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FG-100TS指令手册
1。燃料●燃料是常规汽油或高辛烷值汽油和高质量2冲程机油的混合物。●[油推荐示例] ・ Castrol Power1 Racing 2T豪华材料PowerModel 2T-S・Klotz KLOTZ KL-200如果您所在的国家没有此类油，请询问您所在国家 /地区的官方saito分销商提供替代方案。●确保按体积比使用混合物“汽油：油= 15〜20：1”。（ex。1000毫升汽油应与超过50毫升的油混合。●在闯入过程中，使用15：1混合燃料，以确保最初运行的最佳润滑。●由使用的燃料造成的任何损坏，其中油比低于20：1的损坏将不受保修范围。●请勿使用含有乙醇的汽油。它不仅可能导致功率损失，而且会导致发动机内部的腐蚀。
建议提交指令
•该BAA是根据联邦收购条例（FAR）35.016中规定的法规发布的，将根据“其他竞争程序”颁发奖项。远处15.3的策略和程序不适用于此BAA，除非在其中特别提到。所有程序均由本BAA中规定的政府自行决定。提交对本BAA的提议构成了提议小型企业关注的明确承认。简介DON SBIR/STTR计划是以任务为导向的计划，通过具有双利用潜力的研发（R＆D）主题来整合Don车队的需求和要求，但主要满足DON的需求。通过此BAA，Don打算利用开放的主题来征求提案以适应商业产品以填补能力差距，提高性能或现代化各种任务中DON的现有能力。有关该程序的更多信息，请访问www.navysbir.com的Don Sbir/STTR网站。有关DON任务的其他信息，请访问Don网站www.navy.mil。Don Sbir/STTR计划的代理总监是Brian Shipley先生。有关此BAA的问题，请使用表1中的信息确定与谁联系以获取哪些类型的问题。
退伍军人事务部 VA 指令 0055 华盛顿特区 20420 传送单 2024 年 4 月 11 日
b.一般规定。VA 将以保护人类健康和环境的方式开展业务；在技术、经济和财政上合理；确保持续改进；并支持环境正义。VA 能源和水管理政策的主要目标是减少 VA 的温室气体 (GHG) 影响。能源和水效率、脱碳和电气化与使用无碳污染电力 (CFE) 和综合设施能源和水规划相结合，是减少温室气体排放的关键组成部分。更高的能源和水效率还可以降低 VA 的成本并保护有限的资源。必须考虑本指令的要求并将其纳入所有 VA 任务、活动和职能的政策、规划、运营和管理流程中。可以在能源、环境和车队 (EEF) 能源资源 SharePoint (https://dvagov.sharepoint.com/sites/VACOOAEMEnergyResources/SitePages/Energy%20Resources%20-%20Reference.aspx) 上找到相关法律、行政命令 (EO) 和其他授权的列表。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
EPA IT/IM 指令：信息安全 - 供应链风险管理程序，指令编号：CIO_2150-P-26.0
SR-2(1) — 供应链风险管理计划 | 为所有系统建立 SCRM 团队：1) 建立一个供应链风险管理团队，该团队由 SCRM 高级机构官员 (SAO)、ICT SCRM 项目经理和 SCRM SAO 指定的其他人员组成，以领导和支持以下 SCRM 活动：a) 根据机构风险管理战略制定 ICT SCRM 风险；b) 根据 NIST SP 800-30、NIST SP 800-53 的当前版本以及机构确定并授权使用的其他评估方法评估 ICT SCRM 风险；c) 按照 EPA 行动计划和里程碑 (POA&M) 流程应对 ICT SCRM 风险；d) 根据 NIST SP 800-137 的当前版本和机构定义的重新评估先决条件监控 ICT SCRM 风险。 SR-3 — 所有系统的供应链控制和流程：1) 建立一个或多个流程，与 SCRM 战略计划中定义的 EPA 企业和任务利益相关者协作，识别和解决所有系统及其组件的供应链要素和流程中的弱点或缺陷；2) 采用以下控制措施，防止供应链对系统、系统组件或系统服务的风险，并限制供应链相关事件造成的危害或后果：EPA 政策和程序中详细说明的机构定义的控制措施；3) 在系统安全和隐私计划以及系统特定的供应链风险管理计划中记录所选和实施的供应链流程和控制。