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项目成本估算手册 (PCEM) 第 8 版 v1.1
2.6.1 交通和主要道路基础设施资产会计政策和指导 ...................................................................................... 10 2.6.2 交通基础设施投资组合 ...................................................................................................... 11 2.6.3 投资组合管理框架 ...................................................................................................... 11 2.6.4 OnQ 项目管理框架 ...................................................................................................... 12 2.6.5 项目评估框架 (PAF) - 主要项目 ...................................................................................... 15 2.6.6 昆士兰交通和道路投资计划 (QTRIP) ............................................................................. 17 2.6.7 QTRIP 储蓄管理政策 ...................................................................................................... 17 2.6.8 将投资组合、计划和 OnQ 框架与 QTRIP 整合 ............................................................................. 18 2.6.9 对超过 1 亿美元的 QTRIP 项目实施交通 BPIC 要求 ............................................................................. 21 2.6.10 投资组合、计划、项目和合同管理 (3PCM) 系统 ............................................................................................. 21 2.6.11 3PCM 中的成本估算上下文系统 ................................................................................ 24 2.6.12 估算模板 ...................................................................................................... 24 2.6.13 工作包 .............................................................................................................. 25 2.6.14 项目与合同关系 ................................................................................................ 26 2.6.15 交通基础设施组合规划和进度表（TIPPS） ...................................................... 26 2.6.16 建筑信息模型（BIM） ...................................................................................... 27 2.6.17 TMR 无障碍和包容性战略 2020 ............................................................................. 27
BASANT LAL SHARMA
技能计算机：Mathematica，Matlab，Maple，C/C ++的知识； Unix，Windows，OS X语言的环境：印地语（母语）；还通过一些课程研究了英语，俄语，梵语，德语和法语。课外活动：美术，戏剧学；在幼儿园（Guna），小学（Guna），中学（Guna）和高等中学（Indore）（Indore）的素描，绘画，手写和GK测验的几项奖项的获得者；在孟买（Malhar '95 -'96，St. Xavier's College孟买； Saarang '96，IIT Madras）和内部大学内事件（'95 -'99）在孟买（Malhar '95 -'96，圣Xavier College）在孟买（Malhar '95 -'96，圣Xavier College）举行的素描中获得了几项奖项的获得者； 1996 - 97年当选为IIT孟买的美术活动的宿舍7秘书和组织者； 1997 - 98年当选为IIT孟买的美术学院秘书；获得戏剧和IIT孟买的PAF'99的最佳配音奖； 1999年获得IIT孟买的7家旅馆居民，获得卷轴奖（第二次获得荣誉奖）。
核酸研究
