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引用了原始发表的论文（记录的版本）：Barman，M.，Gio-Batta，M.，Andrieux，L。等（2024）。
在四个月时等血浆中的敏感性，特应性湿疹或食物过敏的婴儿的五，三和两个SCFA的浓度分别较低。logistic回归模型显示，每SD：0.41（0.19 - 0.91），形成，琥珀酸和葡萄糖和敏化之间的显着负面社会[或adj（95％CI）； 0.19（0.05 - 0.75）;调整了母体过敏后，0.25（0.09 - 0.66）和乙酸和特应性湿疹之间[0.42（0.18 - 0.95）]。婴儿和母体血浆SCFA浓度密切相关，而牛奶SCFA浓度与两者无关。丁酸和映酸的浓度富含100倍左右，在母亲的牛奶中，ISO丁酸和瓣膜酸在3-5倍左右，而其他SCFA在牛奶中的流行程度少于血浆。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
MyData Global Strategy 2024-2026- AGM的最终版本
摘要：2 A.MyData Mission 3 A.1。情况分析4 A.2。对MyData全球战略2024-2026的影响6 B.实施，监视和报告6 C.战略领域和目标7 C.1。操作7 C.1.1。该协会在财务上具有可持续性和弹性8 C.1.2。团队流程高效且专业8 C.1.3。mydata的值是策划的，可见8 c.2。社区8 C.2.1。成员重视其MyData全球成员8 C.2.2。广泛的MyData社区活跃，生产性8 C.2.3。成员资格多样，代表9 C.3。政策9 C.3.1。实施欧盟数据政策使人们进入其9 C.3.2的中心。在全球出现的规则中嵌入了一种以人为中心的方法9 c.3.3。MyData与全球数据倡导运动9 C.4是显着的。市场10 C.4.1。MyData确定问题和解决方案10 C.4.2。业务模型已显示为10 C.4.3。技术解决方案已证明10
引用原始发表的论文（记录的版本）：Bengtsson，A.，Vikstål，P。，Warren，C。等（2020）。提高了
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度，例如加密，量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型，容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离，但在过去的十年中，使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步，导致嘈杂的中间尺度量子（NISQ）ERA [5]。可以预测，NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6]，也就是说，解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7]，这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法（QAOA）[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法，可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
LEA 战略规划常见问题解答 - 第 2 版（2023 年 4 月）
C4. 什么是资源分配审查 (RAR)？LEA 如何知道是否需要完成？所有 LEA 的最佳做法是考虑如何在整个学区部署资源，以及这些资源是否会带来预期结果。根据联邦要求，学校的学生小组被确定为有针对性的支持和改进 (TSI) 和/或额外的有针对性的支持和改进 (ATSI)，LEA 必须完成 RAR。在 RAR 期间，如果发现资源不公平，LEA 必须确保每所学校都有办法通过实施其计划来解决这些不公平问题。LEA 可以使用随附的资源分配审查工具来满足此要求。LEA 可以在 RIDE 成绩单页面上找到其 LEA 内被确定为 TSI 和/或 ATSI 的学校列表。请从学区成绩单下拉菜单中选择您的 LEA，然后单击责任选项卡，接下来单击学校摘要选项卡并滚动到底部。请注意，如果一个学生小组连续四年被认定为 ATSI，那么整个学校都可能被认定为 CSI。
原始发表论文的引用（记录版本）：Moro, G., Khaliha, S., Pintus, A. et al (2024). 氨基酸改性氧化石墨烯用于
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料，用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂，被选为基准物质，以测试这些材料的电活性有效性，从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面，促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω，从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强，1 小时后的去除效率为 76%，大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时，GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度，即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实，这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用，而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Ramos，A.，Gomes Correia，A.，Nasrolllahi，K。等（2024）。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本，准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形（沉降）对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法，可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究，以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型，这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性，并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是，开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据，从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用...
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