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帐单代码 3510-33-p
中国北京市北京经济技术开发区科创十三街29号1区3号楼13层1301-02号；中国广东省东莞市塘下镇天沙路1号3号楼；中国北京市经济技术开发区科创十三街天通泰谷3号楼，邮编：100176；中国北京市通州区科创十三街29号天通泰科技金融谷C座1501-03号；中国北京市朝阳区曙光西里6号院时代广场8号楼503室。
计费代码6717-01-P
1 Mill Pond Associates，Inc.，19 FERC¶62,045（1982）（命令授予豁免5兆瓦或更少的小型水电项目的许可）。随后，2013年2月27日，该项目被转移到Northwoods Renewables，LLC，并于2022年8月15日转移到Parker＆Nelson Holdings，LLC。
计费代码6717-01-P
案卷号：ER10-1962-028; ER10-1966-023; ER10-1899-023; ER10-1907-031; ER10-1918-032; ER10-1930-019; ER10-1931-020; ER10-1932-022; ER10-1935-023; ER10-1950-032; ER11-2642-027; ER11-3635-021; ER12-895-032; ER13-2112-023; ER14-21-017; ER14-2138-019; ER15-2601-015; ER16-1872-022; ER16-2275-022; ER16-2276-022; ER18-1535-014; ER18-1771-022; ER18-2003-018; ER18-2246-021; ER19-1392-012; ER20-2019-011; ER20-2064-012; ER20-2690-013; ER21-1953-011; ER21-2117-010; ER21-2149-010; ER22-2536-006; ER11-2160-028; ER12-1228-034; ER12-2225-022; ER12-2226-022; ER13-2147-009; ER14-1630-019; ER14-2447-003; ER14-2707-029; ER15-1375-022; ER15-2101-017; ER15-2477-021; ER16-90-021; ER16-1354-017; ER17-2340-018; ER18-2066-013; ER18-2182-019; ER19-2389-013; ER19-2398-017; ER20-1907-011; ER20-2695-013; ER21-254-009; ER21-2225-010; ER21-2699-011; ER22-1982-009; ER23-2629-004; ER24-827-002; ER24-2512-001; ER24-2514-001; ER24-1816-002; ER24-2513-001; ER24-2794-001; ER10-1857-022; ER10-1890-028 Applicants: FPL Energy Green Power Wind, LLC, FPL Energy Cape, LLC, Minco II Energy Storage, LLC, FRP Columbia County Solar, LLC, High River Energy Center, LLC, FRP Gadsden County Solar, LLC, FRP Gilchrist County Solar, LLC, Grace Orchard Energy Center, LLC, High Banks Wind, LLC, Great Prairie Wind，LLC，Minco Wind Energy III，LLC，Irish Creek Wind，LLC，Harmony Florida Solar，LLC，Mohave
计费代码：3510-DR-P
该文档计划于2012年2月12日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02534上在线提供，并在https://govinfo.gov
计费代码6717-01-P
档案编号：ER10-1849-035; ER10-1851-020; ER10-1852-107; ER10-1857-023; ER10-1890-030; ER10-1899-024; ER10-1907-032; ER10-1918-033; ER10-1930-020; ER10-1931-021; ER10-1932-023; ER10-1935-024; ER10-1950-033; ER10-1962-030; ER10-1966-024; ER11-2160-030; ER11-2642-029; ER11-3635-023; ER12-895-034; ER12-1228-036; ER12-2225-023; ER12-2226-023; ER13-752-023; ER13-1991-036; ER13-1992-036; ER13-2112-025; ER13-2147-010; ER14-21-018; ER14-1630-020; ER14-2138-020; ER14-2447-004; ER14-2707-031; ER15-1375-024; ER15-2101-018; ER15-2477-023; ER15-2601-016; ER16-90-023; ER16-1354-019; ER16-1872-023; ER16-2275-024; ER16-2276-024; ER17-2340-020; ER18-882-023; ER18-1534-016; ER18-1535-015; ER18-1771-023; ER18-2003-020; ER18-2066-015; ER18-2182-021; ER18-2246-022; ER19-1392-014; ER19-1393-020; ER19-1394-020; ER19-2269-012; ER19-2389-014; ER19-2398-018; ER19-2437-016; ER20-1907-013; ER20-1986-012; ER20-2019-013; ER20-2064-014; ER20-2690-014; ER20-2695-015; ER21-254-010; ER21-1682-008; ER21-1879-008; ER21-1953-012; ER21-2117-012; ER21-2118-011; ER21-2149-012; ER21-2225-012; ER21-2293-011; ER21-2296-011; ER21-2699-013; ER22-381-014; ER22-1982-011; ER22-2536-007; ER22-2706-007; ER23-1541-005; ER23-1542-005; ER23-1543-005; ER23-2321-004; ER23-2629-006; ER24-26-004; ER24-827-004; ER24-1289-004; ER24-1816-003; ER24-2512- 004; ER24-2513-004; ER24-2514-004; ER24-2662-002; ER24-2794-003 Applicants: Minco II Energy Storage, LLC, Duane Arnold Solar II, LLC, FRP Gadsden County Solar, LLC, FRP Columbia County Solar, LLC, FRP Gilchrist County Solar, LLC, High River Energy Center, LLC, Decatur Solar Energy Center, LLC, Grace Orchard Energy Center, LLC, East
帐单代码 3510-jt-p
中国北京市海淀区西三环北路甲2号科技园5号楼5层，邮编100081；中国北京市西三环路甲2号院5号楼13层01室，邮编10004-8；中国北京上地信息路28号科世广场B-11a-02，邮编100058。（参见法国和荷兰的备用地址）。
实习：建造3D网状自动编码器-AFIG
实习的主要目标是对网格代表领域内的当前文献进行彻底审查。随后，目的是设计和实现3D网格自动编码器，以便能够准确捕获对象的形状并有效地将它们压缩到潜在表示中。利用潜在空间已被证明在生成模型中非常有效，如文本对图像模型中所示[6，7]。该自动编码器的潜在应用是多种多样的。主要是，它有可能通过促进潜在空间内的直接操作来大大减轻模型的计算负担。这不仅解锁了在网格序列上无缝工作的运动模型的可能性，而且还使模型的扩展能够处理多个字符，从而结合了它们之间的相互作用。其次，潜在空间可用于生成模型中，从而促进了从文本/图像/视频到姿势/运动的翻译。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。
计费代码4140-01-P
该文档计划于20125年3月6日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-03580上在线提供，并在https://govinfo.gov
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。