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信任余额历史报告14/daviess
我在此证明我已经阅读了上述认证声明，并且我检查了随附的电子提交或手动提交的成本报告，并提交了成本报告以及ST准备的资产负债表和收入和费用声明。 Vincent Heart Center（15-0153）的成本报告期开始，从2010年7月1日开始，并结束了06/30/2024，并且据我所知，本报告和陈述是正确的，正确的，正确的，完整的，并根据提供商的书籍和记录，根据适用的说明，除非所述。我进一步证明我熟悉有关提供医疗服务的法律和法规，并且本费用报告中确定的服务是根据此类法律和法规提供的。
通过 Frederick RAS 计划靶向 KRAS 的进展
- 超过 3,000 个单独的 RAS 和 RAS 通路质粒 - 180 个基因中每个基因至少有 1 个请求 - 21 个完整的 RAS 通路试剂盒（每个试剂盒含 360 个质粒） - 23 个完整的 RAS 突变体试剂盒（每个试剂盒含 61 个质粒）
美国国土安全委员会
董事长拉塔（Latta），排名成员卡斯特（Castor）和委员会成员，感谢您有机会今天作证。我的名字叫Todd Brickhouse，我担任Basin Electric Power Cooperative（Basin Electric）的首席执行官兼总经理。我今天作证，以提供自己的见解作为合作负责人，并代表国家农村电力合作社协会（NRECA）。Basin Electric是一家非营利性的传输（G＆T）合作社，由139个成员合作系统拥有，跨越了300万成员所有者的9个州。其地理占地面积覆盖了近500,000平方英里，约占美国的12％。它是由农村美国人建立的，目的是为大平原人民带来可靠，负担得起和负责的能源。已有60多年的历史，发电和传输资产一直是养活全世界的服务领域的商业引擎。Basin Electric拥有并维护2600英里的高压输电线路，119个变电站和224个电信站点，可为集成系统提供电力。盆地电气是美国最大的G＆T，总销售额（3820万兆瓦时（MWH）），会员销售（3210万MWH）和第二大资产（82亿美元）。nreca是全国贸易协会，代表全国近900个农村电力合作社，包括64个G＆T合作社和832个分销合作社。这些非营利性实体由他们所服务的人独立拥有和管辖。电动合作社为48个州的4200万美国人提供了电力，在56％的美国景观中保持灯光 - 主要是住宅且人口稀疏的地区。这些特征使电动合作社的操作比其他部门更昂贵。这意味着不断要求合作社以更少的速度做更多的事情，然后他们交付。
引用本文：Farhana Borg，Mikael Winberg，Niklas Gericke＆Johan Borg（2025年2月17日）：校长对Sustinabilit的观点和报告的行动
摘要虽然学龄前校长对于整合可持续性很重要，但对此主题的研究很少。使用嵌入式混合方法方法，本研究探索并比较了50个校长的观点和与可持续性有关的观点和行动，该行动与25个未来和25种非核心认证的随机取样的幼儿园（总计290个）的25个市政学前班的随机随机抽样。使用半结构化问卷，从学前班的原理收集数据。整个学校方法花模型被用作分析定性数据的分析框架，而定量数据则受到潜在结构歧视性分析的正交预测。根据参与的校长，经过生态认证的学龄前儿童着重于增加儿童对可持续性的知识和利益，而非证券认证的学龄前儿童着重于发展教师可持续性能力的策略。这与发现生态认证的学龄前儿童在其领导实践中对可持续性更细微和多方面的观点相一致，表明在某种程度上，生态认证在某种程度上起着重要作用。该研究还强调了在学龄前教育中采用整个学校可持续性方法的潜力。交叉验证至少在瑞典背景下支持结论的普遍性。
PowerBrick用户手册
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量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
使用 NVIDIA Parabricks 和 RAPIDS 加速基因组学分析
v3.8 基准数据集：HG002 30x WGS，除 SEQC2 上的 Mutect2 50x WGS CPU：m5.24xlarge；GPU：8xA100，除 8xV100 上的 DeepVariant 和 Mutect2
板球数据分析
摘要：这项研究调查了现代数据分析技术在板球领域的应用，板球是一项富含数据的运动，但通常受传统分析方法的限制。使用来自ESPN CRIC-INFO的T20世界杯的数据，这项研究证明了网络刮擦，Python，Pandas和Power BI在将原始数据转换为板球战略家和爱好者的可行见解方面的功能。Bright Data的Web刮擦工具用于有效收集全面的匹配数据，然后通过Python脚本进行了转换和清洁，以确保质量和准确性。熊猫库在数据操作中起着至关重要的作用，可以在许多统计类别上进行有效的分类，分组和计算。最后，Power BI用于创建动态可视化和仪表板，为深入分析提供了交互式平台。这项研究的结果不仅强调了可以通过体育中的先进数据分析获得的关键见解，而且还强调了这些分析工具在从复杂数据集中提取有意义的解释方面的兼容性和强度。这项工作通过识别模式，预测结果并告知板球决策，从而有助于运动分析的不断增长领域。关键字：板球数据分析，网络刮擦，Python，Pandas，Power BI，T20世界杯，ESPN CRIC-INFO，数据转换，数据清洁，数据可视化，体育分析，板球决策，交互式仪表板。I.II。 板球分析与机器学习的播放器绩效预测II。板球分析与机器学习的播放器绩效预测引言随着运动的景观的不断发展，对战略决策制定的数据分析的依赖变得至关重要。板球及其大量的统计和绩效指标，是数据驱动的见解的肥沃基础。T20板球的引入进一步扩大了这一需求，因为游戏的较短格式需要基于实时数据的快速而有影响力的决策。本研究论文着重于利用先进的分析方法提取，处理和分析板球数据，目的是为T20世界杯表演提供增强的见解。这项研究的核心宗旨是当代数据分析工具和技术的凝聚力应用，以探索板球数据的无数方面。该项目展示了Web刮擦在收集板球统计领先的领先机构ESPN CRIC-INFO的广泛板球数据方面的功效。利用了Bright Data的强大网络刮擦功能，本文展示了为体育中任何分析努力构建综合数据集的第一步。随后，本文深入研究Python的出色数据转换和清洁能力，确保收集到的数据的完整性和可用性。python的多功能性和其生态系统中可用的功能强大库，尤其是熊猫，促进了复杂的数据操纵过程。pandas在简化板球数据方面起着关键作用，从而允许诸如合并，重塑和聚合数据集以准备分析等复杂的操作。相关工作是一些与板球，pandas和Power BI（或类似工具）相关的现实世界项目：1。