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COVID 症状：过去 48 小时内
• 您将在诊所内接受检查，请提前 15 分钟到达预约地点并在前台登记。• 在 MTF 内必须佩戴 CDC 批准的面罩。• 从现在开始，直到您知道结果为止，我们要求您待在家里以保护他人，在家时与他人隔离，如果您确实需要与他人在一起，请戴上面罩，捂住咳嗽和打喷嚏，经常洗手，不要共用个人物品。”
人体的解剖学和生理学，包括心血管，呼吸，消化，排泄，内分泌和生殖系统。 3小时LEC
我在本课程中为您提供的目标是让您了解人体内部不同器官系统如何共同起作用以保持我们的活力。实现该目标的唯一途径是投入必要的工作来弄清楚这一目标。如果您为了学习而进行工作，我相信您将实现这一目标。如果您无意识地单击或Google找到答案，则可能会感到沮丧和失败。与同龄人合作以达到更深入的了解，并且在整个课程中使用适当的资源也是如此。在考试中作弊在开放的资源环境中看起来有所不同。诸如让另一个人完成测验或回答特定问题的行动既是作弊，又是为其他学生提供考试材料。本课程中的窃包括提交另一个人完成的任何工作，例如以前的学期的项目或任何来源复制和粘贴的文本。在考试和窃行为中作弊是违反学术荣誉守则的行为，并进行了严格的制裁，包括失败的课程甚至失败或被暂停或解雇大学。可以在https://uwm.edu/deanofstudents/academic-misconduct-2/
原始文章的葡萄糖稳态和β细胞功能的αSsessment通过3小时的口服葡萄糖耐受性（OGTT）患有β-thal症患者主要W
在3小时口服葡萄糖耐受性（OGTT）的对β-细胞功能的αssessment的β-纤维功能的αs，患有血清铁蛋白低于1,000 ng/dl的患者的患者：由单个ICET-A中心vincen vincis de sanctis 1,000 ng/dl的结果：结果Salvatore Di Maio 5和Christos Kattamis 6。 1 ICET-A网络协调员（意大利费拉拉的Thalassexymia and Admencial Medicine in Thalassexemia and Admencening Medicine的国际临床医生国际网络）。 2埃及亚历山大亚历山大亚历山大市亚历山大大学儿童医院内分泌学部，卡塔尔，卡塔尔，卡塔尔，卡塔尔和儿科的内分泌综合医院科儿科学系。 3阿曼苏丹苏明大学苏堡大学医学与健康科学学院血液学系。 4英国伦敦大学伦敦大学伦敦大学惠丁顿医院糖尿病与内分泌学系。 5儿科医院“ Santobono-Pausilipon”的名誉主任，意大利那不勒斯。 6雅典雅典国家卡普迪斯特大学的儿科第一科。 竞争利益：作者宣布没有利益冲突。对β-细胞功能的αssessment的β-纤维功能的αs，患有血清铁蛋白低于1,000 ng/dl的患者的患者：由单个ICET-A中心vincen vincis de sanctis 1,000 ng/dl的结果：结果Salvatore Di Maio 5和Christos Kattamis 6。1 ICET-A网络协调员（意大利费拉拉的Thalassexymia and Admencial Medicine in Thalassexemia and Admencening Medicine的国际临床医生国际网络）。2埃及亚历山大亚历山大亚历山大市亚历山大大学儿童医院内分泌学部，卡塔尔，卡塔尔，卡塔尔，卡塔尔和儿科的内分泌综合医院科儿科学系。3阿曼苏丹苏明大学苏堡大学医学与健康科学学院血液学系。4英国伦敦大学伦敦大学伦敦大学惠丁顿医院糖尿病与内分泌学系。5儿科医院“ Santobono-Pausilipon”的名誉主任，意大利那不勒斯。6雅典雅典国家卡普迪斯特大学的儿科第一科。竞争利益：作者宣布没有利益冲突。
单剂量S-酮胺可挽救FSL大鼠前额叶皮层中MTOR和NRP2的转录失调1小时，但在给药后14天不超过14天
