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通知PIH 2024-05公共住房的办公室董事
交叉参考：通知PIH 2023-07和PIH通知2022-18主题：登记特殊行政费用的利息，开发与住房相关的服务计划（HMRP），根据PIH通知2023-07：实施联邦财政年度的实施（FFY）（FFY）2023资金范围，允许参与住房选择（HOUST OUTSICTION for Houss Offication the Backithing vouch）（HANTINGS SUCCEBINING PROBSICTING for Backing the Backithing Vouch vouch vouch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch，在公共住房机构（PHA）管理代金券的任何地方使用他们的协助。虽然HCV计划为超过250万个家庭提供租金援助的服务，而家庭可能在任何地方使用其援助，但家庭可能会面临障碍，以访问低贫困社区。最近的研究表明，在贫困水平较低的社区中长大可改善儿童的学业成绩和成功的长期机会，并减少代际贫困。有机会搬到低贫困社区的成年人可能会减少肥胖和糖尿病。为了认识到这一越来越多的证据基础，PHAS扩大了他们在更广泛的社区，尤其是在低贫困地区促进住房机会的努力。这些活动包括增加机会领域的付款标准，更长的凭证搜索时间，简化的HCV计划操作以及其他行政政策。虽然当前的HCV法定规定和计划条例1允许PHAS向有孩子的HCV家庭提供与住房相关的服务，但为大量家庭提供这些强大的服务是昂贵的。HUD通过社区选择示范（CCD）提高了支持强大的住房出行计划的努力，该计划目前正在支持全面的住房
使用Chrysomelidae（叶甲虫）
结果：数据库包括73342个条形码，分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱（物种代理）。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半，而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家，哥斯达黎加，加拿大，南非，德国和西班牙，尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系，但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度，因为一个国家添加了更多的物种多样性，并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而，在物种层面，即使在最激烈的采样国家中，库存仍然不完整，并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
使用8通道音频进行数据分析和
DNA序列包含大量的生物学数据，计算机算法在处理这些数据进行人体检查中起着重要作用。在这里，我们描述了一个更新的计算机生成的听觉显示工具，该工具被用作独立音频或与视觉显示的补充DNA序列检查。听觉显示使用音符来表示与基因表达或DNA复制过程有关的数据。鉴于在听觉显示中使用音符会增加这些可能被视为算法音乐的可能性。进一步追求这个概念，在科学实验室之外的音乐工作室环境中使用了听觉显示。音乐家受到挑战，要与音频播放同步，并点缀听觉显示的旋律和谐波内容。记录了带有听觉显示的新音乐作品，并在外展事件中进行了现场记录和进行，以促进对基因表达和DNA复制过程的更广泛理解，以及基因序列信息如何影响人类健康状况。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
使用人工神经网络预测 DED 制造过程中的热场
AAbstr bstract act.. 在过去十年中，机器学习越来越吸引多个科学领域的研究人员，特别是在增材制造领域。同时，这项技术对许多研究人员来说仍然是一种黑箱技术。事实上，它允许获得新的见解，以克服传统方法（例如有限元方法）的局限性，并考虑制造过程中发生的多物理复杂现象。这项工作提出了一项全面的研究，用于实施机器学习技术（人工神经网络），以预测 316L 不锈钢和碳化钨直接能量沉积过程中的热场演变。该框架由有限元热模型和神经网络组成。还研究了隐藏层数和每层节点数的影响。结果表明，基于 3 或 4 个隐藏层和整流线性单元作为激活函数的架构可以获得高保真度预测，准确率超过 99%。还强调了所选架构对模型准确性和 CPU 使用率的影响。所提出的框架可用于预测模拟多层沉积时的热场。
病例报告：使用Apremilast管理Pemphigus Folicaus，而无需全身性糖皮质激素或免疫抑制剂
pemphigus叶子（PF）是Pemphigus的一种超级形式。PF的治疗选择类似于垂体的Pemphigus，包括糖皮质激素，免疫抑制剂和Rituximab等。这些治疗方法可以有效地改善状况，但也可能伴随着副作用的高风险。因此，为PF患者找到安全有效的治疗选择至关重要。对于拒绝糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者，它不仅需要受益，而且对于不能接受糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者。在此，我们报道了一例PF病例，该病例是在没有全身性糖皮质激素或免疫抑制剂的情况下用apremilast处理的。一名54岁的妇女在树干上表现出痒红斑和侵蚀超过1个月。患者在两周的时间内施加了不改进的Mometasonefuroate霜。报道了糖尿病和萎缩性胃炎的过去史。体格检查显示散布的红斑斑块和树干上的侵蚀。未观察到粘膜受累。该条件通过疾病区域指数和数值评分量表进行评估，基线得分分别为7和8。组织病理学检查显示乙糖体解和上皮内泡。直接的免疫荧光揭示了与网状分布之间的IgG和补体3沉积。进行了PF的诊断。基于酶联免疫吸附测定结果，DSG1和DSG3抗体的水平分别为28.18和0.26 kU/L。该患者已通过全身性糖皮质激素或免疫抑制剂成功治疗了Apremilast。患者每天继续使用30毫克的Apremilast进行维护，并且没有不良的
使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
2024-01pihn 公共住房办公室主任；发布
本通知旨在协助公共住房机构 (PHA)，向他们提供有关“建设美国，购买美国法案”(BABA) 制定的“购买美国货优先”(BAP) 要求及其对公共和印第安人住房 (PIH) 计划的影响的信息。本通知还提供了 BAP 的应用时间表，并强调了公共住房机构在为 HUD 明年全面实施 BAP 做准备时可能需要考虑的问题。注意：如果管理和预算办公室 (OMB) 关于在联邦基础设施财政援助 (FFA) 计划中应用 BABA 的指导更新，本通知中提供的指导可能会发生变化。本通知不适用于向部落、部落指定住房实体 (TDHE) 和其他部落实体（统称为“部落接受者”）提供的 FFA。2. 日期
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。