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2025 年 KCMA 肯塔基州大会军事退伍军人......
完成至2025年2月21日，请注意：过去，只有在听到某些期望的情况下，法案才被分配给委员会。在本届会议上，领导人决定将所有法案分配给委员会，并让委员会主席确定将听到什么。底线，不能保证将向委员会授予委员会听证会。所有初始账单现已提交。但是，“新”法案仍然可以通过修改将其插入现有法案或“替换”现有法案的文本（在肯塔基州被称为“摩尔”法案，以替换为以替换为“摩尔”法案，以替换为另一个目的，从而引入了“新”法案）。还要注意，可能会在特定日期发布账单以进行诉讼，但是由于任何原因，该诉讼都可以无限期地推迟，这并不一定意味着任何负面的事情。HB 1（Petrie）个人所得税率降低修订KRS 141.020，从2026年1月1日或之后开始的应纳税年度将个人所得税率从4％降低到3.5％。
使用时间序列遥感来识别和跟踪大尺度的单个鸟巢
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听力会议：AB 1757的下一步 - 跟踪和评估土地管理对加利福尼亚风景的影响
• Inter-Agency Forest Treatment Tracking System [ITS] • CAL FIRE Management Activity Project Planning & Event Reporter [CalMAPPER] • CA Nature • Prescribed Fire Information Reporting System [PFIRS] • California Timber Regulation and Environmental Evaluation System [CalTREES] • California Climate Investments Reporting and Tracking System [CCIRTS] • California Protected Areas Database [CPAD] • California Conservation Easement Database [CCED] • Ecoatlas项目跟踪器•资源公司项目跟踪与报告系统[RAPTR]•TAHOE湖环境改进计划项目跟踪器•资源保护区项目跟踪器•其他…
Perbrain：一种多式模式的方法，用于对脑受伤的患者的发展最新意识的个性化跟踪：国际，多中心，观察性研究的方案
抽象背景：意识障碍（DOC）是严重的神经系统疾病，其中意识受到各种程度的损害。它们是由调节唤醒和意识的神经系统的伤害或故障引起的。在过去的几十年中，已经为受DOC影响的患者改善和个性化诊断和预后准确性方面的重大努力已被制定，主要集中于引入多模式评估以补充行为检查。目前由欧盟资助的多中心研究项目“ Perbrain”旨在开发由DOC患者的行为和多模式神经诊断的指导的个性化诊断等级途径。方法：在这个项目中，每个入学的患者都会根据患者量的多层工作流程进行重复的行为，临床和神经诊断评估。在患者临床进化的不同阶段，使用最先进的技术进行了多模式诊断习得。应用的技术包括良好的行为量表，创新的神经生理技术（例如定量的电透明层和经颅磁刺激与脑电图相结合），结构性和休息状态功能磁共振成像（以及生理学活性的测量）鼻气流呼吸）。此外，还研究了患者非正式护理人员（主要是家庭成员）的福祉和治疗决策态度。患者和护理人员评估是在急性疾病阶段开始后一年内在多个时间点进行的。讨论：DOC的准确分类和结果预测对受影响的患者及其护理人员至关重要，因为个人的康复策略和治疗决策在很大程度上取决于后者。Perbrain项目旨在优化单个DOC诊断和结果预测的准确性
小分子药物输送第2天轨道3
与我们一起进行两天的高级讨论和专业量身定制的内容，焦点创新和新兴技术，以确保成功的早期管道。我们精心设计的议程突出了新的大小分子靶标识别的早期药物发现中的最新突破。与领先科学家的小组进行了独家讨论，加剧了下一波科学创新的浪潮 - 包括在DMPK优化Protac中取得的进展，并促进了协作以加速神经退行性疾病研究。
生物医学文学的多标签分类：生物依据的VII vii litcovid曲目covid-19文学主题注释
Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。 A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24Qingyu Chen 1, †, Alexis Allot 1, †, Robert Leaman 1, Rezarta Islamaj 1, Jingcheng Du 2, Li Fang 3, Kai Wang 3, 4, Shuo Xu 5, Yuefu Zhang 5, Parsa Bagherzadeh 6, Sabine Bagler 6, Sabine Bagler 6, Aak Bhatnagar 7, Nidhir Bhavsar 7, Yung-Cun Chang 8, Sheng-JIE LIN 8, Wentai Tang 9, Hongtong Zhang 9, Ilija Tavchioski 10, 11, Senja Pollak 11, Shubo Tian 12, Jhanfeng 12, Yulia Otmakhova 13, Antonio Jimeno Yeapes 14, Hang Dong 15, Honghan Wu 16, Richard Dufor 17, Yanis Labrak 18，Niladri Chatterjee 19，Kushagri Tandon 19，Fr ́EjusA。A. Laleye 20，Locc Rakotoson 20，Emmanuele Chersoni 21，Jinghang Gu 21，Annemarie Friedrich 23，Subhash Chandra Pujari 22，23，23，23，23，23，23，23，23，23，Mariia Chizhikova 24
OHP的纸莎草纸：通过加强学习的预测控制，以提高性能
Erwan Bourdonnais，CédricLeBris，Thomas Brauge，Graziella Midelet。跟踪英国河道和北海地区野生平菲鱼中的抗菌抗性指示基因：一个健康问题。环境污染，2024，343，pp.123274。10.1016/j.envpol.2023.123274。hal- 04384404
产生高度纯的多能干细胞衍生的肌源细胞和肌管
摘要：光检测和范围（LIDAR）技术现在已成为许多应用程序中的主要工具，例如自主驾驶和人类 - 机器人协作。基于点云的3D对象检测因其在挑战性的环境中对相机的有效性而在行业和日常生活中广泛接受。在本文中，我们提出了一种模块化方法，可以使用3D激光雷达传感器检测，跟踪和分类人员。它结合了多个原则：用于对象分割的强大实现，带有本地几何描述符的分类版和跟踪解决方案。此外，我们通过在没有任何以前的环境知识的情况下通过运动检测和运动预测来获取和预测感兴趣的区域来减少要处理和预测感兴趣的区域的积分数量，从而在低绩效机器中实现了实时解决方案。此外，由于局限性的视图或极端姿势变化，例如蹲伏，跳跃和拉伸，我们的原型即使在具有挑战性的情况下也能够成功地检测和跟踪人员。最后，在室内环境中进行的多个真实的3D激光雷达传感器记录中测试并评估了所提出的解决方案。与最先进的方法相比，结果在人体的积极分类中特别高。