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最终用途储蓄升级包装文档
适用性此软件包适用于股票地板区域的80％。为了适用软件包，该模型必须符合一个或多个措施的适用性标准。包装水到空气GHP：具有气体或电阻包装屋顶系统或包装可变空气量系统（PVAV）的型号。此措施适用于Comstock楼层面积的56％。中央水力水到水GHP：具有中央水文系统的型号，包括可变空气量（VAV）系统和由锅炉和/或冷却器提供的专用室外空气系统（DOAS）。此措施适用于Comstock楼层面积的13％。控制台水对空GHP：具有最小或没有管道的模型，包括包装的终端单元，底板电动机和燃气装置加热器以及住宅风格的系统。此措施适用于Comstock楼层区域的11％。
变形性小细胞肺癌的前景和治疗方案
摘要：小细胞肺癌 (SCLC) 是一种致命的神经内分泌恶性肿瘤，因其肿瘤生长迅速、转移早和免疫环境相对“冷”而臭名昭著。目前只有标准化疗和少数免疫检查点抑制剂被批准用于 SCLC 治疗，这表明迫切需要新的治疗方法。此外，SCLC 最近被认为是一种具有高度肿瘤内和肿瘤间异质性的恶性肿瘤，这解释了部分患者的反应率不高和早期复发。根据谱系特异性转录因子（ASCL1、NEUROD1、POU2F3，以及一些研究中的 YAP1）或免疫相关基因的表达定义的分子亚型表现出不同程度的神经内分泌分化、免疫细胞浸润和对治疗的反应。尽管这种恶性肿瘤很复杂，但已经确定了一些生物标志物和靶点，许多有希望的药物目前正在进行临床试验。在这篇综述中，我们整合了这种变形恶性肿瘤的基因组图谱的最新进展、每种亚型的特征和治疗弱点以及临床阶段的有前景的药物。
通过3D形状完成在混乱环境中改善机器人水果收获
摘要 - 世界人口正在增加，到2050年，其对食物，饲料，燃料和纤维的需求几乎一倍。面临环境挑战，劳动力短缺也对农业生产系统构成了至关重要的挑战。农作物生产中手动任务的自动化可能会提高效率，但也会导致农业实践的变化，以更有效地使用可用的土地。在本文中，我们解决了在具有挑战性的现实情况下（例如垂直农场）的机器人果实收获的问题，在垂直农场中，机器人感应和表演需要应对杂乱无章的环境。机器人果实的收获通常是通过直接检测传感器读数中的掌握点来完成的，传感器读数可以根据农作物收获的要求在果实本身或其花梗上进行。然而，掌握点检测并不总是可能的，因为理想的抓紧点可能隐藏在叶子或其他水果后面。我们的方法利用了形状的完成技术，使我们能够估算目标果实的完整3D形状，即使在强烈的遮挡下，它的姿势也可以估算其姿势。以这种方式，即使只有部分可见，我们也可以估计一个掌握点。我们评估了在一个真正的机器人操纵器中运行在垂直农场中的实际机器人操纵器，并采用不同的收获工具。我们的实验表明，与最竞争的基线相比，我们提议的管道平均将成功率提高了18.5个百分点，而不是依赖形状完成的基线。
形状：影响的战略计划，2023-2033
在此规模上的增长代表了对A的U的变革性资源影响，需要为教师和员工更新，研究和支持服务提供大量新资源。在这种规模上实现增长是复杂的，需要协调的计划和分阶段的方法来确保资源并投资于建立我们支持和维持更高入学的能力。我们还清楚地表明，国内入学率增长取决于艾伯塔省政府的大量投资。如果策略性地接近，增长将支持并使创新的计划发展和教育，这是由大学范围内的致力于通过点燃目的提供出色的学生体验的承诺的基础：学生体验行动计划。增长是我们为所有学生提供全球学习环境的野心的关键因素，欢迎一个多样化和包容的国内外学生社区。增长将成为我们研究目标的关键推动者，使更大的教师补充，更强大的研究生研究社区以及支持对系统和支持的投资。
被无人机塑造和塑造：在感知循环中编程
在为人类互动的美学设计设计的长期承诺中，缺乏塑造和互动性感觉无人机行为的工具而感到困扰。通过观察为期三天的无人机挑战的参与者，我们隔离了无人机的组成部分，如果使透明的人可以帮助参与者更好地探索他们的审美潜力。通过一个智慧来分析访谈，ELD笔记，视频录制和检查每个团队代码的检查，我们描述了团队1）将其E ORT从瞄准无缝的人与无人机互动的目标转移到将无人机视为脆弱，故意，故意和易受撞车的撞车事故； 2）与亲密，身体相互作用进行更精确的探测，理解并赋予其无人机的能力； 3）采用了解决方案策略，强调训练无人机或飞行员。我们在塑造无人机行为的潜在美学方面贡献了限制的经验解释，并讨论编程环境如何更好地支持用于设计和编程目的的术语感知循环。
拥抱数据的力量以塑造我们的未来
•DLA公共和私人网站的内容生成（创建故事，布尔布斯，口号，诗歌）•工作/购物助手（建立会议/保留）•企业搜索：搜索大量DLA和/或以不同形式的DLA和/或DOD可持续数据（包括PDF，图像，图像和单个Word文档），并与Google搜索更好（包括PDFS，图像和单个Words search（包括Google）（更好）。•从我们的系统中将编程语言/内容转换为使用旧编程语言（例如COBOL）的系统（如Python）。•帮助开发人员和分析师更快地编写新代码。
大脑的地形组织塑造动态...
1 CAS Key Laboratory of Behavioral Science, Institute of Psychology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China, 2 Department of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China, 3 Department of Psychology, University of York, Heslington, York YO10 5DD, United Kingdom, 4 Department of Biomedical Engineering, University of California, Davis, California 95616, 5 Centre for Sleep和认知（CSC）和翻译磁共振研究中心（TMR），Yong Loo -Lin医学院，新加坡国立大学，新加坡国立大学，新加坡117549，新加坡，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州佩雷尔曼医学院6号，佩雷尔曼医学院6号。麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克H3A 2B4，加拿大，8中国脑研究所，北京102206，中国，9，心理学系，皇后大学，金斯敦，安大略省K7L 3N6，加拿大和10 CAS CAS CAS卓越的脑科学和智力技术中心
和电热膜蒸馏
摘要 - 有效而准确的3D对象形状重新构造显着贡献了机器人与环境的物理相互作用的成功。获取有关未知物体的准确形状信息具有挑战性，尤其是在非结构化环境中，例如视觉传感器可能只能提供部分视图。为了解决此问题，可以使用触觉传感器来提取本地表面信息，以进行更健壮的未知对象形状估计。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，用于使用配备有触觉传感器的多指手工探索和重建的有效未知的3D对象探索和重建方法，并且仅提供部分视图。我们提出了一种多手指滑动触摸策略，以使用贝叶斯优化方法和单个领导者多手指的局部表面感知来有效地探索形状探索。我们通过基于仿真和实际机器人实验估算来自YCB和OCRTOC数据集的对象的3D形状来评估我们提出的方法。所提出的方法得出成功的重建结果，仅取决于几个连续的滑动触摸。实验结果表明，我们的方法能够以有效而准确的方式对未知对象进行建模。
