XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsal
NY-BEST - 纽约州能源存储 - 2025 年提案_公开
目前还有十几个州正在考虑颁布一项法案（见下图）。目前的暂停令影响了全州互连队列中估计 1,067 兆瓦的能源存储项目 3，严重威胁到气候和公平要求的实现。此外，城镇目前能够随意修改其法令和/或通过暂停令，影响尚未破土动工的所有项目。值得注意的是，开发商必须在破土动工前至少两年在财务上承诺参与 NYISO 互连流程。缺乏许可确定性会导致高投资风险，并强烈阻碍该州的能源存储发展。b. 解决方案：通过扩大 ORES 的权限以包括能源存储，纽约州将为能源存储开发商提供更大的确定性和一致性。这将确保一旦项目进入互连过程，它不会受到可能使项目脱轨的意外当地变化的影响。这不仅可以降低单个项目的风险，还可以防止同一 NYISO 互连集群研究中的其他项目出现延误，从而确保纽约清洁能源目标的实现。此外，ORES 的技术专家可以提供增强的安全审查，帮助解决当地问题，让清洁能源进程重回正轨，减少对化石燃料的依赖，并支持空气质量和公平目标。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
原发性鼻流感感染重新布线组织 - 尺度记忆...
塞缪尔·W·卡瑟（Samuel W. 1、2、4、8、9、11、12， * 1胃肠病学，肝病学和营养部，波士顿儿童医院，波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿2号，美国马萨诸塞州剑桥市MIT和哈佛大学Broad Instute哈佛医学院和马萨诸塞州理工学院，美国马萨诸塞州，美国6 ABBVIE剑桥研究中心，美国马萨诸塞州剑桥，美国7 Abbvie Genomics研究中心，北芝加哥，伊利诺伊州，美国8号计划，哈佛医学院，波士顿，波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州902115，美国9哈佛大学，美国9哈佛大学，哈佛大学，哈佛大学，哈佛大学，哈佛大学，cambr euttry，cambr euntry，cambr euttry，cambr euntbr，cambr，cambr euntbr，cambr euttry，cambr euttry，10. *通信：jose.ordovas-montanes@childrens.harvard.edu https://doi.org/10.1016/j.immuni.2024.06.005
解雇（第4号文件）（DRI，2023年7月12日），Withersv。
1参见Wistersv。Cruze，No.23-286-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月12日），Withersv。Darigan，No.23-290-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月12日）; WITERS诉MCHUGH，编号23-289-JJM-PAS，解雇命令（Doc。编号4）（D.R.I.2023年7月12日）; Withersv。Cruze，No.23-274-JJM-PAS，解雇命令（文档第4号）（D.R.I.2023年7月7日）; Withersv。Darigan，No.23-275-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月7日）; WITERS诉MCHUGH，编号23-276-JJM-PAS，解雇命令（文档编号4）（D.R.I.2023年7月7日）。
布卢姆菲尔德大坝安全审查提案请求...
