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381 号法案工作计划指南 - MIplace.org
首字母缩略词或定义 AMI – 地区中等收入 BRA – 棕地再开发局 CIA – 走廊改善局 DDA – 市中心发展局 EGLE – 密歇根州环境、五大湖和能源部 LBFTA – 土地银行快速通道局 LBRF – 当地棕地循环基金 LID – 低影响设计 MBT – 密歇根州营业税 MCRP – 密歇根州社区振兴计划 MCL – 密歇根州汇编法 MEDC – 密歇根州经济发展公司 MSF – 密歇根州战略基金 MSHDA – 密歇根州住房发展局 NREPA – 1994 年《自然资源与环境保护法》 PA 451 修订版 第 201 部分 – NREPA 第 201 部分环境修复 第 211 部分 – NREPA 第 211 部分地下储罐规定 第 213 部分 – NREPA 第 213 部分泄漏地下储罐 PE – 专业工程师 QLGU – 合格当地政府单位 SBRF – 州棕地再开发基金 SET – 州教育税 TIF – 税收增量融资 TIR – 税收增量收入 TRA – 目标重建区 “地区中位收入”是指根据 1937 年美国住房法第 8 条 42 USC 1437f 确定的该地区的中位收入，并根据家庭规模进行了调整。 “州税收增量收入”（也称为“学校税收增量收入”）包括州教育税以及为学校运营目的而征收的税款。它不包括被视为地方税的中级学区 [ISD] 税。 本文件中的“计划”应指提交给相应州机构批准的法案 381 工作计划或综合棕地计划。
![重新利用 RIPK1 选择性苯并[1,4]氧氮卓类药物......](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fbd4ec7acbdf1d0fa4aac5a9cbcbad23a9b0bdb5.webp)
重新利用 RIPK1 选择性苯并[1,4]氧氮卓类药物......
此外，对 LIM K1 与 LIJTF .. 和 TH25 7 结合的叠加共晶结构的分析（参见图 XX）表明，我们采用针对不同 α C-out 和 DF Gout 构象的骨架跳跃策略验证了我们的假设。由先导化合物 GS K48 1 在 RIP K1 中促进的构象和由 TH25 7 在 LIM K1 中促进的构象同样由 LIM K1 中的氧氮杂卓衍生物 LIJTF .. 诱导。在这两种结构中，都观察到 DFG 基序中苯丙氨酸的无表位翻转和 α 螯合物的向外旋转。此外，观察到的区域异构体热稳定性的丧失可以从共晶结构中得到合理解释，其中第二个吡唑氮原子的修饰导致与蛋白质的空间位阻。
摄影/插图指南
• 主题。增强文章视觉效果的最佳方法是添加展示士兵执行任务或完成训练的动作镜头。静态的风景、建筑物或远处机器运转的照片用处不大。对着镜头微笑的人群照片或“紧握双唇”的照片对文章的帮助不大，不太可能被使用。 • 格式。最好以 JPEG（或 JPG）格式保存照片，并将其作为电子邮件附件发送。图形文件通常很大，而电子邮件系统通常会限制可以发送和接收的邮件大小。（例如，我们的系统无法接受大于 20MB 的邮件。）一种解决方案是将图形分多个单独的电子邮件发送，每个电子邮件只包含一个或两个附件。照片和其他图形不应嵌入 Microsoft® Word 文档或 PowerPoint 演示文稿中。 • 尺寸和分辨率。尺寸为 5 x 7 英寸、分辨率为 300 点/英寸 (dpi) 的照片或图形最适合出版，但较小的尺寸也可以接受。拍照时，应将相机设置为尽可能高的分辨率。可下载的“高分辨率”照片在屏幕上呈现效果最佳。照片不应压缩；保存的分辨率不得低于 200 dpi。JPEG 照片不应小于 150kb。保存为 TIF 的 5 x 7 英寸、300 dpi 照片大小应为 1MB 到 3MB。使用图形软件程序（如 Adobe® Photoshop）增加小照片的尺寸和/或分辨率不会提高照片质量。不应通过锐化、调整大小、修饰或裁剪图像来处理照片。（我们将进行所有后期制作工作；我们不会发布像素化或失焦的照片。）• 版权。非原创或非从陆军来源获得的图像必须附有版权声明。• 标题。应提供描述照片和识别拍摄对象的标题。标题可能会被编辑。• 外国人的照片。由于安全限制，外国人的照片不能发表，除非照片经过数字编辑以模糊面部，并附有书面发布许可（由照片主体签名）。• 图表和插图。最好提供图表和插图的原始数字文件。应提交原始 PowerPoint 幻灯片和/或分层的 Adobe Photoshop/Illustration 文件。文件不应以其他格式保存，并且不应压平图层。
Terremag N°4（2024 年 4 月至 5 月）。新力量
