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具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
第 146 章 DHS - 疫苗可预防疾病
DHS 146.01 权力和目的。本章根据《统计法》第 252.04 (1) 和 (10) 条的权力颁布，旨在明确规定除《统计法》第 252.04 (1) 条所列疾病之外的疫苗可预防疾病。《统计法》第 252.04 (1) 条规定，该部门负责开展全州免疫计划，以消除疫苗可预防疾病或以其他方式保护人们免受其害；《统计法》第 252.04 (8) 条规定，如果联邦或州政府有资金购买疫苗，且学区或地方卫生部门要求购买疫苗，且当地免疫工作由医生监督，则免费提供疫苗以使人们获得针对这些疾病的免疫力。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
第 7 章 - 药学实践
3. 质量保证审计和季度评估。 (b) 记录应应要求提供给董事会。历史：CR 19-145：cr。登记册 2020 年 12 月第 780 号，自 2021 年 1 月 1 日起生效；根据统计第 13.92 (4) (b) 12 节和 35.17 节对 (2) (e) 中的更正进行更正，以及根据统计第 35.17 节对 (2) (c) 6. (简介)、(4) (b) 7 中的更正进行更正，2020 年 12 月登记册第 780 号；EmR2303：emerg. am. (标题)、(1) (a)、(b)、(d)、(2) (简介)、r. (2) (a)，am。 （2）(b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b), (4) (a), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2., 生效日期 2-3-23；CR 23-072：r. 和 recr.（标题），am. (1) (a), (b), (d), (2) (介绍), r. (2) (a), am. (2) (b), (c) 3., 6., (d) 1., 2., (e), (3) (a) (介绍), (b) (介绍), 1., (c), (d), (5), (6) (a) 1., 2. 登记册 2024 年 8 月第 824 号，生效。 9-1-24。
第 14 章 - 航空航天 第一章 - 飞机
(c) 除本条 (f) 款规定的情况外，涡轮转子完全失去负荷所导致的最高超速必须包括在本条 (b)(3)(i)、(b)(3)(ii) 和 (b)(4) 款考虑的超速条件中，无论该超速是由发动机内部故障还是发动机外部故障导致。在选择适用于每个转子的最严格超速条件时，必须考虑由任何其他单一故障导致的超速。还必须考虑由故障组合导致的超速，除非申请人能证明发生的可能性不大于极小（概率范围为每发动机飞行小时 10 −7 至 10 −9）。
自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
演示：印度尼西亚可以经济高效地用太阳能取代自备燃煤电厂
● 印度之所以能实现全球最低的太阳能价格，得益于有利的政策和监管框架，如透明的大规模反向拍卖、主动的输电连接、有保障的购电协议，以及取消/减少的国内含量要求
第 14 章 CRISPR/Cas13：一种用于植物 RNA 编辑的新型新兴工具
摘要 成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）和CRISPR相关蛋白（Cas）是细菌和古菌中对抗入侵核酸和噬菌体的适应性免疫系统。根据效应蛋白的组成，CRISPR/Cas大致分为多种类型和亚型。其中，VI型CRISPR/Cas系统尤受关注，有VI-A、VI-B、VI-C和VI-D四个亚型，被认为从转座子进化而来。这些亚型在结构架构和机制上表现出差异，具有多种Cas13a（C2c2）、Cas13b1（C2c6）、Cas13b2（C2c6）、Cas13c（C2c7）和Cas13d效应蛋白。CRISPR/Cas13 核糖核酸酶将前 crRNA 加工成成熟的 crRNA，后者在病毒干扰过程中靶向并敲除噬菌体基因组的单链 RNA。这种蛋白质的高特异性 RNA 引导和 RNA 靶向能力使其能够与多种效应分子融合，为 Cas13 介导的 RNA 靶向、追踪和编辑领域开辟了新途径。CRISPR/Cas13 具有靶向包括植物在内的 RNA 的独特功能，因此可以用作一种新的工具，用于工程干扰植物病原体（包括 RNA 病毒），具有更好的特异性，并可用于植物中的其他 RNA 修饰。荧光探针标记的失活可编程 Cas13 蛋白可用作体外 RNA 研究的替代工具。工程化的 Cas13 也可用于可编程的 RNA 编辑。CRISPR/Cas13 的高靶向特异性、低成本和用户友好的操作使其成为多种基于 RNA 的研究和应用的有效工具。因此，本章的重点是 CRISPR/Cas 系统的分类、VI 型 CRISPR/Cas 系统的结构和功能多样性，包括其发现和起源、机制以及 Cas13 在植物 RNA 编辑中的作用。
甜甜圈经济学第二章参见大图
“它结束了独立，自我维持的市场的神话，用家庭，市场，公共和州的供应代替了它，它们都嵌入在内部和依赖社会，而社会又嵌入了生活世界中。它将我们的注意力从仅仅追踪收入流变为了解我们的福祉所依赖的自然，社会，人类，身体和金融的许多不同的财富来源。”