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LLE 系列 | 数字流明
使用 SiteWorx 调整、定制和应用行业领先的照明控制策略（包括日光采集和非工作时间调光）实现最大程度的节能，从而实现高达 90% 的节能效果。可通过网络和移动应用程序访问的直观软件可轻松管理照明系统设置并提供全面的报告工具，从而最大程度地节省能源、提高安全性和视觉舒适度。
LLE 系列 | 数字流明
最大限度地节约能源 使用 SiteWorx Tune、定制和应用行业领先的照明控制策略（包括日光采集和非工作时间调光），可实现高达 90% 的节能。直观的软件可通过网络和移动应用程序访问，提供照明系统设置的轻松管理以及全面的报告工具，以最大限度地节约能源、提高安全性和视觉舒适度。
因操作事故导致的健康损害联络点
具有士兵身份的部署受伤士兵享有以下权利：• 医疗保护期，必要时还可获得专业资格。当完成医疗治疗、获得专业资格或可能无法再实现保护期的目标时，保护期即终止。 • 在保护期内，因工作受伤的人员只有自行提出申请，才可因丧失工作能力而退伍或退休。 • 在保护期内，他们有权享受带薪和免费的军事医疗等服务。 • 在保护期内服役期满的非职业军人将进入所谓的特殊类型的兵役关系。 • 在某些情况下，已退役的士兵如果在服役期间受伤并随后得到确认，可以经申请恢复特殊类型的军事服务。
Daniel R. Weinberger，医学博士GwenaëlleE。Thomas，博士是Lieber大脑发展研究所（LIBD）的科学项目经理，也是生物学的兼职教授GwenaëlleE。Thomas，博士是Lieber大脑发展研究所（LIBD）的科学项目经理，也是生物学的兼职教授
GwenaëlleE。Thomas，博士是Lieber大脑发展研究所（LIBD）的科学项目经理，也是摩根州立大学生物学的兼职教授。 作为一名本科迈耶霍夫学者，她获得了马里兰州马里兰州大学的心理学和生物化学双学士学位。 她上了杜克大学的研究生院学习，在那里她曾在神经生物学学院获得博士学位和大学教学证书。 托马斯博士专门研究神经心理药理学，并研究了精神分裂症和相关精神病的认知功能障碍，同时在已故的Marc Caron博士和Kafui Dzirasa博士进行培训时。 在2020年，她共同创立了一个非营利性的Blackinneuro，并担任传播总监三年。 托马斯博士还是科学沟通者，并使用数字媒体平台讨论正在进行的心理健康研究，健康差异以及常见的生物医学错误和不明信息。GwenaëlleE。Thomas，博士是Lieber大脑发展研究所（LIBD）的科学项目经理，也是摩根州立大学生物学的兼职教授。作为一名本科迈耶霍夫学者，她获得了马里兰州马里兰州大学的心理学和生物化学双学士学位。她上了杜克大学的研究生院学习，在那里她曾在神经生物学学院获得博士学位和大学教学证书。托马斯博士专门研究神经心理药理学，并研究了精神分裂症和相关精神病的认知功能障碍，同时在已故的Marc Caron博士和Kafui Dzirasa博士进行培训时。在2020年，她共同创立了一个非营利性的Blackinneuro，并担任传播总监三年。托马斯博士还是科学沟通者，并使用数字媒体平台讨论正在进行的心理健康研究，健康差异以及常见的生物医学错误和不明信息。
2023-24 情况说明书
联邦和州资金 LLE 和 DOE/NNSA 目前正在就 2024-28 财年的最新合作协议 (CA) 进行协商，该协议价值约为 5.2 亿美元，概述了支持 LLE 研究计划、运营和实验所需的资源，以支持 SSMP、基础科学和教育，并为国家点火装置 (NIF) 提供新的强大功能。领导最近 NIF 点火的两位科学家都在 Omega 设施接受过培训。对于 2024 财年，LLE 请求 9940 万美元的资助，以推进 ICF 和 HED 科学，以支持 SSMP 并根据拟议的 CA 解决设施维持需求。LLE 获得了其他机构的额外支持，包括能源部科学办公室、ARPA-E、国家科学基金会 (NSF) 和国防部，并获得纽约州能源研究发展局 (NYSERDA) 的重要年度支持。这些额外的研究途径利用了 LLE 的核心激光和科学专业知识以及 NNSA 对 Omega 的投资；扩大了 LLE 为国家带来的好处并帮助吸引优秀学生。
使用无监督机器学习自动跟踪多发性硬化症中的主动病变
摘要：背景：在磁共振成像 (MRI) 中识别活动性病变对于多发性硬化症 (MS) 的诊断和治疗计划至关重要。在施用钆基造影剂 (GBCA) 后，可以识别 MRI 上的活动性病变。然而，最近的研究报告称，重复施用 GBCA 会导致 Gd 在组织中积聚。此外，施用 GBCA 会增加医疗保健成本。因此，减少或取消用于活动性病变检测的 GBCA 施用对于提高患者安全性和降低医疗保健成本非常重要。目前，无需施用 GBCA 即可识别脑部 MRI 中的活动性病变的最先进方法利用数据密集型深度学习方法。目标：实现数据密集度较低的非线性降维 (NLDR) 方法、局部线性嵌入 (LLE) 和等距特征映射 (Isomap)，用于自动识别 MS 患者脑部 MRI 上的活动性病变，而无需施用造影剂。材料和方法：本研究中使用的多参数 MRI 数据集包括液体衰减反转恢复 (FLAIR)、T2 加权、质子密度加权以及对比前后 T1 加权图像。减影前后对比 T1 加权图像由专家标记为活动性病变 (地面真实值)。使用无监督方法 LLE 和 Isomap 将多参数脑 MR 图像重建为单个嵌入图像。在嵌入图像上识别活动性病变并将其与地面真实病变进行比较。通过计算嵌入图像中观察到的和识别出的活动性病变之间的 Dice 相似性 (DS) 指数来评估 NLDR 方法的性能。结果：LLE 和 Isomap 应用于 40 名 MS 患者，分别获得 0.74 ± 0.1 和 0.78 ± 0.09 的中位 DS 评分，优于目前最先进的方法。结论：NLDR 方法、Isomap 和 LLE 是识别非对比图像上活动性 MS 病变的可行选择，并且可能用作临床决策工具。
物流局（AI 大楼）服务和...
Gaëlle CAVELIER 41 00 Alice VERNICHON 40 40 Fabio MALATESTA 40 55 Véronique BELLET 41 00 Jean-Baptiste DUBUC 02 35 21 72 35 更新于 09/10/2019
Transgrid咨询委员会
humelink：提供有关Transgrid如何跟踪您为您设定的及早工作合理的目标的更多信息，您希望降低消费者的风险，并更好地了解成本和您在该采购市场中的经验（尤其是LLE项目和我们在这里不做500 kV变形金刚的事物）。
