这项工作提出了一种在电磁频谱的无线电范围内搜索重组线的方法,该方法通过几种单独的测量结果结合使用了灵敏度的显着提高。无线电区域中重组线的检测,尤其是正电子的重组线,是寻找暗物质的必不可少的灰烬,因为该线的强度揭示了观察到的位置的阳性量。这对于计算歼灭横截面的计算和有关暗物质的自我宣传的发现至关重要。这项工作中介绍的方法应用于13-15 GHz的频率范围,并使用2021年至2024年之间收集的数据,作为Telamon Project的一部分,Effelsberg的100 m射电望远镜。在NGC7027和W3OH校准源中检测到了这种方法的功能,并检测到氢重组线(H76α-H79α)。对于正电子(PS60α -PS62α)的重组线的振幅和流动,计算上限。在整个观察期的覆盖数据中,有一个3σ上限,河流密度为0。6-0。7 mjy,具体取决于重组线。此外,比较了NGC7027校准源的两种方法。单独确定NGC7027的每个重组线的上限的“单个”方法,提供3σ上限为5。1-7。2 mjy。6-4。0 mjy。相反,“组合”方法将三条线链接在一起,然后确定上限,3σ-上限为3。
15. 雇主对家庭和医疗假的抵免。(附上工作表。)......................................................................................15. 16. 雇主对志愿消防员和志愿市政紧急医疗服务人员的抵免。(附上工作表。)......................................................................................16. 17. 其他不可退还税收抵免总额(将第 6 行至第 16 行相加,并在此处和 1040ME 表格附表 A 第 19 行输入总额).............................................................................17.
公司治理制度 本公司董事会是公司最高经营管理及监督机构,独立外部董事及非执行董事占董事会成员的2/3,5名内部董事中有3名兼任执行董事,发挥有效的监督功能及高层战略审议功能。(截至2024年6月25日的数据) 本公司还确保独立于董事会的监事会审计功能,是公司法规定的设有监事会的公司。 我们认为,通过确保董事会有效的监督功能及战略审议功能,以及监事会的审计功能,本公司已拥有适合实现业务执行合法性、适当性和效率性的制度设计,并将继续致力于加强治理。
超高频率芯片的抽象匹配网络易感,并且准确提取被动设备参数是必不可少的。对于片上传输线,作者提出了一种从具有不同长度的两个传输线测量结构中提取传输线传播常数的精确方法。基于此方法获得传播常数后,为了获得传输线的特征阻抗,本文对信号板进行了Y-Z模型分析,并给出数学表达式。这种近似方法可以在不求解信号垫的模型参数的情况下获得传输线的特征阻抗。将来自提出的方法得出的传播常数和特征阻抗与相应的电磁模拟结果进行了比较,从而达到了250 MHz至110 GHz的相当良好的一致性。关键词:传输线,片上匹配组件,110GHz分类:集成电路
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 3 月 20 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.10.05.327429 doi:bioRxiv preprint
图 1. 最佳条件基于细胞存活率和靶向敲除率。根据上述方案,每次电穿孔用含有靶向人 CD19 的 crRNA 的 RNP(从针对不同 B 细胞系中细胞内和细胞外标志物的 30 多种 crRNA 筛选中选择)转染 100 万个 Ramos 细胞。(A)电穿孔后的第二天,用 2.5 μg/mL 碘化丙啶(BioLegend,产品目录号 421301)对部分细胞染色,并通过流式细胞术进行分析。(B)电穿孔五天后,用 2.5 μg/mL Alexa Fluor ® 647 抗人 CD19(BioLegend,产品目录号 302220,克隆 HIB19)加碘化丙啶对部分细胞染色,并通过流式细胞术进行分析。对照 = 未经电穿孔的细胞:RNP 混合物。数据由德国弗莱堡大学的 Marco Cavallari 博士提供。
利用 CRISPR/Cas 基因组编辑方法,该研究小组现已证明,亚洲水稻品种可以产生 RYMV2 基因突变,使其以与非洲品种类似的方式抵抗病毒。下一步,目标是以相同的方式编辑相关的非洲精英品种,以便非洲小规模生产者可以食用它们。帮助这些农民是 HHU 领导的国际研究联盟“健康作物”的目标。
安装紧急天气呼叫线路 惠德贝岛海军航空站 – 360-279-1080 基察普班戈/布雷默顿海军基地 – 315-4636 或 1-888-256-6100 基波特 – 360-396-2553 印第安岛海军基地 – 360-396-5375 埃弗里特海军基地 – 425-304-5665
摘要 出于经济、法律和道德原因,开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而,谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践,可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架,可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中,我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险:它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距,提高风险管理实践的有效性,并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。
出于经济、法律和道德原因,开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而,谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践,可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架,可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中,我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险:它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距,提高风险管理实践的有效性,并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。