图4 人类DNA与Vxj探针的Southern印迹杂交。用EcoRI消化人类l~7i，在0.7％琼脂糖凝胶上分级分离并转移到硝基纤维素滤膜上。滤膜上的DNA在37℃下在4X SSC/50％甲酰胺溶液中与仅含VX序列的pHVX6杂交。最后用65℃的2X SSC洗涤滤膜。泳道1，MC116（产生X的伯基特淋巴瘤）DNA；泳道2，BL2（产生X的伯基特淋巴瘤）DNA；泳道3，U266（产生X的人类骨髓瘤）DNA；泳道4，GM1056（产生X的人类淋巴母细胞）DNA；泳道5，SKO-007（U266 HPRT-）DNA；泳道6，CEM（人类T细胞淋巴瘤）DNA；泳道7，PA682（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道8，JI（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道9，Daudi（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道10，DS178（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道11，PAF（SV40转化的人成纤维细胞）DNA；泳道12，Colo 320（人结肠癌）DNA（31-32）。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
非侵入性脑刺激能调节人脑的峰值阿尔法频率吗？系统评价和荟萃分析
缩写列表：AG，角回；CES，经颅电刺激；CI，置信区间；COBIDAS，数据分析和共享最佳实践委员会；CoG，重心；DLPFC，背外侧前额皮质；EEG，脑电图；FEF，额叶眼区；FFT，快速傅里叶变换；IAF，个体阿尔法频率；ICA，独立成分分析；IPS，顶内沟；ITPC，经颅间相位相干性；LTD，长期抑郁；LTP，长期增强；mA，毫安；MD，平均差异；MEEG，脑磁图和脑电图；MEG，脑磁图；MRI，磁共振成像；MT，运动阈值；NIBS，非侵入性脑刺激；OSF，开放科学框架；otDCS，振荡经颅直流电刺激； PAF，峰值 alpha 频率；PICO，参与者，干预，控制，结果；PRISMA，系统评价和荟萃分析的首选报告项目；PROSPERO，国际系统评价前瞻性注册库；RINCE，减阻非侵入性皮层电刺激；rTMS，重复经颅磁刺激；SE，标准误差；SM，感觉运动；STDP，尖峰时间依赖性可塑性；SWiM，无需荟萃分析的综合；tACS，经颅交流刺激；TBS，Theta 爆发刺激；tDCS，经颅直流刺激；tES，经颅电刺激；TMS，经颅磁刺激；tRNS，经颅随机噪声刺激。
精确：基于事件的行动识别和更多
事件摄像机最近显示出对实用视觉任务的有益，例如行动识别，这要归功于其高度分辨率，功率效率和引起的隐私问题。然而，当前的研究是由1）处理事件的困难，因为它们的持续时间长时间和动态动作具有复杂而模棱两可的语义； 2）事件框架表示带有固定堆栈的冗余作用。我们发现语言自然传达了丰富的语义信息，从而使其在降低疾病的不确定性方面非常出色。鉴于此，我们提出了一种新颖的方法，这是第一次解决基于事件的动作识别的跨模式概念化的识别。我们的确切确切带来了两项技术贡献。首先，我们提出了一个自适应细粒事件（AFE）表示，以自适应地过滤固定对象的重复事件，同时保留动态的对象。这巧妙地增强了精确的性能，而无需额外的计算成本。然后，我们提出了一个基于概念推理的不确定性估计模块，该模块模拟了识别过程以丰富语义代表。尤其是，概念推理基于动作语义建立时间关系，而不必要的估计可以解决基于分布表示的动作的语义不确定性。实验表明，在PAF，HADDV和我们的SEACT数据集上，我们的确切确切识别获得了94.83％（+2.23％），90.10％（+2.23％），90.10％（+37.47％）和67.24％。
MPS
注意：1请参阅连续行应用程序的行安装订购指令2请参阅SpectrAsync和NX可用性表。仅与ED驱动程序和80 CRI一起使用。3 Only available with Curve, Frosted Acrylic lens option 4 Dimming curves may vary dependent upon lumen output and driver option chosen Separate dimming circuits are recommended if multiple driver options are chosen 5 Not available in 347V 6 Not available with 2ft: VW, MW, LW lumen packages, 4ft: XW, VL lumen packages or 8ft: MW, VL lumen packages 7 To determine lumen output in emergency mode,将电池组的瓦数乘以2英尺固定装置的每瓦（LPW）8的固定流明（LPW）8。在4英尺和8英尺固定装置上无线和XL或UL流明包装不可用9最高环境温度，25°C 10在加拿大不可用11用于紧急电路控制负载，包括传感器和无线系统CSA，CSA CERD cSA已通过ul 924认证。请参阅接线图。不能与SpectrAsync或2ft固定装置中的Controls选项合并12个PAF选项，当选择此选项13仅使用MB或SLV完成选项可用
GAM-COVID-VAC（ADV5/ADV26 COVID-19疫苗）对内皮功能，凝结和血小板激活的生物标志物的影响
