XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分阶段
FY12 分阶段计划
当月总计 38 9 11 7 9 8 11 16 5 30 30 27 203 203 迄今所有总计 38 47 58 65 74 82 93 109 114 144 174 201 迄今每月百分比 18.9% 23.4% 28.9% 32.3% 36.8% 40.8% 46.3% 54.2% 56.7% 71.6% 86.6% 100.0%
麦金尼市消防部门分阶段付款计划 9 月份......
F10 9720 N 消防员 $83,614.03 $86,996.66 $90,379.28 $93,761.91 $97,144.54 $100,527.17 $103,909.80 9761 N 消防检查员（宣誓）* 2920 小时 $28.6349 $29.7934 $30.9518 $32.1102 $33.2687 $34.4271 $35.5855 2080 小时 $40.1991 $41.8253 $43.4516 $45.0778 $46.7041 $48.3304 $49.9566
使用MRI脑图的进行性核上麻痹综合征的分阶段
人类寿命的大脑图表，以在正常衰老和各种神经系统疾病中构建脑解剖结构的动态模型。他们提供了新的可能性来量化从临床前阶段到死亡的神经解剖学变化，那里没有longi tudinal MRI数据。在这项研究中，我们使用大脑图来对脑萎缩的进展进行进行性超核麻痹 - 瑞奇综合征。 我们组合了多个数据集（n = 8170个涵盖整个寿命的健康受试者的质量控制的MRI，以及从四个重复的tauopathy神经疗法的核定型起始（4Rttni）to to to to to to to to contrapice to to to contrapice to to to to to to to to n = 62 MRI的核酸内核（4rtni）的核能效率和健康的效率象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性的效率为麻痹 - 瑞典综合症大脑结构。 然后，我们在时间和空间中映射了健康和进行性核上麻痹 - 瑞典邦综合征图表之间的顺序差异。 我们发现了萎缩进展的六个主要阶段：（i）ven tral diencephalon（包括丘脑下核，底胺和红色核），（ii）Pallidum，（iii）脑干，纹状体，纹状体，纹状体和杏仁核，（IV）丘脑，（IV）thalamus，（v）thalamus，（v）lobe和（VI）。 随着时间的流逝，具有最严重萎缩的三个结构是丘脑，其次是钯和脑干。 这些结果与进步性上核瘫痪 - 里希尔森综合症的陶氏病进展的神经病理学分期相匹配，该病理应该在pallido-nigro-luysian系统中开始，并通过纹状体和杏仁核向Cerebral cortral cortex和Caudess和Caudsemton和Caudsemth the Pallido-Nigro-luysian系统开始传播。在这项研究中，我们使用大脑图来对脑萎缩的进展进行进行性超核麻痹 - 瑞奇综合征。我们组合了多个数据集（n = 8170个涵盖整个寿命的健康受试者的质量控制的MRI，以及从四个重复的tauopathy神经疗法的核定型起始（4Rttni）to to to to to to to to contrapice to to to contrapice to to to to to to to to n = 62 MRI的核酸内核（4rtni）的核能效率和健康的效率象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性象征性的效率为麻痹 - 瑞典综合症大脑结构。然后，我们在时间和空间中映射了健康和进行性核上麻痹 - 瑞典邦综合征图表之间的顺序差异。我们发现了萎缩进展的六个主要阶段：（i）ven tral diencephalon（包括丘脑下核，底胺和红色核），（ii）Pallidum，（iii）脑干，纹状体，纹状体，纹状体和杏仁核，（IV）丘脑，（IV）thalamus，（v）thalamus，（v）lobe和（VI）。随着时间的流逝，具有最严重萎缩的三个结构是丘脑，其次是钯和脑干。这些结果与进步性上核瘫痪 - 里希尔森综合症的陶氏病进展的神经病理学分期相匹配，该病理应该在pallido-nigro-luysian系统中开始，并通过纹状体和杏仁核向Cerebral cortral cortex和Caudess和Caudsemton和Caudsemth the Pallido-Nigro-luysian系统开始传播。这项研究支持在人类寿命中使用大脑图表来研究神经退行性疾病的进展，尤其是在没有特定的生物标志物的情况下，如PSP中。
使用机器学习技术从视野图像中进行的青光眼检测和分阶段
从119个正常和146头胶状眼睛收集了265个PD图和265个数值数据集24-2个VF图像，以训练DL模型，以将图像分为四组：正常，青光眼，早期的青光眼，中度青光眼，中度青光眼和高级Glau-coma。使用五倍的交叉验证（CV）训练PD图像的两种流行的预训练的DL模型：RESNET18和VGG16，并使用平衡的，预先提高的数据（n = 476张图像），不平衡的原始数据（n = 265）和功能提取观察到性能。使用Grad-CAM视觉ization技术进一步研究了受过训练的图像。此外，从全局指数（MD），模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）训练了四个ML模型：模式标准偏差（PSD）和视野索引（VFI）。
如何导航项目范围和分阶段的项目类型，用于建筑弹性基础设施和社区以及洪水缓解援助
如果提交给国家竞赛的合格项目范围范围范围的联邦份额是可用的资金（最多占全国竞争的10％），则无需评分，因为所有合格的项目范围范围都可以选择。如果要求用于提交给国家竞争的合格项目范围的子申请的资金高于可用的竞争项目范围界限资金（即超额订购），则将使用NOFO中所述的现有程序评估标准对项目范围的子应用进行评分。技术和定性评估标准计划支持材料可以在下面的资源部分中找到。
