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2020 年国会年度报告
• 资源中心 (RC) 员工的新职责和责任； • 医疗账单处理更新； • 删除附件 18-1（确认非癌症承保疾病的充分证据的矩阵）； • 在有证据支持在指定的特殊暴露组 (SEC) 设施现场待 24 小时的情况下，提供计算工作日要求的附加指导； • 更改用于评估血管肉瘤、石棉肺、膀胱癌、慢性阻塞性肺病、肾癌、喉癌、白血病、肺癌、非霍奇金淋巴瘤、卵巢癌和胸膜斑块索赔的推定标准。这些变化被纳入程序手册附件 15-4，即针对某些情况的暴露和因果关系推定及制定指导；并且， • 增加了协调州工人赔偿 (SWC) 福利的新例外情况。
根部渗出量有助于调节大甲氧基属中土壤微生物群落功能
结果：两种物种之间的土壤特性和根部特征存在显着差异，其中有土壤水含量（SWC）和根际和散装土壤中的土壤有机碳（SOC）（p <0.05）。虽然根部渗出液的代谢物分类相似，但它们的成分变化，而萜类化合物是主要的差分代谢物。土壤微生物结构和多样性也表现出显着差异，网络中具有不同的关键物种，并且主要与氮和碳周期有关的差异功能过程。在根渗出物介导的根性状，土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。 HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸，而HP依赖于二级代谢产物，类固醇和萜类化合物。在根渗出物介导的根性状，土壤微生物和土壤特性之间观察到了强相关性。HA网络中发现的主要代谢产物包括糖和脂肪酸，而HP依赖于二级代谢产物，类固醇和萜类化合物。
L&T Technology Services 报告称，第四季度收入环比增长 5%，2024 财年净利润超过 1,300 千万卢比
• 收入为 964.73 亿卢比；增长 9% • 美元收入为 11.64 亿美元；按固定汇率计算增长 7% • 息税前利润率为 17.1% • 净利润为 130.37 亿卢比；增长 8% • 董事会建议派发每股 33 卢比的末期股息“凭借第四季度 5.1% 的强劲环比增长，我们的收入运行率现已超过 12 亿美元，而一年前我们突破了 10 亿美元大关。我们在网络安全领域赢得了一项具有里程碑意义的 1 亿美元交易，我们将利用人工智能和数字取证解决方案构建和运营一个先进的网络情报中心。我们对新技术领域的严谨投资使我们能够赢得更大的项目，并在过去 3 年中实现 16% 的美元收入复合年增长率和 25% 的利润复合年增长率。我们为 2024 财年取得的里程碑感到自豪，其中包括成功将 SWC 集成到 LTTS、在网络安全和下一代通信领域取得多项重大胜利，并得到全面产品组合的支持、在人工智能领域申请了 54 项专利，迄今为止共申请了 1,296 项专利，并在软件定义汽车 (SDV) 领域开发了强大的机会渠道。
usajfkswcs 领导层 - DVIDS
USAJFKSWCS 历史 美国陆军约翰·F·肯尼迪特种作战中心和学校的历史可以追溯到 1950 年，当时美国陆军在堪萨斯州赖利堡陆军综合学校成立了心理战科。1952 年 4 月，PSYWAR 训练活动转移到北卡罗来纳州布拉格堡烟雾弹山，作为 PSYWAR 中心，1956 年更名为特种作战学校。学校负责制定特种部队和心理战人员的理论、技术、培训和教育。1960 年，学校的职责扩大到包括反叛乱行动，1962 年特种作战中心成立了 SF 训练大队，为志愿兵训练作战任务，学校规模再次扩大1969 年 5 月 16 日，该学校更名为约翰·肯尼迪军事援助中心。课程范围扩大，提供高空低开 (HALO) 跳伞和水肺操作培训。该学院由 SF 学校、心理战、军事顾问学校和学院旅组成。1972 年 4 月 1 日，美国陆军民政学校从佐治亚州戈登堡转移到布拉格堡，由该中心管理。1973 年，该中心被分配给新的美国陆军训练和条令司令部。1982 年 6 月 1 日，参谋长 o
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
L&T 技术服务