COVID-19疫苗在控制Covid-19大流行方面起着关键作用。 尽管总体认为是安全的，但Covid-19疫苗接种与罕见但严重的血栓形成事件有关，主要发生在腺病毒载体疫苗的背景下。 需要更好地理解疫苗诱导的高凝性和血栓性状态的机制，以改善疫苗安全性。 We assessed changes to the biomarkers of endothelial function (endothelin, ET-1), coagulation (thrombomodulin, THBD and plasminogen activator inhibitor, PAI) and platelet activation (platelet activating factor, PAF, and platelet factor 4 IgG antibody, PF4 IgG) within a three-week period after the first (prime) and second (boost) doses of GAM-COVID-VAC，ADV5/ADV26 VECTORED COVID-19疫苗。 使用ELISA测定法测定了从疫苗收集的血浆（n = 58）。 参与者根据其基线SARS-COV-2特异性血清学结果通过先前的Covid-19暴露进行分层。 我们观察到循环ET-1的主要后电机显着增加，与碱基相比，增强剂量后的水平持续。 ET-1剂量2之后的升高在没有事先COVID-19的疫苗中最为明显。 事先的covid-19也与剂量后1 PAI的轻度增加有关。 疫苗接种与第二次疫苗剂量后的ET-1升高有关，而没有看到包括PF4 IgG在内的其他生物标志物的明显改变。 COVID-19疫苗接种后持续的内皮激活的作用值得进一步研究。COVID-19疫苗在控制Covid-19大流行方面起着关键作用。尽管总体认为是安全的，但Covid-19疫苗接种与罕见但严重的血栓形成事件有关，主要发生在腺病毒载体疫苗的背景下。需要更好地理解疫苗诱导的高凝性和血栓性状态的机制，以改善疫苗安全性。We assessed changes to the biomarkers of endothelial function (endothelin, ET-1), coagulation (thrombomodulin, THBD and plasminogen activator inhibitor, PAI) and platelet activation (platelet activating factor, PAF, and platelet factor 4 IgG antibody, PF4 IgG) within a three-week period after the first (prime) and second (boost) doses of GAM-COVID-VAC，ADV5/ADV26 VECTORED COVID-19疫苗。使用ELISA测定法测定了从疫苗收集的血浆（n = 58）。参与者根据其基线SARS-COV-2特异性血清学结果通过先前的Covid-19暴露进行分层。我们观察到循环ET-1的主要后电机显着增加，与碱基相比，增强剂量后的水平持续。ET-1剂量2之后的升高在没有事先COVID-19的疫苗中最为明显。事先的covid-19也与剂量后1 PAI的轻度增加有关。疫苗接种与第二次疫苗剂量后的ET-1升高有关，而没有看到包括PF4 IgG在内的其他生物标志物的明显改变。COVID-19疫苗接种后持续的内皮激活的作用值得进一步研究。
使用平均物种丰度关系评估化学污染对生物多样性的慢性影响
由于化学污染对淡水生态系统和生物多样性构成了持续威胁，因此要进行创新的方法来解决与此类污染物相关的生态风险。这项研究预测了基于方程式的化学物质对中位数和效应浓度（L（e）C50）的时间依赖性的长期影响，并具有关键的身体RESI适当的概念。以这种方式，该方法可以预测任何给定时间点的物种灵敏度分布。扩展了方法，以预测平均物种丰度关系（MSAR）作为生物多样性的指标。为了测试和验证METS的那言，使用了六个案例研究的数据，该案例研究使用了六个淡水节肢动物的短期和长期暴露于咪二藻虫的数据。使用物种（PAF）及其相对（1-PAF）的物种的分数（1-PAF）用于验证MSAR框架本身。预测的慢性LC50值的准确性依赖于物种。但是，除一种物种外，所有预测的慢性LC50值仅基于急性数据的拟合的95％置信区间（CI）。预测和计算的MSAR之间的平均差异在2％至6％之间。预测的MSAR通常低估了伊idacloprid的影响。然而，所有预先调查的MSAR均相似或低于计算出的1-PAF，其CI涵盖了计算出的MSAR。因此，研究发现所提出的方法可用于预测化学污染物的长期影响。
第181号/学院/2024日期：7月16日，...
●原始文档 /证书[候选人已上传以进行在线文档验证（请参阅CCMT＆CCMN 2024 Brochure的附件III]临时座椅分配信（PSAL）的最终分配的座位从CCMT＆CCMN门户通过候选人的登录名下载，由候选人正式签署。2。在线文档验证证书（ODVC）发布的表格，CCMT – 2024＆CCMN – 2024网站。3。有效门 /果酱计分卡4。< /div>支付座位接受费（SAF）和部分入场费（PAF）已支付的CCMT和CCMN 2024门户网站。5。研究所余额费用支付6。aadhaar卡7。出生日期的证明8。标记表和证书（从10级开始）9。学院/大学的课程完成证书，如果等待结果，则进行课程完成（格式为CCMT 2024＆CCMN 2024 PORTAL）。10。类别证书（如果适用）和PWD证书（如果适用）：类别证书（EWS / OBC（NCL） / SC / ST）（如果适用），则由主管当局根据CCMT＆CCMN 2024 PORTAL的规定格式发行。EWS和OBC（NCL）证书必须在01.04.2024或之后颁发。医疗委员会根据PWD法案（CCMT＆CCMN 2024 PORTAL中给出的格式）发出的残疾人（PWD）的原始证书（PWD）11。迁移证书（原始证书，必须在2024年9月30日内提交）12。15。血型测试报告或任何病理实验室的证书（原始提交）13。04（四）副本护照尺寸颜色照片14。对发现的任何差异（下面附加的格式）的自我传播。M.Tech./MOP/ M.Sc. 注册表（在Institute网站上可下载的格式）M.Tech./MOP/ M.Sc.注册表（在Institute网站上可下载的格式）