背景布卢姆菲尔德大坝位于爱德华王子县布卢姆菲尔德村内，布卢姆菲尔德溪沿岸。布卢姆菲尔德溪的流域总面积约为 54 平方公里，其中约 13.5 平方公里是布卢姆菲尔德大坝的支流。大坝的主要作用是建造一个水库；称为 Mill Pond，可用于娱乐目的（即钓鱼、划独木舟等）并提供消防水源。大坝建于 1975 年。大坝由一个紧急溢洪道、一个土石坝、一个牵牛花取水口、一条穿过大坝的嵌入式混凝土进水管、一个 18 英寸低流量阀、一个出水口和一个下游出水通道组成。阀门未使用。2013 年的 OMS 指出，落差进水结构有挡水板；挡水板现已不再安装。哈奇 (Hatch) 完成的 2009 年 DSR 发现，根据 ODSG 草案 (MNR, 1999)，该大坝因可能造成人员伤亡而被评定为“重大”IHP 等级。
夹子驱动的器官分割和肿瘤检测的通用模型
越来越多的公共数据集显示出对自动器官细分和图检测的显着影响。但是，由于每个数据集的大小和部分标记的问题，以及对各种肿瘤的有限侵入，因此所得的模型通常仅限于细分特定的器官/肿瘤，以及ig- ignore ignore ignore的解剖结构的语义，也可以将其扩展到新颖的Domains。为了解决这些问题，我们提出了剪辑驱动的通用模型，该模型结合了从对比的语言图像预训练（剪辑）到细分模型中学到的文本嵌入。这个基于夹子的标签编码捕获了解剖学关系，使模型能够学习结构化特征嵌入和段25个器官和6种类型的肿瘤。提出的模型是从14个数据集的组装中开发的，使用总共3,410张CT扫描进行培训，然后对3个附加数据集进行了6,162个外部CT扫描进行评估。我们首先在医疗细分十项全能（MSD）公共排行榜上排名第一，并在颅库（BTCV）之外实现最先进的结果。此外，与数据集特异性模型相比，大学模型在计算上更有效（更快6英制），从不同站点进行CT扫描更好，并且在新任务上表现出更强的传输学习绩效。
振荡动态相变的通用缺陷密度缩放
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制（KZM）预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下，对于快速淬火，缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明，通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收，对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律，提供了证据表明，可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明，临界动力学的普遍性超出了平衡关键性，从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
辅助亚基鼻内疫苗减少SARS-COV ...
阻止病毒传播是有效疫苗的重要功能。从公共卫生的角度来看，防止SARS-COV-2向其他易感人士传播至关重要。但是，大多数Covid-19-19疫苗临床试验仅研究了疫苗受体的安全性和保护，但不能预防向他人传播。的确，当前有执照的SARS-COV-2疫苗成功地减轻了19次与19例相关的住院和死亡，但对收购感染和继续传播的有效性较小（1-3）。尽管对SARS-COV-2突破性感染的研究表明，在未接种疫苗的个体中，疫苗突破性感染的感染性不及原发性感染（4，5），但这些疫苗对降低传播性的影响尚未得到很好的评估。作为SARS-COV-2传播主要是通过鼻咽传播，粘膜免疫可以潜在地降低或流产入口门户（Nasopharynx）的SARS-COV-2复制，以防止病毒传播给其他人。当前疫苗的鼻内给药导致与SARS-COV-2感染的结果不一致（6，7）。辅助亚基粘膜疫苗可诱导上和下呼吸道中剧烈的粘膜免疫（8-10），并且比给定的（IM）给定的类似亚基疫苗（IM）更有效地清除上呼吸道病毒，它可能具有更好地降低SARS-COV-2上的SARS-COV-2。作为SARS-COV-2病毒可以有效地在仓鼠之间传播，这代表了更自然的剂量和感染/传播的途径（11）。在这里，我们评估了辅助亚基疫苗（SARS-COV-2 SPIKE S1+S2+S2差异D614G和B.1.1.529在dotap纳米颗粒中以及辅助物质poly I：CPG，CPG和重组型鼠类的传播都可以保护固有的hamarsic-sars-sars-sars-cov in n o sarsic cov in n nanoparticles in dotap纳米颗粒中是否可以在辅助I：CPG和重组型较高的模型中。 疫苗。
拉曼 - PL申请表1 IIT Mandi-新课程的建议1。序言
1。序言：本课程的主要目的是介绍基因工程或重组DNA技术（RDNA Tech）的概念，发展和应用。本课程提供了对质粒/载体的全面理解，DNA修饰酶，例如限制酶，这些酶切割DNA，连接DNA片段的连接酶以及放大DNA片段的聚合酶。学生将通过探索各种DNA克隆方法来学习RDNA技术的工作方式。在本课程结束时，学生将能够理解重组DNA技术及其相关方法的原理，例如切割，加入和放大DNA片段。他们还将接受有关基因克隆方法的动手培训，并学习使用在线工具分析DNA序列和设计引物。由于本课程的结果，学生将在基因工程方面具有强大的基础和第一手科学理解和动手培训，以及如何用于生成基因改良的生物，以实现商业，农业和医疗目的。2。定量讲座的课程模块：