1。该测试的好处是确认诊断疾病并识别载体或高风险家庭成员具有异常基因。2。可能由于用于测试的酶,样本身份识别误差,样品污染,主要站点上的突变和一般实验室错误的酶,可能发生不寻常的DNA变化,独特的DNA形成组合而发生的解释。3。对DNA结果的解释取决于临床诊断信息和患者家庭成员之间生物学关系的准确性。4。DNA测试可以识别父母是否是生物学的。5。提供的测试是目前可用的最佳测试。如果将来可以检测到新的技术和突变(基因缺陷),我授权实验室重新分析DNA样本而无需通知我。如果样本不足,医生可以向我申请新样本。测试可能会有额外的费用。6。为了帮助我了解测试结果报告,只有通过医生或遗传顾问将其通知我。7。此测试结果仅用于临床解释8。该测试的结果不能用于法医解释的任何法医或无效目的。9。该测试的结果不得在任何法律法庭或法律事务中使用,并且不适合法律解释。
15 Aimie Sulaiman,“生存策略(生存策略):研究LOM人的“习惯宗教”,宾夕法尼亚州贝利尼亚区Pejem Village,Bangka Belitung群岛省Blangka Regency',Society',Society',2.1(2014),1-14
研究生院杰出论文奖UT Austin 2024 DAC博士第三名。 Forum DAC 2023 MLSys Student Travel Award MLSys 2023 Margarida Jacome Dissertation Prize UT Austin 2023 Winner at Robert S. Hilbert Memorial Optical Design Competition Synopsys 2022 Donald O. Pederson Best Paper Award IEEE TCAD 2021 Cockrell School Graduate Student Fellowship UT Austin 2021 First Place at ACM Student Research Competition Grand Finals ACM 2021 Best Poster Award at NSF Workshop on Machine Learning Hardware NSF Workshop 2020 First Place at ACM/SIGDA Student Research Competition ACM/SIGDA 2020 7th Place at IWLS Contest on Machine Learning+Logic Synthesis IWLS 2020 DAC Young Fellow DAC 2020,2021 Best Paper Finalist (1 out of 6) DAC 2020 Best Paper Award ASP-DAC 2020 4th Place, System Design Contest on Low Power Object Detection DAC-SDC 2019 First奖学金奖学金Fudan University 2017–2018第二奖和第三奖,国家数学竞赛2016 - 2017年模型研究生院杰出论文奖UT Austin 2024 DAC博士第三名。 Forum DAC 2023 MLSys Student Travel Award MLSys 2023 Margarida Jacome Dissertation Prize UT Austin 2023 Winner at Robert S. Hilbert Memorial Optical Design Competition Synopsys 2022 Donald O. Pederson Best Paper Award IEEE TCAD 2021 Cockrell School Graduate Student Fellowship UT Austin 2021 First Place at ACM Student Research Competition Grand Finals ACM 2021 Best Poster Award at NSF Workshop on Machine Learning Hardware NSF Workshop 2020 First Place at ACM/SIGDA Student Research Competition ACM/SIGDA 2020 7th Place at IWLS Contest on Machine Learning+Logic Synthesis IWLS 2020 DAC Young Fellow DAC 2020,2021 Best Paper Finalist (1 out of 6) DAC 2020 Best Paper Award ASP-DAC 2020 4th Place, System Design Contest on Low Power Object Detection DAC-SDC 2019 First奖学金奖学金Fudan University 2017–2018第二奖和第三奖,国家数学竞赛2016 - 2017年模型
变压器,反应堆,电源单元及其组合的安全性 - 第2-6部分:对安全隔离变压器和电源单元的特定要求和测试,其中包含用于一般应用的安全隔离变压器
已满足AC89的要求,即测试实验室的IAS认证标准,并证明了ISO/IEC标准17025:2017的要求,这是测试和校准实验室能力的一般要求。该组织被认可以提供认证范围中指定的服务。
引言植物是生物,特别是植物,通常由人类栽培(Yassir & Asnah,2019)。作物这一术语通常与草本植物区分开来,草本植物是为了使用而种植的,例如在特定时间收获。世界各地种植的主要作物包括小麦、玉米、水稻、土豆、甘蔗和大豆(Wattimena,2011)。因此,利用土壤微生物来增加养分的利用率和吸收率非常重要。养分含量和植物反应是土壤的化学、物理和生物方面相互作用的结果(Sari 等人,2020 年)。这三个因素相互关联,共同影响土壤肥力,进而影响植物所需养分的形态和有效性以及植物吸收养分的能力。土壤含有两种类型的矿物质,即原生矿物质和次生矿物质。一般而言,所有营养物质均来自母岩及其所含的矿物质(Yassir & Asnah,2019)。土壤是各种微生物的栖息地。土壤微生物包括生活在土壤中的微小生物。土壤微生物的一些例子包括螨虫、昆虫幼虫、蚯蚓、白蚁、蚂蚁、甲虫、藻类、蓝藻、真菌、跳虫、线虫和原生动物。土壤微生物是一类生物,它们可能是最丰富但看起来最微不足道的,然而它们在土壤生态系统的功能中起着非常关键的作用(Febriana,2024)。它们负责有机化合物的分解过程,利用和释放营养物质,甚至起到增加植物对营养物质吸收的作用。在农业生态系统中,土壤微生物可以充当生物肥料、生物农药和设施友好的生物修复剂。 (Tesiana et al., 2024)甚至表示,使用包括枯草芽孢杆菌在内的合生元可以避免高达40%的污染并可以维护环境。此外,土壤微生物有助于减少因使用农用化学品而造成的土壤污染。 (Pratiwi & Asri, 2022) 还解释说,土壤微生物可以降解有机磷农药残留,从而不会降低土壤和农业环境的质量。这不仅有利于植物生长,而且还最大限度地减少了对环境的负面影响。因此,土壤微生物对
基于模型的控制在工程和科学的许多分支中都起着至关重要的作用。本演讲的目的是为控制系统设计提供不同的范式。我们直接从数据中学习了理想的控制器,而不是从模型中设计控制器,这是控制理论的新方向,它来自人工智能和自主系统中的新兴应用。基于学习的控制是一种直接控制方法,旨在开发具有保证的稳定性,鲁棒性和最佳性的计算简单,可分析的(增强)学习算法。在本演讲中,我将首先回顾具有未知动态的连续时间线性和非线性系统的基于学习的控制的早期发展。然后,我将以基于学习的控制器的鲁棒性介绍最新结果。最后,我们通过其应用于自动驾驶汽车和生物运动控制的应用来说明基于学习的控制的有效性。
• 经过八年技术积累,我们全套自研技术实现了从LEAP1.0到LEAP3.0架构的升级迭代,并于2024年1月10日正式发布。LEAP3.0技术架构融合了多项行业首创的领先技术,包括行业首个四域合一的集中式集成电子电气(E/E)架构(“四叶草架构”)、行业首个用一颗8295芯片实现高级驾驶辅助系统(ADAS)、智能座舱、驾驶及泊车功能的集成技术、行业首个脱离导航的城市全场景NAC技术、行业首个无缝OTA升级技术、行业首个新能源黄金动力总成技术(CTC电池+油冷电驱),整车架构通用性指数达88%,为行业最高。