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_____________________ 州行政计划公共援助说明本文件旨在作为各州可以参考的样本格式。
_____________________ 州行政计划公共援助说明 本文件旨在作为各州在制定本州行政计划时可用作指南的样本格式。样本格式并非供各州用作最终行政计划。它提供了州程序必须遵守的法律、法规和政策的引文，以满足联邦计划和拨款管理要求。各州应根据需要调整其行政计划的格式，以最好地解释其在本州实施 FEMA 公共援助计划的流程。行政计划的第四部分必须根据联邦宣布的每次紧急状态或灾难声明进行修订。粗体和大写文本应作为指南使用，不应作为建议文本包含在最终计划中。在适当部分提供注释，以表明您所在州需要遵守特定的监管要求。引用现有州文件时，请总结并提供参考或引文。如有可能，请引用章节或段落。FEMA 可能会在必要时要求提供实际的源文件。 _____________________ 州公共援助行政计划目录 I. 目的 II. 权力 III. 定义 IV. 组织与职责 V. 指导与控制 VI. 计划制定与维护说明 I. 目的 本计划旨在确定 _______________ 州（以下简称州）管理联邦紧急事务管理局 (FEMA) 公共援助 (PA) 计划的角色、职责、流程和程序。本计划将纳入州紧急计划。[注：这符合 44 CFR 206.207 (4)，州行政计划必须纳入州紧急计划。]州向 FEMA 保证，在获得赠款资金期间，其将遵守所有适用的联邦法规，包括下面第 II 部分列出的法规。州政府承认，FEMA PA 计划下的资金
供分析师参考的附加信息 2022 年 6 月 30 日 - Sasol
营业额 Rm 37 275 738 201 910 190 367 调整后 EBITDA (参考第 11 页的分析) Rm 48 71 843 48 420 34 976 息税前利润/(亏损) (EBIT/(LBIT)) Rm >100 61 417 16 619 (111 926) 应占利润/(亏损) Rm >100 38 956 9 032 (91 754) 企业价值 (参考第 6 页的计算) Rm 36 320 070 234 870 265 841 总资产 Rm 16 419 548 360 743 474 535 净债务1 (包括租赁) (参考第7) 13 令吉 78 780 90 086 176 631 净债务 1 (包括租赁) 百万美元 23 4 839 6 309 10 192 经营活动产生的现金 24 令吉 56 138 45 114 42 384 增长资本前的自由现金流 (参考第 6 页的计算) 4 令吉 20 138 19 431 11 109 自由现金流 (参考第 6 页的计算) 10 令吉 16 981 15 402 (12 205) 资本支出 (现金流) (参考第 24 页的分析) (39) 令吉 22 713 16 375 35 164
结核分枝杆菌复合物的估算的祖先参考基因组更好地捕获了基于参考的ALI
收到2023年8月31日； 2023年12月7日接受；于2024年1月4日出版了作者分支：1麦吉尔大学医学系，蒙特利尔，魁北克H4A 3J1，加拿大； 2个细菌共生体进化，加拿大魁北克H7V 1B7，Inrs-Centre-Centre Armand-FrappierSantéBiotechnologie； 3宾夕法尼亚州立大学宾夕法尼亚州立大学动物科学系16802-3500； 4 McGill International TB Center，McGill University，蒙特利尔，魁北克H4A 3S5，加拿大。*信件：路加·哈里森（Luke B.基于参考的对齐；参考基因组。缩写：AIC，Akaike的信息标准； ATCC，美国类型文化收藏；床，浏览器可扩展数据； GATK，基因组分析工具包； Hal，分层对齐； IGV，综合基因组观众； MRCA，最终的共同祖先； MTBC，结核分枝杆菌复合物； NCBI，国家生物技术信息中心； NGS，下一代测序； PGAP，原核基因组注释管道； PHAST，具有空间/时间模型的系统发育分析； Rd，差异区域； RVD，[H37] RV-DETEATION; SNP，单核苷酸多态性； SRA，序列阅读档案； TBD1，结核分枝杆菌 - 特异性缺失1。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。本文的在线版本可以使用五个补充表和三个补充数据。001165©2024作者
参考文献陈童
其它值得参考的书： 1.Lectures on Quantum Mechanics ，作者 : Steven Weinberg, 出版社 : Cambridge University Press 。 2.James Binney and David Skinner, The Physics of Quantum Mechanics, 3.Quantum Mechanics - A Modern Development, 作者 : Leslie E. Ballentine, World Scientific Publishing Company.4.David Tong 的在线讲义， Lectures on Topics in Quantum Mechanics, http://www.damtp.cam.ac.uk/user/tong/topicsinqm.html 5.最 后推荐一下我本科量子力学老师张永德老师的《量子力学 ( 第 2 版 ) 》，作 者：张永德，科学出版社。
较少定义的知识和更多的真实警报：基于参考的网络钓鱼检测，没有预定义的参考列表
