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Moderna Covid-19疫苗VRBPAC简报
I.引言本文档为赞助商和申请人提供了与FDA相互作用的有关药物或生物产品的复杂创新试验设计（CID）建议的指导。1 FDA正在发布本指南，以部分授权根据《 21 Century Act Act》第3021条（治疗法案）。根据《治疗法案》的要求，本指南讨论了在药物和生物产品的开发和监管审查中使用新颖的试验设计，赞助商如何获得有关与建模和仿真相关的技术问题的反馈，以及应提交的定量和定性信息的类型，这些信息的类型应提交供审查。与《治疗法案》第3021条规定的授权有关的其他建议在FDA关于药物和生物制剂临床试验的自适应设计指南中介绍了（参考文献1）。2本指南最终确定了2019年9月同一标题的指南草案。FDA的指导文件，包括此指南，不确定合法可执行的责任。相反，指南描述了FDA当前对某个主题的想法，除非引用特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。在FDA的指导中，该单词的使用应意味着建议或建议进行某些内容，但不需要。
BAL-001-TRE-2 — ERCOT 区域的主要频率响应
1.1. 合规执行机构：“合规执行机构”是指 NERC 或区域实体，或由相关政府机构指定的任何实体，它们在各自的管辖范围内负责监控和/或执行强制性和可执行的可靠性标准。1.2. 合规监控期和重置时间框架：如果发电单元/发电设施完成缓解计划并实施纠正措施以满足标准的 R9 和 R10 要求，并且如果获得 BA 和合规执行机构的批准，则发电单元/发电设施可以在 FME 期间的下一次性能中开始新的滚动事件平均性能。这将计为性能计算中的第一个事件，并且实体将在连续 12 个月或每个 R9 和 R10 的 8 个事件后获得平均频率性能得分。1.3. 证据保留：以下证据保留期确定实体需要保留特定证据以证明合规的时间段。例如，当下文规定的证据保留期短于自上次审计以来的时间时，合规执法机构可能会要求实体提供其他证据，以证明其自上次审计以来的全时段内都是合规的。
精益4：SHA-3实施
精益4 1 [2]是一种功能性编程语言，定理供奉献。它具有许多功能，包括一流的功能，相关类型，元图，验证和可扩展语法，使其列举一些，使其有趣且适合广泛的问题。Mathlib 2 [3]，精益数学库，是在精益中写入和形式化的最重要和有影响力的项目。精益的双重性质使其引人注目，原因有很多，其中之一就是能够正式证明有关精益本身编写的程序的属性。实现和加密库的使用情况是众所周知，并且容易出错。至少，这使LEAN 4成为原型典型的候选语言，用于制作可执行的加密原始和协议的实现，并证明有关它们的属性。加密哈希功能可以说比其他原始图（例如在公共密钥密码学中发现的函数）更简单。然而，它们的引导并不能免疫记忆不安全语言中的内存腐败，它们的设计和实现可能导致滥用和不正确的结果。最近人们对数据的安全哈希算法 - 尤其是Shake128/shake256的功能家族重新引起了人们的兴趣，这是由于它们在量词后加密方案中采用。SHA-3还具有有趣的设计，对实施者有影响，并对用户产生了影响；这是
pegcetacoplan皮下解决方案-AccessData.fda.gov
一般而言，FDA的指导文件并未确定合法可执行的责任。相反，指南描述了该机构对某个主题的当前思考，除非引用特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。在代理指导中应使用该单词，这意味着建议或建议使用某些内容，但不是必需的。积极成分：Pegcetacoplan剂型形式：解决方案路线：皮下强度：1080 mg/20 mL（54 mg/ml）推荐的研究：请求放弃体内生物等效研究要求的豁免，并要求对伊斯平等的批准进行审查，以使伊斯平等的相同性研究有资格，以使伊斯之间的同等相等的均等范围，以使伊斯之间的同等相等的比例均等。 21 CFR 320.22（b）（1），通用的Pegcetacoplan皮下溶液产物应定性（Q1）1和定量（Q2）2与参考列出的药物（RLD）相同（Q2）2。申请人可以寻求批准用于肠胃外用途的药物，该药物在防腐剂，缓冲液或抗氧化剂方面有所不同，前提是申请人确定并表征了差异并提供了信息，并提供了信息，并提供了信息，证明差异不影响测试产品的安全性或有效性。3
基于指令交换规则和持续时间的量子电路串扰抑制
摘要：串扰是量子计算设备的主要噪声源。量子计算中多条指令的并行执行会产生串扰，串扰会引起信号线间的耦合以及信号线间的互感、互容，破坏量子态，导致程序无法正确执行。克服串扰是量子纠错和大规模容错量子计算的关键前提。本文提出了一种基于多指令交换规则和持续时间的量子计算机串扰抑制方法。首先，针对量子计算设备上可执行的大多数量子门，提出一种多指令交换规则。多指令交换规则对量子电路中的量子门进行重新排序，将量子电路中串扰较大的双量子门分离。然后，根据不同量子门的持续时间插入时间赌注，在量子计算设备执行量子电路的过程中小心地分离串扰较大的量子门，以降低串扰对电路保真度的影响。多个基准实验验证了所提方法的有效性。与以前的技术相比，所提出的方法平均提高了15.97％的保真度。
亚利桑那州公共服务公司合格设施...
