水手们!最早在批准的 PCS 调动日期前 30 天获得 PCS 调动的离岗津贴 (DLA)。在批准的 PCS 调动日期前至少 60 天向您的 CPPA 提交 NPPSC 表格 1300/1(修订版 02/23),以留出处理时间。CPPA,请访问海军薪酬和人事支持中心 OPS ALERT Ser. N3: 003-23 了解有关此政策的更多信息,以获取有关处理 DLA 付款请求的具体说明。 您即将开始 PCS 工作吗?作为 MyNavy HR 致力于减轻水手负担的一部分,离岗津贴现在将在水手的 PCS 调动日期前 30 天支付。请参阅 MyNavyHR 网站上的 NAVADMIN 095/23。今天就与您的指挥部和水手们分享这个消息吧!
在发表的文章中,传说中有一个错误的补充图6M,n。使用“启动子活动”而不是“ WGB”进行样品相关聚类。正确的材料语句出现在下面。(M)热图显示了GSE70091中三对启动子活性的相关性。(n)热图显示了删除N3和T3对后,GSE70091中两对启动子活性的性能相关性更好。在已发表的文章中,存在印刷错误。基因名称“ rabgap1l”被错误地写成“ rabgapl1”。对结果进行了校正,甲基化调节的AP可以用作肿瘤诊断标记,第1段。这句话先前指出:“六个MRAP被聚集为四个上调的MRAPS(TNFRSF10的Prmtr.53735,RGS3的Prmtr.32651,CCDC150的Prmtr.36049,RASSF1的Prmtr.5237和RASSF1的Prmtr.5237和Prmtr.5237)和两个下降MRAPS(prmtr.14) prmtr.39585 rabgapl1的启动子活动(图4D,鞋面;表1;表S5)”
高斯过程回归预测模型利用 GPR 通过灵活的核来表示复杂的非线性多元函数。GPR 的贝叶斯框架量化了预测的不确定性,有助于决策并指导主动学习过程。回归使用高斯过程 (GP) 量来找到一个特定的函数分布,以解释观察到的样本 [参考文献 7]。所用特定核的 GP 模型参数 θ 对 Matérn 5/2 核的长度尺度和方差以及白噪声核的噪声水平进行编码。对于每个 GP 模型,使用最大似然估计来调整参数 θ ,以最好地解释给定的数据集 D 。GPR 的计算复杂度是时间成本的立方缩放 O(n3),样本大小 n 归因于 K-1(相当于 n×n 密集核矩阵的逆)。为了降低复杂性,使用了降维方法。
RTTUZYUW RHOIAAA0013 0592134-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 282107Z 2 月 24 日 MID120000920702U FM COMNAVRESFOR NORFOLK VA TO NAVRESFOR COMUSFLTFORCOM NORFOLK VA COMNAVPERSCOM MILLINGTON TN COMNAVRESFORCOM NORFOLK VA NAVPAYPERS SUPPORT CTR MILLINGTON TN INFO CNO 华盛顿特区 COMPACFLT PEARL HARBOR HI BUMED FALLS CHURCH VA COMNAVRESFORCOM NORFOLK VA COMNAVAIRFORES SAN DIEGO CA COMNAVSPECWARGRU ELEVEN COMNAVIFORES FORT WORTH TX COMNECC LITTLE CREEK VA COMNECCPAC PEARL HARBOR HI REDCOM FORT WORTH TX REDCOM SAN DIEGO CA REDCOM NORFOLK VA REDCOM杰克逊维尔 FL REDCOM 大湖 IL REDCOM 埃弗里特 WA MDSC 诺福克 VA COMNAVRESFOR 诺福克 VA BT UNCLAS ALNAVRESFOR 010/24 // MSGID/GENADMIN/COMNAVRESFOR 诺福克 VA/N3/FEB// SUBJ/nm// REF/A/MSG/COMNAVRESFOR 诺福克 VA/281756ZFEB24// GENTEXT/REMARKS/CANCEL REF A IN ITS ENTIRETY.// BT #0013 NNNN
在可再生能源领域,我们继续专注于三大支柱:温室气体(“ GHG ”)去除、浮动海上可再生能源和氢气。这些利用了我们海底和地面技术业务部门的整合专业知识,并且我们正在与新的联盟伙伴建立联系。我们与壳牌签署了一项技术协议,以开发碳捕获和储存(“ CCS ”),并推进了与 Talos Energy 的战略联盟,以开发和交付 CCS 解决方案。在英国,我们获得了浮动海上可再生能源项目的选择权。通过 Magnora Offshore Wind,我们获得了租赁西部群岛 N3 区域以开发 500 兆瓦风电场的选择权,该风电场将为 600,000 户家庭提供电力。通过 Orbital Marine Power,我们获得了两份合同,使用世界上最强大的浮动潮汐涡轮机发电。2023 年初,我们的 Deep Purple™ 解决方案在挪威进入试点测试,该解决方案使用海上可再生能源管理和利用氢气。
