法律免责声明，环境保护与研究研究所（ISPRA），以及21个区域机构（ARPA）和省级机构（APPA），以保护环境，截至2017年1月14日，是由法律制定的国家环境保护（SNPA）的一部分，该系统是法律于2016年6月28日建立的。环境保护和研究所或代表其行动的人对本报告中包含的信息的使用概不负责。ispra-通过Vitaliano Brancati的环境保护和研究所，48 - 00144 Rome www.isprambiente.gov.it Ispra，Rapporti 400/2024 ISBN 978-88-88-448-448-1213-3，可以从该文档中从该文档中获得该条件的来源。
