电子工程学士/电气工程硕士 菲律宾大学迪利曼分校在读 商务研究生证书、英国伦敦皇家工程院 LiF 计划、亚洲管理学院创新领袖奖学金计划校友 菲律宾交通科学学会准会员 国家交通研究中心电动汽车研发组成员
我们已审查了您关于销售上述器械的 510(k) 上市前通知意向,并确定该器械与 1976 年 5 月 28 日(即《医疗器械修正案》颁布日期)之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》(该法案)的规定重新分类且无需获得上市前批准申请 (PMA) 批准的器械基本相同(就附件中所述的使用指征而言)。因此,您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为器械,但请注意,一些已获准的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库(网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm)可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备清单、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意:CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您,设备标签必须真实,不得误导。
David Furrer,纪律领导者,材料与过程工程,Pratt&Whitney高级研究员,通过数据和计算建模摘要材料科学和工程学使概率材料科学和工程能够支持概率的材料和工程,这是一门关键的工程学科,支持了世界上一些最复杂和有用的产品的设计,开发和实现。材料科学和工程学已经并且继续从完全经验,破坏和分析的完全经验的纪律发展为对可以控制和优化的基本基本行为机制的理解之一,以产生新的和更先进的能力。计算方法导致材料设计和优化在组件和系统设计活动中的最初设想的ICME方式的进一步集成。材料定义还通过使用计算模型以及相关的关键化学和结构参数及其对任何给定的谱系和相关质量控制系统的可变性水平而发展。材料数据捕获,分析和策划与基于物理行为模型的联系正在为概率材料科学和工程提供途径。这允许组件特定于位置的属性,这些属性不是一个简单的,单个经验驱动的最小值,而是基于材料的关键特征数据和基于模型的定义的一组具有关联概率的值。
摘要:尽管转基因 (GM) 微生物未经授权进入欧洲市场,但各种商业微生物发酵产品中屡屡出现此类污染报告。其中一些污染与用于合成食品蛋白酶的转基因 Bacillus velezensis 有关,目前该菌株的基因组特征仍不完整,尚不清楚这些污染是否有共同的来源。在本研究中,通过短读和长读全基因组测序 (WGS) 对来自多种食品酶产品的转基因 B. velezensis 分离株进行了表征,表明它们含有携带抗菌素耐药性基因的游离重组 pUB110 衍生质粒。此外,单核苷酸多态性 (SNP) 和全基因组比较分析表明,这些分离株可能来自同一亲本转基因菌株。这项研究强调了混合 WGS 方法对 GMM 的精确基因组表征(例如,转基因构建体的基因组位置)的附加价值,以及基于 SNP 的系统基因组学分析对 GMM 的源追踪的附加价值。
Joseph A, Giunta Jr. 先生 执行董事兼高级合同官员 Joseph A. Giunta Jr. 先生是美国陆军合同司令部-红石兵工厂 (ACC-RSA) 的执行董事兼高级合同官员 (SCO),该中心是美国陆军最大的合同中心。作为执行董事兼高级合同官员,Giunta 先生领导着近 900 名合同和采购专业人员。他负责日常运营和监督每年平均超过 200 亿美元的各种合同执行任务。他的投资组合包括但不限于陆军的航空和导弹和太空计划。在成为执行董事之前,Giunta 先生曾担任美国陆军合同司令部-奥兰多的执行董事兼首席助理,负责监督和执行数十亿美元的投资组合,以支持陆军的培训支持系统。他提供量身定制的合同解决方案和业务建议,以支持包括模拟、培训和仪器项目执行办公室在内的多样化客户群。在被任命为陆军文职人员进入联邦政府服务之前,他担任过装甲军官和陆军采购部队的各种指挥和参谋职务,负责合同和项目管理。Giunta 先生曾担任采购副主任和合同主任。在其 22 年的军事生涯中,Giunta 先生参加过多次作战行动。在他最后的军事生涯中,他担任项目执行办公室下属地面作战战术教练的产品经理,负责模拟、训练和仪器仪表。Giunta 先生获得的奖项和勋章包括功绩勋章、铜星勋章、优秀文职服务奖和指挥官奖。Giunta 先生还是圣乔治勋章、圣莫里斯勋章和圣巴巴拉勋章的成员。他毕业于美国陆军指挥和参谋学院和国防系统管理学院。他的正规教育背景包括北卡罗来纳州索尔兹伯里卡托巴学院政治学文学士学位和马萨诸塞州弗雷明翰弗雷明翰州立学院公共管理文硕士学位。Giunta 先生是国家合同管理协会和陆军采购部队的成员,拥有合同和项目管理三级认证。
摘要#1875257 Sarah B Kingan 1、Guilherme De Sena Brandine 1、Jocelyne Bruand 1、Jeff Zhou 1、Valeriya Gaysinskaya 1、Janet Aiyedun 1、Julian Rocha 1、Duncan Kilburn 1、Egor Dolzhenko 1、Zoi Kontogeorgiou 2、Anita Szabo 3, Christina Zarouchlioti 3, Robert Thaenert 4, Pilar Alvarez Jerez 5, Kimberley Billingsley 5, Sonia Lameiras 6, Sylvain Baulande 6, Alice Davidson 3, Georgios Koutsis 7, Georgia Karadima 2, Stéphanie Tomé 8, Michael A Eberle 1 1. Pacific Biosciences (PacBio),门洛帕克,美国、2. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,第一神经病学系,希腊雅典,3. 伦敦大学学院,眼科研究所,英国,4. Quest Diagnostics,马尔伯勒,美国,5. 美国国立卫生研究院,阿尔茨海默病和相关痴呆症中心,国家老龄化研究所,贝塞斯达,美国,6. 居里研究所,PSL 研究大学,ICGex 下一代测序平台,法国巴黎,7. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,神经遗传学科,第一神经病学系,Eginition 医院,医学院,希腊雅典 8. 索邦大学,法国国家健康与医学研究院,肌肉学研究所,肌肉学研究中心,法国巴黎
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 4 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.03.03.531065 doi:bioRxiv 预印本
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 提供(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者,此版本于 2020 年 1 月 2 日发布。;https://doi.org/10.1101/2020.01.02.892844 doi:bioRxiv 预印本
摘要 - 这项工作的目的是通过利用视频中音频和视觉流的自然共发生来研究跨模式自我监管的预训练对语音重新构造的影响。我们提出的LIPSOUND2由编码器 - 二次结构和位置意识到的注意机制组成,以将面部图像序列映射到MEL尺度频谱图,而无需任何人类注释。提出的LIPSOUND2模型是在〜2400-h多语言(例如英语和德语)音频数据(Voxceleb2)上首次预先训练。为了验证所提出的方法的普遍性,我们随后在域特异性数据集(网格和TCD-TIMIT)上进行了预训练的模型,以进行英语语音重建,并与依赖于讲话者依赖于依赖于讲话者的依赖于讲话者的言语质量和清晰度相比,对语音质量和清晰度的改善显着提高。除了英语外,我们还对中国普通话唇读(CMLR)数据集进行了中文语音重建,以验证对可转移性的影响。最后,我们通过在预先训练的语音识别系统上培养生成的音频并在英语和中文基准数据集上实现状态性能来训练级联的唇读(视频对文本)系统。