XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单柜
142-003 铝制储物柜可以接受吗？回复
142-003 铝制储物柜可以接受吗？回复：§142.225(c)(3) 规定使用钢材。但是，如果有人想提出具有足够绝缘性的铝制橱柜，我们会考虑。请参阅 CVC-WI-010(2)，OCMI 关于 46 CFR 第 M 章船舶特殊考虑的指南。2016 年 6 月收到 2017 年 2 月 28 日答复，2020 年 10 月 7 日更新 142-004 系统类型列表应更新以考虑新技术。列出的类别涵盖所有必需的批准系统。如果出现新技术，海岸警卫队 (CG-ENG-4) 将评估其是否与法规要求的等效。2016 年 6 月收到 2016 年 12 月 28 日回答 142-005 46 CFR §142.240 表示每年（便携式和半便携式）灭火器检查均按照 NFPA 10 -“合格服务机构”进行，但没有要求固定灭火系统（Halon、FM 200、CO2 或其他）由合格服务机构完成。这是故意的吗？46 CFR §142.240(a)(2) 并未明确规定固定灭火系统的检查和维护必须由“合格服务机构”完成；但是，它确实规定，“固定灭火系统必须按照表 142.240 的要求进行检查和测试……”。46 CFR 表 142.240 规定，“测试……按照系统制造商的说明手册进行……”制造商的说明手册可能需要经过培训且合格的人员进行维修。2016 年 6 月收到 2019 年 9 月 17 日回答，2020 年 10 月 7 日更新
电力和天然气供应合同柜报告... - Thanet
9.1 理事会应考虑其社会责任，但更重要的是其公共部门的平等义务，即需要消除非法歧视，并考虑对《2010 年平等法案》中概述的每个受保护特征的潜在影响决定和行动。作为本次收购的一部分进行的平等影响评估结果未发现任何问题。
银行储物柜保护者策略措辞
此政策是您和我们之间合同的证据。为此政策目的，该提案以及您的任何书面声明构成了本合同的一部分。这项政策证明，考虑到您支付了保费，我们将确保您/被保险人的利益在政策期间内在计划中指定为操作的部分，因此，我们将在保险期间和规定的情况下，除了任何情况下，我们都会赔偿您/被保险人，除非在政策中均与此外的任何范围相提并论。您已经认识了。提案与您的任何书面陈述，您的宣言，目的是本政策的目的，时间表应构成本政策的一部分，并且在使用时，应将其视为包括时间表。在本政策或时间表的任何部分中附有特定含义的任何单词或表达，均应在可能出现时具有这种含义。您的策略是基于您提供给我们的信息，并且本信息的真实条件应符合您根据本政策恢复的权利的条件。
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。