在这项工作中，我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器，无明确的预定参考列表。我们的理由在于，现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外，检测许多网页语义（例如获得资格意图分析）更像是语言问题，但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此，我们设计了Phishllm来解码（或检索）从LLM中解码（或检索）域品牌关系，并有效地解析网页的凭证意图，而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外，为了控制LLMS的幻觉，我们引入了基于搜索引擎的验证机械，以消除错误信息。我们的广泛经验表明，菲什洛姆（Phishllm）的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌（Phishpedia and Phishintention）等先进的解决方案，将召回率提高了21％，至66％，而精度为昂贵。我们的现场研究表明，Phishllm涵盖（1）零日网页的6倍，即与现有方法（例如？thimintention）相符的零日网页，（2）即使是王朝增强的零日网页网页，也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。
人类基因组项目以外的基因组学和人类遗传学的年度综述：完整的人类基因组序列和Pangenome参考的时代
人类基因组的测序是一个具有里程碑意义的成就，它彻底改变了我们对人类生物学的理解，从而深刻了解了特征和疾病的遗传基础以及人类进化史（53，55，86）。在人类基因组参考序列的可用性之前，人类遗传学领域在很大程度上依赖于家庭的谱系分析，细胞遗传学技术和低分辨率的遗传测定，以研究遗传疾病的原因（70）。这些早期方法有助于为统计方法奠定基础，例如关联测试，培养遗传咨询的概念，并为更复杂的分子遗传研究铺平了道路。然而，缺乏人类基因组参考序列限制了洞察力的深度和广度，尤其是对于受众多基因座基因组影响的复杂性状。从2001年的历史出版物开始（86），人类的基因组参考序列已发挥了多种作用。最重要的是作为控制人类发展，生理学和病理学许多方面的基因和调节序列的全面目录。通过诸如DNA元素百科全书（Eckode）（46）和路线图表观基因组学（124）项目等倡议增强，参考序列也使人们更深入地了解了调节元件的复杂网络，这些元件的复杂网络跨越了基因表达，塑造细胞功能和生物体跨健康和疾病状态的基因表达。在线Mendelian在MAN（OMIM）数据库中的继承证明了这一进展，该数据库现在分类了近7,000个疾病和特征的遗传基础（9）。通过促进基于家庭的联系分析和关联研究，参考序列指数级加速了突变，基因和途径的发现和表征，这些突变，基因和途径介导了各种特征和疾病中的变化。也已经确定了许多常见的遗传危险因素；截至2023年10月，全国人类基因组研究研究所 - 欧洲生物毒素格式化研究所全体基因组协会研究（GWASS）（96）包含> 500,000个关联，> 500,000个关联，> 6,500个已发表的研究。人类基因组参考序列的另一个变革性方面是其在遗传变异的鉴定和分析中的作用，这推动了人口基因和比较基因组学领域（19，80）。在最基本的级别上，参考序列充当一个分析资源和坐标系，可以精确地映射DNA序列变化。关于人群内部和人群之间遗传多样性的结果信息已提高了对进化过程的更深入的了解，例如历史迁移，人口规模的变化以及对新环境的遗传适应性。随着我们的前进，人类的基因组参考序列将在人类遗传学的不断发展的叙事中仍然是一个基石。但是，使用最广泛的参考序列
最终艺术心理学：学生指南2024-25
作为最后一年的学生，您可能会考虑在研究生级别申请进一步的学习机会。在这种情况下，要求学校工作人员的学术参考是正常的。希望要求这样的参考的学生应提交：（i）简历的副本； （ii）从他们最近的考试坐下来的成绩单的副本； （iii）参考的预期接收者的详细信息（即，他们所申请的课程或计划的详细信息，包括课程组织者提供的“裁判说明”或同等文档）向他们索取参考的工作人员。请注意以下内容：•您可以自由从学校工作人员选择裁判，但标准参考书将为
runx1家族血小板疾病概况人类基因组项目以外的基因组学和人类遗传学的年度综述：完整的人类基因组序列和Pangenome参考的时代
人类基因组项目是一个巨大的成就，为人类物种的遗传学和基因组学探索了无数的基础。多年来，人类基因组参考序列仍然不完整，并且缺乏人类遗传多样性的代表。最近，已经出现了两个重大进展来解决这些缺点：完全无间隙的人类基因组序列，例如由端粒到telomere群结的结合所开发的，以及高质量的pangenomes，例如由人类Pangenome Pangenome参考联盟中的dna序列组成和基因组合的依赖性，例如，由人类Pangenome PangeNome参考核心组成的核心和基因组合的核心，历史上难以顺序的区域，包括着丝粒，端粒和分段重复。同时，Pangenomes捕获了全世界种群中广泛的遗传多样性。共同发展了基因组学研究的新时代，增强了基因组分析的准确性，铺平了精确医学的道路，并有助于更深入地了解人类生物学。
演示报告 (DEMOR) PJ24 NCM
表 36：反应延迟解决方案与解决方案参考的统计比较表和箱线图表示......................................................................................................................................... 375
Hi-C 测序数据的无参考质量控制
Hi-C 是一种样品制备方法，它使高通量测序能够捕获 DNA 分子之间的全基因组空间相互作用。该技术已成功应用于解决具有挑战性的问题，例如染色质的 3D 结构分析、大型基因组组装的支架以及最近的元基因组组装基因组 (MAG) 的精确解析。然而，尽管不断改进，但制备 Hi-C 文库仍然是一个复杂的实验室协议。为了避免代价高昂的失败并最大限度地提高成功的可能性，建议进行认真的质量管理。当前的湿实验室方法仅提供对 Hi-C 文库质量的粗略分析，而使用的关键测序后质量指标迄今为止依赖于基于参考的读取映射。当参考可访问时，这种依赖会引发对质量的担忧，其中不完整或不准确的参考会扭曲最终的质量指标。我们提出了一种新的、无参考的方法，该方法推断出邻近连接产物的读取对的总分数。这种 Hi-C 文库质量量化仅需要少量测序数据，并且与其他特定应用标准无关。该算法建立在以下观察基础之上：邻近连接事件可能会产生样本中不会自然出现的 k 聚体。据我们所知，我们的软件工具 (qc3C) 是第一个实现无参考 Hi-C QC 工具的工具，并且还提供基于参考的 QC，使 Hi-C 能够更轻松地应用于非模型生物和环境样本。我们在模拟和真实数据集上描述了新算法的准确性，并将其与基于参考的方法进行了比较。