L&T Technology Services (LTTS) 是一家领先的纯工程服务提供商，客户流失率低，信誉良好。不过，该公司仍面临规模、更长的交易转换周期和业务周期性的挑战。由于 LTTS 目前的增长率已经将增量收入增加（其历史有机平均值的 2 倍）考虑在内，因此其上行空间似乎有限。我们最近参观了该公司位于迈索尔的工厂（约 3,000 名员工）和医疗设备、工业产品和运输领域的多个客户离岸开发中心 (ODC)。该公司拥有来自大客户群的固定（供应商流失率较低）收入池，对数字工程和离岸服务的需求正在推动整个行业垂直领域的增长。我们还分析了年度报告，一些关键亮点包括 (1) 芯片生态系统中的强大合作伙伴关系支持垂直行业（运输、医疗）的增长，(2) 随着 SWC 收购和中位数薪酬的大幅增加，业务组合发生变化，影响了利润率，以及 (3) 母公司（关联方）贡献了约 20% 的有机增长和稳定的 OCF 转换，尽管 DSO 很高。基于 27 倍 FY26E EPS，维持对 LTTS 的减持评级，目标价为 4,270 印度卢比。
早期 aEEG 异常在预测早产新生儿脑损伤和神经发育结果中的作用。
这是现代围产期护理及其家属的目标。振幅整合脑电图 (aEEG) 监测可以发现异常脑活动，否则这些活动可能会被忽视，例如亚临床癫痫发作或低血糖或气胸期间的短暂性背景恶化。尽管近年来，出生后早期 aEEG 已成为早产儿越来越常用的工具，但没有明确证据证实其对胎龄 < 30 周的早产儿的预后价值 [2]。极度早产儿最主要的特征是不连续的基线脑电图，在成熟和睡眠-觉醒循环 (SWC) 出现方面，经过验证的参考标准很少。最近，MRI 在评估早产儿脑损伤方面的价值越来越大，在足月时进行时可提供很高的预测值（敏感性 84%，特异性 89%）[3]。对于轻度和中度异常白质损伤，连续 HUS 的可靠性较低 [4]。Kidokoro 等人提出了一个评分系统和简单的大脑指标来描述极早产儿的脑损伤和发育障碍 [5]。总有一部分婴儿在儿童期有损伤，但在神经影像学检查中没有表现出明显的脑损伤或改变。因此，有必要探索其他早期预测早产儿脑损伤的方法。神经功能障碍可能通过 aEEG 中的异常比率反映出来，可以作为早产儿和足月儿脑损伤的早期标志。
进度报告
缩略语列表 奥地利发展署 (ADA) 奥地利发展合作组织 (ADC) 气候脆弱性和能力分析 (CVCA) 社区主导的全面卫生和个人卫生 (CLTSH) 社区回顾与反思会议 (CRRM) 社区记分卡 (CSC) 发展代理机构 (DA) 灾害风险管理 (DRM) 减少灾害风险 (DRR) 节能炉灶 (ESS) 反馈和问责机制 (FAM) 女性户主 (FHH) 焦点小组讨论 (FGD) 性别暴力 (GBV) 政府办公室 (GO) 有害传统习俗 (HTP) 卫生推广工作者 (HEW) 家庭 (HH) 创收活动 (IGA) 关键线人访谈 (KIIs) 知识、态度和实践 (KAP) 谅解备忘录 (MoU) 月经健康和个人卫生 (MHH) 自然资源管理 (NRM) 被忽视的热带病 (NTD) 非政府组织（NGO） 运营与维护（O&M） 残疾人（PWD） 生产安全网计划（PSNP） 计划指导委员会（PSC） 农村储蓄和信贷合作社（RUSACCO） 社会分析与行动（SAA） 水土保持（SWC） 创收活动的选择、规划和管理（SPM-IGA） 指导委员会（SC） 紧急状态（SoE） 可持续发展目标（SDGs） 通风改良坑厕（VIPL） 乡村代理机构（VA） 乡村储蓄和贷款协会（VLSA） 水资源开发（WRD） 水卫生与个人卫生（WASH） 水卫生与个人卫生委员会（WASHCo） 妇女发展军（WDA）
有机肥料对土壤微生物群落结构和碳和氮矿化具有更大的影响
农业生态系统是地球上最大的人工生态系统，可提供全球66％的粮食供应。土壤微生物是用于碳和营养循环的发动机。然而，雨养农业生态系统中的受精和种植模式介导的土壤微生物群落结构以及碳和氮转化的驱动机制尚不清楚。该研究是在中国山西省的Changwu农业生态实验站进行的。设计了七种不同的施肥和种植模式。使用磷酸盐脂肪酸（PLFAS）来探索受精和镀层模式对土壤微生物群落结构的影响以及与土壤碳和氮的关系。结果表明，处理之间的土壤物理和化学特性存在显着差异。有机肥料显着增加了土壤碳和氮，并减少了土壤pH值。小麦和玉米旋转处理中总PLFA和微生物基团的含量最高。与种植模式的变化相比，有机肥料对PLFA含量和土壤生态过程的影响更大。土壤微生物群落结构与土壤有机碳（SOC），总碳（TC），总氮（TN）和总磷（TP）具有显着正相关。与施用NP肥料相比，使用有机肥料显着提高了土壤呼吸率和矿化氮含量，同时降低了土壤微生物生物量碳（MBC）。相关分析表明，土壤呼吸与SOC和TP显着相关，并且矿化氮与SOC，硝酸盐氮，TN和MBC显着呈正相关。结构方程模型（SEM）表明，土壤呼吸速率受到TC的显着积极影响，并受到SWC的负面影响，并解释了63％，而矿化氮显着受到TN的影响，并解释了总方差的55％。