从左到右:Hydro-Québec 创新、设备和共享服务总裁兼詹姆斯湾能源公司总裁兼首席执行官 Réal Laporte;埃莉斯·普鲁克斯 (Élise Proulx),通讯、政府事务和土著关系副总裁;魁北克水电配送公司总裁 Eric Filion ;总裁兼首席执行官 Eric Martel; Simon Richard,企业战略和业务发展副总裁;魁北克水电公司首席运营官兼魁北克水电公司生产总裁 David Murray; Nathalie Dubois,人力资源副总裁; Marc Boucher,Hydro-Québec TransÉnergie 总裁; Pierre Gagnon,企业和法律事务执行副总裁兼首席治理官; Jean-Hugues Lafleur,执行副总裁兼首席财务和风险官。
A.从左到右:每个构造的示意图,一个来自逆转录术539分析的代表性井以及相对于SML1的逆转录效率。L1SPA_DBL_SMBB包含L1SPA_DOBLE的ORF1和540 ORF2序列,在ORF1P启动密码子(如SML1),541),541和SML1结构的删除3'UTR上具有Kozak共识。Restore_3'utr等于l1spa_dbl_smbb,但完整的L1SPA 3'UTR恢复了Neo Cassette的上游542。grr_after_neo等效于543 L1SPA_DBL_SMBB,但与Neo 544盒的下游放置的L1SPA 3'UTR的G-RICH区域,并删除了人类L1 Polyadyenylation信号。直方图显示了三个545生物复制测定的平均值,每个测定法包括每个构造的三个技术重复。三角形,正方形,546和钻石形状表示每个生物学重复的个体值,误差线547代表生物学重复之间的标准偏差。548
创建训练数据集时,有必要执行数据的时空匹配。确保两种仪器的匹配数据的时间范围在15分钟内,并且距离范围在1.5公里以内。此外,在Agri像素中,应覆盖至少两个Cloudsat和Calipso像素。匹配后,CloudSat和Calipso检测到的云分数可以更好地表示农业像素内的实际云分数。但是,匹配的数据集中的错误是不可避免的。Agri扫描方法从左到右和上下运行。全磁盘的每个完整扫描需要15分钟,并生成一个数据集。不可能确定完整磁盘中特定点的确切力矩。这将匹配数据集的时间范围限制在15分钟内。但是,在风速较高的区域,云可以在该15分钟的窗口内移动很大的距离。因此,无法避免由时序问题引起的错误。第187-199行裁判员2评论:鉴于这些结果,我认为读者需要确信您选择了合理的
图 1.1 骨骼肌组织的机械结构............................................................................................. 4 图 1.2 液压假肢手指 [27] ............................................................................................. 8 图 1.3 液压假手的功能模式 [28] ............................................................................. 9 图 1.4 左侧 BLEEX [29] 和右侧 HULC [32]............................................................................. 10 图 1.5 Raytheon Sacros 的 XOS2 [35] ............................................................................................. 11 图 1.6 老一代 ATLAS,当前一代ATLAS、BigDog、WildCat 和 AlphaDog(从左到右)[36] ........................................................................................................................................... 12 图 2.1 有效体积模量与压力和夹带空气的关系 ............................................................................................. 17 图 2.2 密封横截面 ............................................................................................................................. 19 图 2.3 Stribeck 弹性流体动力润滑模型 ............................................................................. 21 图 2.4 七种孔径下内部光滑孔流动时单位长度压降与流速的关系 ............................................................................................................. 24 图 2.5 压降常数。
字段说明按从左到右的导出报告列的顺序列出。标识符每个项目都由此数字唯一标识。每个项目每月的数据一排(在5年的数据中最多60行)。计划管理员对该项目的投资者拥有的公用事业管理为程序管理员(PA)。SGIP PAS是太平洋天然气和电气(PG&E),南加州爱迪生(SCE),南加州天然气公司(SOCAL GAS)和可持续能源®(CSE)的中心,代表圣地亚哥天然气和电气(SDG&E)。项目的站点地址必须位于相应的PA服务领域。计划年度最初提交SGIP申请的年份。主机客户行业主机客户是拥有安装项目的站点的实体。主机客户部门是指财产的目的,并被归类为:
