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从工资到下注：零工经济中的动态定价
正式经济的大多数部门都有集体协议和/或合法执行的工资地板，以确保“房屋” - 即私人雇主 - 并不总是赢。在零工经济中几乎从来都不是这种情况，在这种经济中，工人被归类为独立承包商，因此缺乏获得基本劳动保护的机会。2这种法律地位还禁止演出工人联合或集体谈判。正如我将在下面讨论的那样，这为公司演出平台提供了非凡的余地，以在任何给定的时刻确定，细分和调整工人的工资，从而导致严重的工资不安全和不平等。我首先提供了各种批判性和经验方法的动态定价和相关技术的工资实验技术。然后，我讨论了一些基层劳动组织计划和一项发人深省的监管反应，这些反应反对这些发展。最后，截止部分根据上述讨论提供了三个政策建议。
一种自上而下注意引导细化的 3D 全卷积神经网络，用于准确、稳健地自动分割杏仁核及其亚核
深度学习的最新进展提高了皮层下脑结构的分割精度，这将有助于许多神经系统疾病的神经影像学研究。然而，现有的大多数基于深度学习的神经影像学方法并没有研究分割极小但重要的脑区（如杏仁核亚核）时存在的具体困难。为了解决这一具有挑战性的任务，我们开发了一个双分支扩张残差 3D 全卷积网络，该网络具有并行卷积，以提取更多全局背景信息并通过保持一个与感兴趣区域 (ROI) 大小相同的小感受野来缓解类别不平衡问题。我们还在并行和串行中进行了多尺度特征融合，以补偿卷积过程中潜在的信息丢失，这对小物体来说非常重要。残差连接实现的串行特征融合通过提出的自上而下的注意力引导细化单元得到进一步增强，其中高分辨率低级空间细节被选择性地集成以补充高级但粗略的语义信息，从而丰富最终的特征表示。因此，与其他基于深度学习的方法相比，我们的方法产生的分割在体积和形态上都更准确。据我们所知，这项工作是第一个以深度学习为目标的杏仁核亚区域方法。我们还证明了使用周期一致的生成对抗网络 (CycleGAN) 协调多站点 MRI 数据的可行性，并表明我们的方法可以很好地推广到从多个中心收集的具有挑战性的创伤性脑损伤 (TBI) 数据集。这似乎是一种有前途的图像分割策略，可用于多站点研究和增加显著脑病理形态学变异性。
第 43-02-05 章 地下注入控制
1. 在开始作业之前，新注入井的操作员必须证明井的机械完整性。在对现有井进行任何修井项目之前，操作员必须获得主管的批准，在此期间封隔器或其他环形隔离装置可能会受到影响。所有现有注入井必须证明持续的机械完整性，并至少每五年进行一次测试。在完成任何补救工作后，操作员应证明井的机械完整性。主管可能会要求进一步进行机械完整性测试或其他补救工作，以确保井的机械完整性，防止流体流入地下饮用水源或未经授权的区域。机械完整性压力测试必须在每平方英寸一千磅 [6900 千帕] 下进行，持续至少十五分钟。主管可以批准低于每平方英寸一千磅 [6900 千帕] 的机械完整性测试压力。一旦确定注入井缺乏机械完整性，则必须在确定后的九十天内进行修复并重新测试或封堵并废弃。
如何进行肌肉注射和皮下注射疫苗
用拇指和食指按住针头，将针头与皮肤保持 90 度角插入；对于体重 130–152 磅（60–70 千克）的患者，使用 1 英寸针头就足够了；对于体重 153–200 磅（70–90 千克）的女性和体重 153–260 磅（70–118 千克）的男性，建议使用 1–1½ 英寸针头；对于体重超过 200 磅（91 千克）的女性或体重超过 260 磅（118 千克）的男性，建议使用 1½ 英寸针头。
