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粪便DNA元法编码显示可靠的短期猎物检测，并解释了两个北极熊亚群的肠道微生物组的变化
摘要：这项研究开发并评估了DNA元法编码，以鉴定East Greenland（EG）（EG）和Southern Beaufort Sea（SB）Polars Polars Maritimus在2015年春季采样的pinniped和Cetacean Prey DNA的存在。在所有样品的一半（49/92）中检测到猎物DNA，并且在检测到响起的密封pusa hispida是主要的猎物，在Eg的100％（22/22）中鉴定出Eg的100％（22/22），SB北极熊样品的81％（22/27）鉴定出具有猎物DNA的SB北极熊样品。胡须的密封barbatus dna，检测到猎物DNA。猎物DNA检测频率和相对可怕的频率与SB北极熊子集的定量脂肪酸签名分析（QFASA）的估计进行了比较。环形密封和胡须密封是两种方法都确定的主要猎物，但Qfasa还鉴定出了猎物DNA未发现的2个鲸类猎物。DNA元法编码与QFASA结果的差异可能与每种方法捕获的不同饮食时间尺度有关，即短期与长期饮食。 猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。 检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。 因此，粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。短期与长期饮食。猎物DNA检测，性别/年龄类别和亚群显着解释了北极熊肠道细菌相位的变化。检测到的具有猎物DNA的北极熊样品与细菌类梭状芽胞杆菌和杆菌的丰富性较高以及否定性较低的含量有关。粪便DNA metabarcoding可用于识别北极熊的近期猎物，补充定量和可能的长期QFASA估计，并可能有助于了解北极熊肠肠肠微生物组的变化。关键词：饮食组成·DNA元法量·QFASA·脂肪酸特征·海洋哺乳动物·基因组学·北极海洋生态
可靠的轨道类型机器人的自主侦察系统，该系统可以在多层室内环境中克服楼梯
摘要：本文为轨道机器人提供了强大的自主导航和侦察系统，旨在处理带有楼梯的复杂多层室内环境。我们介绍了一种本地化算法，该算法将扫描匹配参数调整为可靠的位置，并在具有稀缺特征的环境中创建地图，例如狭窄的房间和楼梯。我们的系统还采用了一种路径计划算法，该算法可以计算出周围障碍物的距离成本，并与专门的PID控制器集成到该机器人的差分运动学，以在禁区中无碰撞导航。感知模块利用多图像融合和摄像机融合来准确检测和绘制机器人周围物体的3D位置实时。通过实际设置中的实际测试，我们已经证实了系统的性能可靠。基于这种可靠性，我们希望我们的研究团队的自动侦察系统将在实际灾难情况和环境中被列入，这些灾难和环境难以访问人类，从而做出了重大贡献。
dha-ai 6025.36可靠的护理安全通信捆绑包
DAD-MA主题：就绪可靠护理安全通信捆绑包参考：请参阅外壳1 1.目的。基于参考的权威（a）和（b）的权威，以及根据参考文献（c）到（c）到（x）的指导，确立了国防卫生机构（DHA）的程序（DHA）的程序来确定分配责任，以分配责任并确定实施，衡量可靠的安全性（RRC）的责任（RRC），该程序（dha-dha-ai）根据参考（c）的指导（c）（c）的指导（c），建立了国防卫生机构（DHA）的程序，以建立了国防卫生机构的程序（DHA）程序（rrc），该程序（dha-ai）是基于参考（a）和（b）的权威（dha-ai）。2。适用性。此DHA-AI适用于DHA企业（在DHA的权限，指导和控制下），包括分配，附件，分配或详细的人员。3。策略实施。根据参考文献（d）至（x），这是DHA的指示，即RRC安全通信捆绑捆绑策略将在DHA的所有军事医疗设施（MTF）中实施，其中包括医疗机构和牙科设施。此政策：在DHA中建立临床质量管理（CQM）程序，为RRC SCB的实施，测量和维持提供了综合框架。b。加强与RRC SCB相关的DHA CQM问责制，透明度和标准化。c。确认DHA对我们的受益人对安全，高质量医疗保健的坚定承诺。4。取消文件。此DHA-AI取消以下文件，DHA程序指令6025.45，“就绪可靠的护理安全通信捆绑包。”
社论：数据驱动的机器学习方法的组合和可靠的医学图像处理和分析的先验知识