使用分阶段seq技术对循环肿瘤DNA分析进行分析验证，以检测B细胞恶性肿瘤中的残留疾病
图1。在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。 mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。 EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。 颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。 比例尺等于5 µm。 （a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。 （b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为24 um/min。 下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。 在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。 我们解散了前列腺组织（图 2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。比例尺等于5 µm。（a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。（b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。中位速度约为24 um/min。下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。我们解散了前列腺组织（图2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官
b' 清晰划分产权线（包括产权线的方位和尺寸） 前线、侧线和后线 通行权加宽区和/或日光三角形（加宽区的大小需标注并注明\xe2\x80\x9将专供汉密尔顿市用于通行权加宽目的的土地\xe2\x80\x9d） 任何地役权、通行权和道路保护区的位置和范围 相邻街道名称 任何现有建筑物或结构的位置（包括保留或拆除建筑物的注明） 现有和拟议水电线杆/水库等的位置 相邻地产上现有建筑物的位置或轮廓 建筑物入口和出口 如果拟议开发项目要分阶段开发，则应显示分阶段线和每个阶段的开发细节图表。在图纸上包括承诺（参见第 \xe2\x80\x9cX\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地规划注释（参见第 \xe2\x80\x9cY\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地统计表，如下所示：'
b' 清晰划分产权线（包括产权线的方位和尺寸） 前线、侧线和后线 通行权加宽区和/或日光三角形（加宽区的大小需标注并注明\xe2\x80\x9将专供汉密尔顿市用于通行权加宽目的的土地\xe2\x80\x9d） 任何地役权、通行权和道路保护区的位置和范围 相邻街道名称 任何现有建筑物或结构的位置（包括保留或拆除建筑物的注明） 现有和拟议水电线杆/水库等的位置 相邻地产上现有建筑物的位置或轮廓 建筑物入口和出口 如果拟议开发项目要分阶段开发，则应显示分阶段线和每个阶段的开发细节图表。在图纸上包括承诺（参见第 \xe2\x80\x9cX\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地规划注释（参见第 \xe2\x80\x9cY\xe2\x80\x9d 页）在图纸上包括场地统计表，如下所示：'
道路分阶段先进清洁设备法规 (PACE)
以及弱势群体 移动污染源和为其提供动力的化石燃料是以下污染的最大贡献者： § 臭氧前体物 § 细颗粒物 (PM2.5) § 柴油颗粒物 § 温室气体 (GHG)
2025 财年分阶段计划
竞争类别 1 24 年 10 月 1 24 年 11 月 1 24 年 12 月 1 25 年 1 月 1 25 年 2 月 1 25 年 3 月 1 25 年 4 月 1 25 年 5 月 1 25 年 6 月 1 25 年 7 月 1 25 年 8 月 1 25 年 9 月 总计选择竞争类别
用于 SMT 策略综合的分层分阶段蒙特卡洛树搜索
现代 SMT 求解器（例如 Z3）提供用户可控制的策略，使求解器用户能够根据其独特的实例集定制求解策略，从而显著提高求解器针对其特定用例的性能。然而，这种策略定制方法提出了一个重大挑战：为 SMT 实例类手工制定优化策略对于求解器开发人员和用户来说仍然是一项复杂且艰巨的任务。在本文中，我们通过一种基于蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的新型方法解决了自动 SMT 策略合成问题。我们的方法将策略合成视为一个顺序决策过程，其搜索树对应于策略空间，并使用 MCTS 来导航这个巨大的搜索空间。使我们的方法能够识别有效策略同时保持低成本的关键创新是分层和分阶段 MCTS 搜索的思想。这些新颖的启发式方法允许更深入、更有效地探索策略空间，使我们能够合成比最先进 (SOTA) SMT 求解器中的默认策略更有效的策略。我们将我们的方法（称为 Z3alpha）作为 Z3 SMT 求解器的一部分来实现。通过对六种重要的 SMT 逻辑进行广泛的评估，Z3alpha 在大多数基准测试中表现出比 SOTA 综合工具 FastSMT、默认 Z3 求解器和 CVC5 求解器更优异的性能。值得注意的是，在具有挑战性的 QF BV 基准测试集上，Z3alpha 比 Z3 中的默认策略多解决 42.7% 的实例。