1. 所有安装均应符合市、县或州的建筑规范。2. 进线导管可采用硬质镀锌钢 (RGS)、中间金属导管 (IMC) 或 SCH 80 PVC。如果使用 SCH 80 PVC,承包商必须确保贸易尺寸标记清晰且可见,显示 SCH 80。如果做不到这一点,将被拒绝。3. 进线导管的面板端需要使用塑料套管。4. 对于 RGS 或 IMC 导管,需要使用集线器或接地跳线来正确接地。集线器是首选方法。(根据当地建筑规范)5. 所有暴露在地面上的金属导管必须覆盖 10 mil 管道保护胶带、½ 搭接或 PVC 涂层。6. 服务立管中不允许出现踢脚或偏移。7. 导管管线中不允许使用减速器。例外:从 3 英寸服务管道过渡到 2 ½ 英寸立管时,允许使用 3 英寸 X 2 ½ 英寸减径管 - 请参阅 RPI-23。减径管应为锥形、壁面光滑的设计,以方便拉动电缆。
不认识“狗”这个词。基于这一发现,学生们正在考虑如何修改和扩展网络,以便将来能够识别狗或其他物体。首先,必须引入一个新的支出类别。但与此同时,网络识别的特征数量已不再足够,因此必须找到能够区分类别的额外特征,或者必须组合多个特征来形成复杂的模式。这种总结最终相当于在神经网络中添加更多层。图 6 可以辅助学生如何组合简单特征来创建更复杂的图案。
我们制作了一种基于人工智能的数字病理学 (AI-DP) 设备的原型,以探索自动扫描和检测用 Kato-Katz (KK) 技术制备的粪便中的蠕虫卵,该技术是诊断土源性蠕虫 (STH;蛔虫、鞭虫和钩虫) 和曼氏血吸虫 (SCH) 感染的现行诊断标准。首先,我们将原型全玻片成像扫描仪嵌入到柬埔寨、埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚的实地研究中。使用该扫描仪,扫描了超过 300 KK 厚的粪便涂片,总共得到 7,780 张视场 (FOV) 图像,包含 16,990 个带注释的蠕虫卵(蛔虫:8,600 个;鞭虫:4,083 个;钩虫:3,623 个;SCH:684 个)。约 90% 的带注释卵用于训练基于深度学习的物体检测模型。从 752 张 FOV 图像的未见过的测试集中,其中包含 1,671 个手动验证的 STH 和 SCH 卵(剩余 10% 的带注释卵),我们训练的物体检测模型从 KK 的共感染 FOV 图像中提取并分类了蠕虫卵
SCH QTR NSE 202 3 WR* 课程 SCH 300 3 Sp R 1 302 2 Sp R* 2 406 1 FR* 3 407 1 WR* 4 408 1 Sp R* 5 410 3 FR 6 490 3 Sp R* 7 化学 101 2 * 8 102 2 * 9 103 1 * 10 104 1 * 250 2 * 251 2 * 课程 SCH 253 1 * 1 通讯 101 3 □ 2 电子学 334 3 FR* 3 英语 101 3 4 102 3 5 303 3 英语 120 2 * 121 2 * 122 2 * 数学 241-244 GPA 220 3 R 221 3 R* 222 3 R* * 要求成绩为“C”或更高 MATH 241 3 * ○ 在 242 3 * R 课程中获得学分或注册 243 3 * □ 244 3 * 1 245 3 * MEEN 382 2 F,WR 2 MEMT 201 2 R* 3 MSE 402 3 WR 404 3 WR* 4 406 3 Sp R* PHYS 201 3 * 202 3 * 412 3 FR 选修课 美术(ART 290、KINE 280、MUGN 290 或 THTR 290) 3 BISC 130 或 225 3 定向选修课 3 R 定向选修课 3 R 定向选修课 3 R 定向选修课 3 R 定向选修课 3 R 定向选修课 3 R HIST 3 社会科学 3 社会科学 3 128
• 机器学习中的独立同分布 (i.i.d) 假设 (Schölkopf 等人,2021) à 当实际操作与训练中的统计分布不同时,模型性能不佳,例如对抗性攻击。
地址:Campus Schöneberg,A 栋,A 室 2.04 Badensche Straße 52,10825 Berlin 请在此处注册:https://www.ipe-berlin.org/veranstaltungen/konferenzen-und-andere- veranstaltungen/growth-regime-workshop-2024/
摘要。在尼日利亚,针对血吸虫病 (SCH) 和土源性蠕虫病 (STH) 的大规模药物管理 (MDA) 经常与其他获得更多外部资金的项目协调进行。随着这些项目达到停止 MDA 的里程碑,SCH 和 STH 项目可能需要过渡实施,或“主流化”,以支持国内支持。在主流化之前 (2021 年) 和之后 (2022 年) 在四个地区进行了一项混合方法研究,以评估其对 MDA 覆盖率的影响。在主流化前后,每个地区的 30 个村庄进行了家庭调查。所有选定的社区都有资格接受 STH 治疗;约三分之一有资格接受 SCH 治疗。大规模药物管理主要在学校进行。主流化前共有 5,441 名学龄儿童被纳入,主流化后共有 5,789 名被纳入。大规模药物管理的覆盖率各不相同,但总体而言,甲苯咪唑的覆盖率从主流化前的 81% 下降到主流化后的 76%(P=0.09);吡喹酮的覆盖率从 73% 显著下降到 55%(P=0.008)。几乎在每一次调查中,未入学儿童或报告出勤率低的儿童的覆盖率都显著较低。在定性部分,与不同利益相关者进行了 173 次访谈和 74 次焦点小组讨论。受访者对主流化后 MDA 的未来深感悲观,并强烈支持逐步过渡到完全政府所有。参与者制定了有效主流化的建议:政府明确预算分配、强有力且有针对性的培训、建立信任和全面宣传。尽管参与者对 SCH 和 STH 计划在外部支持减少后能否持续下去缺乏信心,但初步结果表明,在纳入主流 1 年后,MDA 覆盖率仍能保持较高水平。
4 改编自 ND Mermin 2007,《量子计算机科学》。5 Strnadl & Schöning (2022)。量子计算和软件 AG。第 1 部分。6 量子计算技术的技术就绪水平 (QTRL) (fz-juelich.de)