亚利桑那州公共服务公司 (APS) 是一家受监管的公用事业公司，负责在亚利桑那州发电、输电和配电。APS 总部位于亚利桑那州凤凰城。作为亚利桑那州规模最大、历史最悠久的电力公司，APS 为亚利桑那州 15 个县中的 11 个县的 140 多万商业和住宅客户提供安全、实惠且可靠的电力。 APS 的合格设施流程（本“流程”）为任何打算在 APS 服务区域内开发合格设施（该术语根据《1978 年公共事业监管政策法案》（“PURPA”）（“QF”）的定义）的实体制定了指导方针，其总铭牌容量大于 100kW 但不超过 80MW。任何此类实体在流程和本 QF 申请包中均称为“QF 申请人”。流程概述了 QF 申请人必须采取的步骤，以便与 APS 签订可执行的电力购买协议以从其 QF 购买能源（“PPA”），以及 QF 申请人可以从 APS 获得什么。本 QF 申请包包含有关填写 QF 申请（“申请”）本身的更具体说明，还包含必须作为申请的一部分提交的表格和文件的有用链接。APS 鼓励所有 QF 申请人在完成申请之前仔细查看流程。
生物信息学代理（BIA）
生物信息学在理解生物学现象中起着至关重要的作用，但是生物学数据和快速技术进步的倾向增长增加了对该领域进行深入探索的障碍。因此，我们提出了一种智能代理（BIA），这是一种利用大型语言模型（LLMS）技术的智能代理，以通过自然语言促进自主生物信息学分析。BIA的主要功能包括原始数据和元数据的提取和处理，请查询本地部署和公共数据库以获取信息。它进一步进行了工作流程设计，生成可执行的代码，并提供全面的报告。专注于单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）数据，本文展示了BIA在信息处理和分析方面的出色熟练程度，以及执行复杂的任务和交互。此外，我们分析了代理商的失败执行，并展示了前瞻性增强策略，包括自我完善和域适应性。未来的前景包括扩大BIA跨多摩克数据的实践实现，以减轻生物毒素格式社区的工作负担，并赋予对生命科学奥秘的更深入的研究。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。BIA可在以下网址获得：https：//github.com/biagent-dev/biagent。
可执行 MBSE 方法，附卫星交战任务设计说明
基于模型的系统工程 (MBSE) 正在成为系统工程活动的行业标准。为了避免设计缺陷并减少返工和成本，使用现代 MBSE 工具开发的描述性模型需要与其他工程学科模型集成。当前 MBSE 工具设想的联合仿真方法有助于使用外部求解器来求解模型中的数学表达式。事实上，集成复杂的仿真以耦合描述性和基于物理的模型是一项具有挑战性的任务，需要对两个模型进行大量调整才能生成可执行的 MBSE 模型。本论文旨在增强对最先进的 MBSE 工具之一 Cameo Systems Modeler (CSM) 的使用，以便能够执行在 Simulink 开发环境中运行的高保真战斗系统模型。这种可执行模型应该会大大改善和增强在早期系统设计阶段分析任何战斗任务的可行性。作为示例，本论文模拟了两颗卫星的同轨交战 (COE)，并介绍了 CSM-Simulink 集成过程的所有步骤。 MATLAB 的共享工作区是处理数据传输的关键推动因素。本文提供了一个示例，说明如何使用开发的集成模型来分析 COE 任务，并探索通过改变一组任务要求来重塑设计空间的效果。
卫生与公共服务部
I.引言本指南的目的是协助赞助商进行药物和治疗生物制剂的临床开发，以治疗嗜酸性食管炎（EOE）。2具体而言，本指南介绍了FDA关于EOE药物的临床试验和开发计划的当前思想，包括针对患者入学，试验设计，疗效注意事项，安全评估和小儿考虑的必要属性的建议。3本指南并未解决用于治疗非EOE，嗜酸性胃肠道疾病的药物的临床发育。一般而言，FDA的指导文件并未确定合法可执行的责任。相反，指南描述了该机构对某个主题的当前思考，除非引用特定的监管或法定要求，否则应仅将其视为建议。在代理指导中应使用该单词，这意味着建议或建议使用某些内容，但不是必需的。II。 背景EOE是一种慢性免疫或抗原介导的食管疾病，其临床特征是与食管功能障碍有关的体征和症状，并且在组织学上以嗜酸性粒细胞 - 促炎的炎症为特征（Liacouras等 2011）。 未经处理的剩下的EOE导致II。背景EOE是一种慢性免疫或抗原介导的食管疾病，其临床特征是与食管功能障碍有关的体征和症状，并且在组织学上以嗜酸性粒细胞 - 促炎的炎症为特征（Liacouras等2011）。未经处理的剩下的EOE导致
vurf：视频理解的通用推理和自我填写框架
最近的研究表明，大语模型（LLM）作为推理模块的有效性，可以将复杂的任务解构为更加可行的子任务，尤其是应用于图像的视觉推理任务时。相比之下，本文根据LLM的推理能力介绍了视频理解和推理框架（Vurf）。我们的一种新颖的方法是在视频任务的背景下扩展LLM的实用性，并利用它们从上下文框架内的最小输入和输出演示中概括的能力。我们通过使用成对的指令及其相应的高级程序来呈现LLM来利用他们的上下文学习能力，以生成可执行的视觉程序以供视频理解。为了提高计划的准确性和鲁棒性，我们实施了两种重要的策略。首先，我们采用由GPT-3.5提供支持的反馈生成方法，以纠正利用不支持功能的程序中的错误。其次，从最新的LLM输出自我进行的著作中汲取动机，我们通过将初始输出与LLM不受含义示例的结构限制的初始输出与本应生成的输出的结构对齐，从而提出了一种迭代程序，以提高内在示例的质量。我们在几个特定于视频的任务上的结果，包括视觉质量质量检查，视频预期，姿势估计和多效QA，说明了这些增强功能在提高视频任务的视觉编程方法方面的功效。