摘要需要确定重度抑郁症的生物学指标，以帮助指导适当的诊断和优化治疗。动物模型模仿抑郁症的方面是对相关途径的早期探索的基本工具。在这项研究中，我们使用了Flinders敏感和抗药性线（FSL/FRL）来探索血管内皮生长因子（VEGF）途径基因（VEGF）途径基因的中心和外周经训练变化及其在单剂量的S-酮胺（15 mg/kg）之后的时间调节。我们发现S-酮胺诱导了FSL大鼠的快速（1小时）和持续（2和14天）的抗抑郁样作用。Analysis of mRNA expression revealed significant strain effects of Vegf, Vegf164, Vegfr-1, Nrp1, Nrp2, Rictor , and Raptor in the prefrontal cortex (PFC) and of Vegf164, GbetaL , and Tsc1 in the hippocampus (HIP), which indicates suppression of VEGF signaling in the FSL rats compared to FRL老鼠。通过FSL大鼠的血浆中VEGF和MTOR的表达降低，这一概念得到了进一步的证实。在大脑中，S-酮胺引起的急性相的转录变化，而不是持续相。 S-酮胺对PFC和HIP以及HIP中VEGF和VEGFR-1的VEGFR-2具有显着的治疗作用。 此外，我们发现S-酮胺特异性恢复了FSL大鼠PFC中NRP2和MTOR的降低。 总而言之，在大脑中，S-酮胺引起的急性相的转录变化，而不是持续相。S-酮胺对PFC和HIP以及HIP中VEGF和VEGFR-1的VEGFR-2具有显着的治疗作用。此外，我们发现S-酮胺特异性恢复了FSL大鼠PFC中NRP2和MTOR的降低。总而言之，
四折爱好小册子 WEB ver18-final
我们的工作坊与研讨会截然不同。工作坊让您获得真正的技能。我们的研讨会是对太空爱好的广泛概述。现代高科技整合了各种技术来推动创新。“万事通”这个表达在现代高科技中绝对有其用武之地。空间科学和太空爱好借鉴了多个工程领域。对于爱好者来说，这些学科需要多种技术技能。通过我们的太空爱好研讨会，我们希望以一种易于理解的形式分享一些技巧。我们还将提供一些技巧，帮助您尽可能以最少的预算享受这些爱好。
电气工程师的获批技术选修课 需要修读十九至二十 (19-20) 个学期的技术选修课学分。您需要修读 20 学分
电气工程师的获批技术选修课 需要修读十九至二十 (19-20) 个学期的技术选修课学分。如果您的核心选修课总计 6 个学分（EE 321 和 EE 332），则需要修读 20 个学分。这些列表中未列出的课程只有在获得课程委员会批准后才可算作技术选修课。在修读课程之前必须提交书面申请并获得批准。研究生或本科生研讨会不得计入技术选修课学分。研究生专题课程需要 ECpE 课程委员会审核。
飞行小时工作表
备注。1.如果整个月没有在 A、B 或 C 部分列出的飞机或飞行模拟器上飞行，请在 a 列中输入月份，并在 b 至 d 列中输入注释“无飞行时间”。 2.以与单独飞机类型相同的方式输入飞行模拟器时间（军用）。3.按座位名称记录的飞机和飞行模拟器条目（DA 表格 2408-12，区块 6c）将使用适当的字母进行记录。在 DA 表格 759-2 上为每个指定（FS、BS）座位位置使用单独的部分。例如：AH–64D（FS），2B40（BS）。4.填写表格时，如果某个方框不适用，请留空，除非说明另有说明。图例：BS-后座 CIV-政府机构文职雇员 CTR-政府承包商 DA-陆军部 DAC-陆军部文职人员 FS-前座
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
生物学 110 YJC (BIOL 110 – 普通生物学) (4 个学分；在线授课) 日期：2021 年 12 月 27 日至 2022 年 1 月 16 日（冬季学期 3WT）基础生物学
课程概述：本课程是一门在线异步课程。将定期设定提交作业的截止日期。此外，本课程使用 Blackboard 学习管理系统 (Blackboard Link) 进行所有教学、访问课程材料、进行测验、考试、课堂讨论和提交作业。本课程包括在线讲座、实验室活动、视频、互动网站、论文、阅读作业和工作表。学生将在不同时间、不同地点工作，无需同时参加任何面对面 (F2F) 或同步会议。所有考试和测验都将在 Blackboard 上的作业中在线显示，并将在本教学大纲中列出截止日期和截止日期。所有讨论板帖子和电子邮件将在周一至周五的 24 小时内回复。所有作业将在周一至周五的 48 小时内提供反馈。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。