不太复杂的VBC安排仍然依赖于支付费用的付款(换句话说,根据他们对患者提供的批准服务,提供商仍会得到报销或支付),但是提供者有能力获得提高成本,质量,质量和经验的奖金。中级VBC安排也基于收费服务,但除了满足成本,质量和经验目标(满足成本,质量和经验目标)外,提供者对损失负有责任(即不满足预定目标)。更复杂的模型涉及不同类型的付款,例如基于人群的付款或也与质量和经验有关的付款。下面的卫生保健学习与行动网络(HCP LAN)替代支付模型(APM)框架描绘了从左到右的连续体,左侧最不复杂(类别1)到右侧最复杂的模型或合同(类别4)。3参见图表A:HCPLAN框架(第3页)。
图 1.1.1:管道埋设、暴露和跨度之间的差异 8 图 1.3.1:默多克和 CMS 区域设施和管道 10 图 1.6.1:默多克设施在英国大陆架的位置(以红色表示) 17 图 1.6.2:默多克设施布局 18 图 1.6.3:位置、相邻设施和环境敏感区域 21 图 1.6.4:位置和环境敏感区域 22 图 2.1.1:默多克设施照片(从左到右,MA、MC 和 MD) 24 图 2.1.2:默多克设施照片(从左到右,MD、MC 和 MA) 25 图 2.2.1:默多克 MD 模板照片 26 图 2.5.1:默多克设施 500 米区域 30 图 2.6.1: PL929 和 PL930 在 KP180.409(NTS)处 31 图 2.6.2:PL253 Esmond 管道在 ~KP129(NTS)处穿过 PL929 和 PL930 31 图 2.6.3:PL930 在距 MLWM(NTS)约 KP20.0 处穿过 PL929 32 图 2.6.4:PL930 和 PL929 距 MLWM(NTS)约 4.8 公里处分离 32 图 2.8.1:估计安装库存饼图 35 图 2.8.2:估计管道库存饼图,不包括。沉积岩石 36 图 3.1.1:Murdoch MA 上部结构向北的视图 37 图 3.1.2:Murdoch MC 上部结构向北的视图 38 图 3.1.3:Murdoch MD 上部结构向南的视图 39 图 3.2.1:Murdoch MA 导管架 3D 视图 41 图 3.2.2:Murdoch MC 导管架典型侧视图 42 图 3.2.3:Murdoch MD 导管架典型侧视图 43 图 6.3.1:项目计划甘特图 61 图 A1.1.1:Murdoch 500m 区域外的管道交叉示意图 64 图 A2.1.1:PL929 Theddlethorpe 进场(仅供参考) 65 图 A4.1.1:公共通知 - 伦敦公报,2022 年 3 月 7 日 75 图 A4.1.2:公告 - 《每日电讯报》和《赫尔每日邮报》,2022 年 3 月 7 日 75
图2。健康个体中与肺癌相关的尿相关miR的纵向变化。 在25个高保真肺癌生物标志物小组内对16个尿生物标志物进行了改善的一个例子,基于miRNA,每个先前都与肺癌患者血液和原发性肺肿瘤分析的多个(三到八篇论文中的肺癌的发展,进展和耐药性)相关。 x轴,生物标志物的列表:从左到右:(1)miR-21-3p,(2)miR-21-5p,(3)miR-140-3p,(4)miR-140-5p,(5)miR-155,(5)miR-155,(6)mir-200b-200b-200b-3p,(7)mir-200B-200B-200B-200B-5P-5P,(8)Mir Mir,(8)Mir-22-3p,(8)-33 miR-221-3p, (11) miR-221-5p, (12) miR-145-3p, (13) miR-145-5p, (14) miR-150-3p, (15) miR-150-5p, (16) miR-200a-3p, (17) miR-200a-5p, (18) miR-205-3p, (19) miR-205-5p, (20) miR-210-3p, (21) mir-210-5p,(22)mir-339-3p,(23)mir-339-5p,(24)mir-93-3p,(25)mir-93-5p。 y轴,丰度;我们使用基于单色实验的下一代测序数据建议的分位数归一化方法进行了数据归一化。健康个体中与肺癌相关的尿相关miR的纵向变化。在25个高保真肺癌生物标志物小组内对16个尿生物标志物进行了改善的一个例子,基于miRNA,每个先前都与肺癌患者血液和原发性肺肿瘤分析的多个(三到八篇论文中的肺癌的发展,进展和耐药性)相关。x轴,生物标志物的列表:从左到右:(1)miR-21-3p,(2)miR-21-5p,(3)miR-140-3p,(4)miR-140-5p,(5)miR-155,(5)miR-155,(6)mir-200b-200b-200b-3p,(7)mir-200B-200B-200B-200B-5P-5P,(8)Mir Mir,(8)Mir-22-3p,(8)-33 miR-221-3p, (11) miR-221-5p, (12) miR-145-3p, (13) miR-145-5p, (14) miR-150-3p, (15) miR-150-5p, (16) miR-200a-3p, (17) miR-200a-5p, (18) miR-205-3p, (19) miR-205-5p, (20) miR-210-3p, (21) mir-210-5p,(22)mir-339-3p,(23)mir-339-5p,(24)mir-93-3p,(25)mir-93-5p。y轴,丰度;我们使用基于单色实验的下一代测序数据建议的分位数归一化方法进行了数据归一化。
如今,由于其多种应用,场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架,从左到右生成文本。尽管表现令人信服,但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反,非自动回归模型提供了更快的同时预测,但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能,但它会负担计算负载。此外,将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中,我们提出了一种替代解决方案,该解决方案使用平行且迭代的解码器,该解码器采用了简单的解码策略。此外,我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务,并利用离散扩散策略,确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明,所提出的方法在基准数据集(包括中文和英语文本图像)上取得了卓越的结果。