竞争、抗议和对抗的矩阵要求我们为任何类型的升级做好准备，直至重大冲突。这就是转变的全部意义。面对对称对手，升级到极端情况的可能性使我们的承诺核心是掌握作战层面，也就是掌握身体和部门的层面。他们的使命是占据纵深优势，塑造敌人，从而为旅领导的接触战的成功创造条件。说起来简单，做起来却更困难，因为这涉及到重新建立整个战场地理，而当我们的大部分行动集中在危机管理上时，这已经变得非常理论化。这并不是要复活20世纪80年代，因为我们必须整合数字数据革命和多领域方程，特别是混合性和影响力。考虑到这一新的作战形势，首先通过结构背景将“战斗”模式转化为陆军作战部队的模式：建立欧洲陆军指挥部、师的区域化、旅的分区化和建立阿尔法指挥部，这些是支持军团和师作战的关键能力的真正孵化器：纵深、间接行动、后方控制。这封信的内容就是这样。在精神方面，两个师将面向区域化的基本作战逻辑，而准将，即陆军的连贯级别，将成为团、主要团和师之间对话的核心。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
高能物理的量子计算
1 欧洲核子研究中心 (CERN)，CH-1211 日内瓦，瑞士 2 CQTA，德国电子同步加速器 DESY，Platanenallee 6，15738 Zeuthen，德国 3 塞浦路斯研究所基于计算的科学技术研究中心，20，Constantinou Kavafi str.，2121 尼科西亚，塞浦路斯 4 IBM Quantum，IBM Research – 苏黎世，8803 R¨uschlikon，瑞士 5 塞浦路斯大学物理系，PO Box 20537，1678 尼科西亚，塞浦路斯 6 IBM Quantum，IBM Research - 1101 Kitchawan Rd，Yorktown Heights，NY，美国 7 LBNL 物理部门 - M/S 50A5104 1 Cyclotroner Rd Berkeley，CA，美国 8 德国电子同步加速器 DESY，Notkestrasse 85, 22607 汉堡，德国 9 亚琛工业大学，Templergraben 55, 52062 亚琛，德国 10 TIF 实验室，Dipartimento di Fisica，米兰大学和 INFN Sezione di Milano，意大利米兰 11 柏林洪堡大学物理学研究所，牛顿海峡15，12489 柏林，德国 12 ⟨ aQa L ⟩ 应用量子算法，莱顿，荷兰 13 橡树岭国家实验室物理分部，橡树岭，田纳西州，37831，美国 14 奥维耶多大学科学学院计算机科学系，33007，阿斯图里亚斯，西班牙 15 莱布尼茨汉诺威大学理论物理研究所，30167 汉诺威，德国 16 德国联邦物理技术研究院，38116 不伦瑞克，德国 17 跨学科研究领域“物质构建模块和基本相互作用”（TRA Matter）和亥姆霍兹辐射与核物理研究所（HISKP），波恩大学，Nußallee 14-16，53115 波恩，德国 18 大学理论物理研究所因斯布鲁克大学，6020 因斯布鲁克，奥地利 19 奥地利科学院量子光学与量子信息研究所，6020 因斯布鲁克，奥地利 20 德国慕尼黑大学物理系和阿诺德索末菲理论物理中心 21 德国慕尼黑量子科学与技术中心 22 洛桑联邦理工学院（EPFL）物理研究所，CH-1015 洛桑，瑞士 23 巴黎萨克雷大学，CNRS/IN2P3，IJCLab，91405 奥赛，法国 24 约克大学物理与天文系，加拿大安大略省多伦多，M3J 1P3 25 帕多瓦大学物理与天文系，V. Marzolo 8, I-35131 帕多瓦，意大利 26 INFN - Sezione di Padova，Via Marzolo 8，35131 帕多瓦，意大利 27 Nikhef – 国家亚原子物理研究所，科学园 105，1098 XG 阿姆斯特丹，荷兰 28 马斯特里赫特大学引力波与基础物理系，6200 MD 马斯特里赫特，荷兰 29 东京大学国际基本粒子物理中心 (ICEPP)，7-3-1 本乡，文京区，东京 113-0033，日本 30 IBM Quantum，IBM 德国研究与开发有限公司 - Schoenaicher Str. 220，71032 Boeblingen，德国 31 巴斯克地区大学 UPV/EHU 物理化学系，Box 644，48080 毕尔巴鄂，西班牙 32 多诺斯蒂亚国际物理中心，20018 多诺斯蒂亚-圣塞瓦斯蒂安，西班牙 33 EHU 量子中心，巴斯克大学 UPV/EHU，PO Box 644，48080 毕尔巴鄂，西班牙 34 IKERBASQUE，巴斯克科学基金会，Plaza Euskadi 5，48009 毕尔巴鄂，西班牙 35 特伦托大学物理系，via Sommarive 14, I–38123, Povo, 特伦托，意大利 36 INFN-TIFPA 特伦托基础物理和应用研究所，via Sommarive 14, I–38123，特伦托，意大利 37 Instituto Superior T´ecnico，Dep. F´ısica，葡萄牙里斯本 38 先进材料物理与工程中心 (CeFEMA)，Instituto Superior T´enico，葡萄牙里斯本， 39 材料与新兴技术物理实验室 (LaPMET)，葡萄牙 40 费米国家加速器实验室，Kirk and, Pine St, Batavia, IL 60510, USA 41 Instituut-Lorentz, Universiteit莱顿, PO Box 9506, 2300 RA Leiden, 荷兰