参考文献 (a) COMNAVCRUITCOMINST 1130.8N (b) SECNAVINST 1770.5 (c) RESPERS M-1001.5,海军预备役军事人员手册 (d) BUPERSINST 1430.16G 1. 目的。本文以及参考文献 (a) 至 (d) 为管理预备役前服役重新入伍资格 (PRISE-R) 计划提供了政策和指导。 2. 背景 a. PRISE-R 计划是一项预备役加入计划,允许海军退伍军人 (NAVET) 和其他服役退伍军人 (OSVET) 入伍并加入选定预备役 (SELRES),获得海军教育和训练司令部 (NETC) 财政年度 (FY) 招募目标、政策、培训指导和修订(如适用)规定的可用等级。PRISE-R 计划包括直接等级转换和需要“A”学校、“C”学校或两者的等级。海军人事局 (BUPERS) 预备役士兵社区管理处 (BUPERS-352) 根据社区和评级健康状况管理 PRISE-R 可用性,并与 NETC 供应链运营部 (N3) 协调 PRISE-R “A” 和 “C” 学校培训。b. 个人将通过海军征兵司令部 (NAVCRUITCOM) 加入海军预备役,与 BUPERS-352 协调,并计入预备役部队最终兵力。
在基于量子的计算方法领域,密度泛函理论 (DFT) 尤其引人注目,因为它能够以相对较低的计算成本为广泛的系统产生准确的结果。8 因此,每年都有大量的计算研究利用 DFT 计算。例如,美国国家能源研究科学计算中心 (NERSC) 报告称,2018 年其超级计算机资源的近 30% 仅用于 DFT 计算。9 广泛的研究和开发工作不断致力于优化 DFT 计算的性能和准确性,从而产生了大量开源和商业 DFT 软件包。10 一些软件包可以利用专用硬件(例如通用图形处理单元 (GPU))来承担大部分工作负载。 11 − 17 然而,在传统的 DFT 实现中,即没有对密度矩阵或哈密顿矩阵进行特定的稀疏性假设,计算成本与描述系统所用轨道数量 N 的三次方成比例(在本文中称为 O(N3) DFT),并且这种立方缩放通常使模拟大型系统(如蛋白质−配体复合物或金属−有机框架)18 的成本变得非常昂贵。
背景:尽管鼻咽癌治疗方法先进,但淋巴结 (LN) 转移仍然是鼻咽癌患者病情恶化的一个特征。上皮-间质转化 (EMT) 介导的转移发生的一种机制是增加 N-钙粘蛋白表达。本研究的目的是确定 N-钙粘蛋白在鼻咽癌病例中转移性淋巴结中的表达。方法:采用不比例分层随机抽样采集样本。使用免疫组织化学方法检查 N-钙粘蛋白的表达。通过双目光学显微镜目视评估 N-钙粘蛋白的表达。我们使用 Mann-Whitney U 检验分析了这些数据,以检查 N-钙粘蛋白的表达和淋巴结转移。结果:N3 组表达强烈,为 63.6%;N2 组为 27.3%,N1 组为 9.1%。在鼻咽癌 N0 或无淋巴结转移的患者中,N-钙粘蛋白的表达为 0%。 N-cadherin 的表达确实是鼻咽癌发生淋巴结转移的指标,统计学分析 p = 0.026 (p < 0.05) 具有显著性。结论:N-cadherin 的表达与鼻咽癌患者淋巴结转移存在相关性。关键词:N-cadherin、鼻咽癌、癌症、免疫组织化学
近二十年来,过渡金属配位化合物由于其独特性质(如催化、离子交换、微电子、非线性光学、多孔材料等)的合成及应用已成为一个极具吸引力的领域。[1-7] 过渡金属混合配体配合物在光化学、分析化学和磁化学等不同领域发挥着重要作用。[8] 锰的配位化学已成为生物无机化学中一个令人感兴趣的研究领域。[9] 目前,人们正在探索此类化合物的磁性和多种催化活性,以了解其生物学重要性。[10-12] +3 氧化态的锰 (Mn) 与带电和中性配体形成复合物。[13] 我们给出了实验室合成的三(乙酰丙酮)-锰 (III) 单晶的 X 射线晶体学数据。[14] 已发现锰 (III) 八面体配合物易受 Jahn-Teller 畸变的影响。我们进一步合成了四种新型混合配体 Mn(III) 配合物,即 [Mn(acac)2(NCS)SH2]、[Mn(acac)2(N3)SH2]、[Mn(acac)2(Cl)SH2] 和 [Mn(acac)2(Br)SH2],并研究了它们的磁化率、紫外线和抗真菌性能。
量子计算提供的可能性最近引起了分布式计算社区的关注,一些突破性成果表明量子分布式算法的运行速度比已知最快的经典算法更快,甚至两种模型之间存在差异。一个典型的例子是 Izumi、Le Gall 和 Magniez [STACS 2020] 的成果,他们表明量子分布式算法的三角形检测比三角形列表更容易,而在经典情况下尚不清楚类似的结果。在本文中,我们提出了一个快速量子分布式团伙检测框架。这改进了三角形情况的最新成果,也更通用,适用于更大的团伙规模。我们的主要技术贡献是一种检测团伙的新方法,通过将其封装为可以添加到较小团伙中的节点的搜索任务。为了从我们的方法中提取最佳复杂性,我们开发了一个嵌套分布式量子搜索框架,该框架采用本身就是量子的检查程序。此外,我们展示了一个电路复杂性障碍,证明了对于任何 p ≥ 4 的 K p 检测的形式为 Ω(n3/5+ϵ) 的下界,即使在经典(非量子)分布式 CONGEST 设置中也是如此。