将数据驱动的机器学习与先验知识结合起来具有明显的先进的医学图像处理和分析。深度学习，由大型数据集和强大的GPU驱动，在图像重建，分割和疾病分类等任务中表现出色。但是，这些模型面临着诸如高资源需求，有限的概括和缺乏解释性之类的挑战。相比之下，模型驱动的方法可以更好地概括，可解释性和鲁棒性，但可能缺乏准确性和效率。结合这些范式可以利用其优势，有望提高性能并提高诊断准确性。该研究主题展示了这种整合如何增强医学成像，包括准确的中风发作估计，改进了COVID-19的诊断和恢复评估以及增强的心脏成像技术。这些进步突出了提高诊断准确性，治疗计划和医学成像中临床决策的潜力。Gao等人开发了卷积神经网络（CNN）。使用计算机断层扫描和灌注加权成像，在6小时内识别6小时内的急性缺血性中风患者进行血管血栓切除术。该CNN优于支撑载体机和随机森林，证明了其使用CT和MR成像的准确中风发作时间估计的潜力。Huang等人的另一项研究。利用深度学习和CT扫描来评估6个月内Covid-19 Delta变体幸存者中的肺恢复。与原始的COVID-19菌株相比，在大多数情况下，发现地面玻璃的不透明性消失和轻度纤维化，以及肺预后的改善。在类似的脉中，Bridge等人创建了混合效应的深度学习模型。从CT扫描中诊断COVID-19，可实现高准确性和鲁棒性。在外部验证中具有0.930的AUROC，此模型
GPS-IMU传感器融合用于可靠的自动驾驶位置估计
摘要 - 全球覆盖范围和全球覆盖范围的准确定位，使其成为具有无障碍天空视图的开放区域的可靠选择。但是，在室内空间和城市峡谷中可能发生信号降解。相比之下，惯性测量单元（IMU）由陀螺仪和加速度计组成，这些计量机提供了相对运动信息，例如加速度和旋转变化。与GPS不同，IMU不依赖外部信号，使其在受GPS有限的环境中有用。尽管如此，由于误差的积累，IMU在整合加速度以确定速度和位置的同时会流动。因此，融合GPS和IMU对于增强自动驾驶汽车中导航系统的可靠性和精度至关重要，尤其是在GPS信号受到损害的环境中。为了确保平稳导航并克服每个传感器的局限性，提出的方法将融合GPS和IMU数据。此传感器融合使用无知的卡尔曼过滤器（UKF）贝叶斯过滤技术。拟议的导航系统旨在坚固，为自动驾驶汽车的安全操作（尤其是在GPS被拒绝的环境中的安全操作）至关重要的连续和准确的定位。该项目使用Kitti GNSS和IMU数据集进行实验验证，表明GNSS-IMU融合技术可减少仅GNSS的RMSE。RMSE分别从13.214、13.284和13.363降至4.271、5.275和0.224，分别为X轴，Y轴和Z轴。使用UKF的实验结果显示了使用GPS和IMU传感器融合改善自动驾驶汽车导航的有希望的方向，并使用GPS有限环境中的两个传感器中的最佳融合。索引术语 - 自主车位，全球定位系统，惯性测量单元，传感器融合，无知的卡尔曼滤波器
美世资源、建筑和工程薪酬审查为组织提供可靠的、最新的薪酬和福利信息
虽然此列表中包含的具体职位在各个报告期之间不断变化，但一个不变的元素是入门级专业 (P1) 职位的纳入。在过去的八版中，入门级专业 (P1) 职业级别的职位被纳入的次数超过三十次。这占同一时期所有纳入职位的近一半。一个显著的区别是，经验丰富的专业 (P2) 职业级别是第二常见的，有 8 次被纳入。
一种基于机器学习的错误缓解方法，用于在IBM的量子计算机上开发可靠的软件开发
量子计算机有可能在某些复杂的计算问题上胜过经典计算机。但是，当前的量子计算机（例如，来自IBM和Google）具有继承噪声，该噪声会导致量子软件在量子计算机上执行的量子软件输出的错误，从而影响量子软件开发的可靠性。鉴于其可扩展性和实用性，该行业越来越涉及机器学习（ML）基于基于错误的错误缓解技术。但是，现有的基于ML的技术有局限性，例如仅针对特定的噪声类型或特定的量子电路。本文提出了一种实用的基于ML的方法，称为Q-Lear，具有新型功能集，以减轻量子软件输出中的噪声错误。我们在八台量子计算机及其相应的嘈杂模拟器上评估了Q- LEAL，全部来自IBM，并将Q-lear与基于基线的基于ART ML的最先进的方法进行了比较。结果表明，与基线相比，Q-lear在实际量子计算机和模拟器上都达到了25％的误差缓解措施。我们还讨论了Q学习的含义和实用性，我们认为这对于从业者来说是有价值的。
vrmm：容积可靠的可变形头模型
在本文中，我们介绍了体积可靠的形态模型（VRMM），这是3D面部建模的新型体积和参数面部的先验。虽然最近的实数模型提供了比传统方法（例如3D形态模型（3DMM））的改进，但它们在模型学习和个性化重建方面面临挑战。我们的VRMM通过采用一个新颖的训练框架来克服这些方法，该培训框架有效地将身份，表达和照明的潜在空间编码为低维表示。该框架是通过自学学习的学习设计的，可大大减少培训数据的限制，从而使其在实践中更可行。博学的VRMM提供了重新的功能，并涵盖了全面的表达方式。我们演示了多功能性和有效性
现代化普查局需要可靠的成本...
表1：人口普查局业务生态系统计划描述和生命周期成本估算6：表2：能力成熟度模型内的风险和机会管理的精选领先实践，用于成熟度模型7：表3：在功能成熟度中的需求开发和管理中的精选领先实践，在功能成熟度模型集成8表4：根据估计和评估估计的可靠成本和最佳实践估计的四个特征和最佳实践。根据GAO的时间表评估指南10表6：人口普查局在多大程度上符合CEDSCI计划的风险管理实践15表7：人口普查局在范围内达到了CEDSCI计划的需求开发和管理16