XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemset
Rosetta Commons community_response for NIST信息请求（RFI）
蛋白质结构预测和设计研究在增强公共卫生安全方面也可以通过提高我们的预防，检测和应对大流行的能力来提高公共卫生安全。在Covid-19大流行期间，使用计算设计蛋白质的第一种疫苗被批准用于主要政府（南部韩国和英国），甚至在临床测试中均超过了阿斯利康的疫苗。13最近开发的深度学习模型evescape可以比湿实验室方法更快，更便宜，更精确地预测病毒序列的未来突变，并且可能允许提前预测新兴的SARS-COV-2变体。14从现在到未来，蛋白质结构预测和设计工具将作为大流行反应的战略资产
给皮特·海格斯先生的信 - 伊丽莎白·沃伦参议员
您以前领导的组织总管理不善的记录会引起您对管理部门预算近8500亿美元的能力的警报，其中4占该部门的一半以上，占该部门的一半以上。5作为国防部长，您将被控监督近340万名人员，其中包括超过250万服务人员和近90万名平民雇员。 6您还必须管理要求的收购预算为3110亿美元，其中7个，其中包括武器系统收购计划，政府问责办公室（GAO）继续列入其高风险的“政府运营，这些行动易受欺诈，废物，浪费，滥用和不良管理，或者需要转型或需要转型。” 8 DOD从未通过干净的审核 - 自2018年以来的七次审计中未能通过审计9的审核 - 您将负责解决DOD Inspector的（DOD IG）物质弱点的发现，严重的缺陷，严重的不足和非合规性，并在审计员在审计员审查中确定了4.1美元的Trillion Inclion Inclion Incy ins AssEss ins ass insets in fy 2024。5作为国防部长，您将被控监督近340万名人员，其中包括超过250万服务人员和近90万名平民雇员。6您还必须管理要求的收购预算为3110亿美元，其中7个，其中包括武器系统收购计划，政府问责办公室（GAO）继续列入其高风险的“政府运营，这些行动易受欺诈，废物，浪费，滥用和不良管理，或者需要转型或需要转型。” 8 DOD从未通过干净的审核 - 自2018年以来的七次审计中未能通过审计9的审核 - 您将负责解决DOD Inspector的（DOD IG）物质弱点的发现，严重的缺陷，严重的不足和非合规性，并在审计员在审计员审查中确定了4.1美元的Trillion Inclion Inclion Incy ins AssEss ins ass insets in fy 2024。10您还需要指导DOD解决DOD IG和GAO确定的许多管理挑战，包括“改善DOD财务管理和预算”，“保护服务成员及其家人的健康和健康”，“招募并保留多样化的劳动力”，11和“ TRUSS DOD计划管理”。 12但是，根据新闻报道，您“被[您]竞选的两个非营利性倡导团体中的两个都被迫辞职 - 自由的退伍军人和美国有关的退伍军人[CVA] - 面对严重的金融管理不善，性
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
教育，文化，研究和技术部...
与此相关的是，研究，技术和社区服务局（DRTPM）要感谢参与并幸免于2024财年的资金研究和社区资助计划的提议者此外，我们要求您提供帮助，将此公告信息传达给公告信附件中列出的资金收件人的名称。
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
资产管理计划的五个核心组成部分
批判性资产确定确定关键性的关键性，两个问题很重要。首先是资产失败的可能性。其次，失败的结果是什么？确定资产的关键性将使公用事业能够管理其风险，并有助于确定在哪里支出运营和维护美元以及计划资本支出。归因于失败概率的因素：资产失败的资产年龄状况历史历史知识维护记录有关资产的类型可能在评估关键性评估关键性的失败的知识需要检查失败的可能性以及如上所述的失败后果。具有失败可能性最大的资产以及与失败相关的最大后果的资产将是最关键的资产。
选择
1。必须严格按照RFS第2和第3节的规定提交，具体取决于第四节中提到的招标类型。（d）出价信息表。2。竞标者必须按照RFS文档的条款和条件严格引用，而不是规定任何偏差/异常。3。Any bidder, who meets the Qualifying Requirement and wishes to quote against this RfS, may download the complete RfS document along with its amendment(s) and clarifications if any, from ISN-ETS Portal ( https://www.bharat-electronictender.com ) and/or GUVNL website ( www.guvnl.com ) and submit their Bid complete in all respect as per terms & conditions of RFS文件在提交截止日期或之前。4。澄清（S）/ Crrigendum（S）如果上述网站上也可以使用。竞标者被要求保留任何通知/修正案/澄清等的更新。 div>通过网站https：//www.bharat- electronictender.com和www.guvnl .com https：//www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。https：//www.bharat-.com均不会针对此类通知/修订/澄清等发出单独的通知。在印刷媒体中或单独。有关上述通知的信息应在www.guvnl.com上进行更新，并且仅通过https://www.bharat-electronictender.com
随意对话：用于衡量公平性的数据集......
本文介绍了一种新颖的“公平性”数据集，以衡量 AI 模型对不同年龄、性别、表观肤色和环境光照条件的稳健性。我们的数据集由 3,011 名受试者组成，包含 45,000 多个视频，平均每人 15 个视频。这些视频是在美国多个州录制的，参与者是不同年龄、性别和表观肤色组的成年人。一个关键特征是每个受试者都同意参与并使用他们的肖像。此外，我们的年龄和性别注释由受试者自己提供。一组训练有素的注释者使用 Fitzpatrick 皮肤类型量表标记受试者的表观肤色 [ 6 ]。此外，还提供了在低环境光下录制的视频的注释。作为衡量跨某些属性的预测稳健性的应用，我们评估了最先进的表观年龄和性别分类方法。我们的实验从公平对待来自不同背景的人的角度对这些模型进行了彻底的分析。
本文件是由财政部和公共服务部公共采购政策办公室（OPPP）撰写的。它列出了po
本文件的目的是提供有关牙买加政府（GOJ）承包商和顾问绩效评估（CCPE）系统框架和利用的政策指南。CCPE是一种标准化工具，可在指定的时间段内评估承包商和顾问对特定采购合同的绩效，以提供准确而完整的分析，以指导来源选择和其他采购决策。这是一个单一的goj范围馈线系统，可以合并并评估参加公共采购的承包商和顾问的过去和正在进行的绩效报告。该政策集中于执行采购程序后承包商和顾问的绩效，即：合同管理和管理。
Tessera 利用可信数据集改写 DNA 业务
作为基因编写领域的先驱，Tessera Therapeutics 正在通过完善将短信息或长信息插入任何基因组的能力来改变人类治疗疾病的方式。Tessera 寻求一种解决方案，以确保超过 12 TB 的科学数据在由湿科学家和计算生物学家组成的大型跨职能团队中可查找、可访问、可互操作和可重复使用 (FAIR)。Tessera 利用 Quilt 和 Nextflow 的组合来加速其基因编辑发现的上市。