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6。讨论：包括与最近评论或GC免疫疗法的荟萃分析的特定发现的直接比较，以使本研究中的独特贡献和差距更加明显。例如，引用研究强调了最新进步或在TME调节中对免疫疗法功效的挑战的一致挑战将在更广泛的背景下以结果为基础。加强影响，考虑讨论这些发现如何影响临床研究或政策决策。例如，关于出版和协作趋势的发现可能与潜在的资金或资源分配领域相关联，研究热点的识别可以指导临床试验或多机构研究计划。回复：谢谢您指出的。在讨论部分中，我们补充了有关内容的讨论，这些讨论可以从国家，机构和作者级别的分析结果中进一步探讨（第262-270行）。在预后部分中，我们引用了有关PD-L1表达水平（第293-394行）的最新发表的评论文章，并强调了近年来胃癌免疫疗法生物标志物的最新进步和挑战（第300-306行）。在TME部分中，我们讨论了TME调制和潜在未来趋势的最新进展（第343-350行）。
中文- 如何使用MDB-RS232® 测试纸币找零器
( 读取回来的数值标识哪种类型的纸币是在接收币后进入找零器 ) 这样我们知道哪种纸币在找零器中，能用于后续的找零 3703 回复 : 00 04 04 ( 这意味着类型 2 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000100) 回复 : 00 01 01 ( 这意味着类型 0 纸币是预设置进入找零器 : 00000000 00000001) 如果回复的是其它数值，可以对应转换为 2 进制数值，对应货币通道去理解 3.使能找零器
FOIA-2025-000257 - 回复 1 - 最终版
[接第 1 页：] 1. 2024 年 8 月 27 日杜克能源公司提出的动议；2. 2024 年 8 月 29 日 Beyond Nuclear 和塞拉俱乐部提出的动议；3. 2024 年 9 月 10 日 NRC 工作人员提出的动议；4. 2024 年 9 月 24 日 NRC 工作人员提出的动议；5. 2024 年 9 月 30 日请愿人的回应；6. 2024 年 10 月 7 日 NRC 和杜克能源公司的答复；7. 2024 年 11 月 21 日 NRC 工作人员提出的动议；8. 2024 年 11 月 21 日 NRC 工作人员提交的文件；9. 2024 年 6 月 24 日的笔录；以及 10. 引用文件第 2 页第 10 行中提到的“请愿人的四份文件”。 FOIA 办公室于 2024 年 12 月 3 日收到了您的 FOIA 请求，并责成核反应堆监管办公室 (NRR) 和总法律顾问办公室 (OGC) 查找响应记录并提供披露建议。 OGC 律师引导我们查阅 Oconee 案件的电子听证案卷 (EHD)，Oconee 50-269、50-270 和 50-287- SLR-2，https://adams.nrc.gov/ehd/，并确定了您请求的每条记录的 ML 接入号，您可以通过 NRC 的机构范围文件访问和管理系统 [ADAMS] 访问这些记录：1. ML24240A156 2. ML24242A273 3. ML24254A456 4. ML24269A178 5. ML24274A332 6. ML24281A124 和 ML24281A185 7. ML24326A367 8. ML24326A368 9. ML24337A176 10. 四个附件均已公开，删节内容如下： 附件 A - ML24337A217 附件 B - ML24337A222 附件 C - ML24337A224 附件 D - ML24337A228 这些公开记录的删节内容包含美国联邦能源管理委员会 (FERC) 根据 FERC 与 NRC 之间的谅解备忘录 (ML18164A182，https://adamswebsearch2.nrc.gov/webSearch2/main.jsp?AccessionNumber=ML18164A182 ，经 ML22059B065 扩展) 指定为关键能源/电力基础设施信息 [CEII] 的内容。 adamswebsearch2.nrc.gov/webSearch2/main.jsp?AccessionNumber=ML22059B065 。一旦信息被指定为 CEII，NRC 必须根据 FOIA 豁免 3 结合 16 USC 824o-1(d) 保留此类信息，请参阅第 II 部分。
回复 Lockhart 等人。
我们感谢 Lockhart 等人的关注（1），也感谢编辑们给我们机会阐明我们研究的关键方面（2）。我们的研究取得了重要进展：1）我们通过在多个成像会话中进行严格的交叉验证，在主要人类连接组计划 (HCP) 队列中实现了极高的分类准确率 (>90%)，优于之前的研究。2）我们将仅基于 HCP 数据训练的模型应用于两个独立队列而无需再训练，证明了前所未有的普遍性 (~ 82%)。3）可解释人工智能 (XAI) 得出的大脑特征能够可靠地预测特定于性别的认知特征。我们的研究结果为人类大脑功能组织存在性别差异的证据越来越多地作出了贡献（3 – 7）。更广泛地说，我们的创新方法有望用于识别复杂神经精神疾病的生物标志物，凸显了我们的工作除了性别差异研究之外的更广泛影响。下面，我们将针对 Lockhart 等人提出的具体意见进行回应：关于样本外验证，我们在 HCP 队列中采用了最先进的交叉验证技术，并通过在两个独立队列上测试我们的模型进行了严格的样本外验证。这种前所未有的方法为我们的发现的普遍性提供了强有力的证据。对 t 分布随机邻域嵌入图的批评误解了它们的目的。这些可视化揭示了我们的深度神经网络模型学习到的判别特征的低维表示，而不是为了造成分离。清晰的聚类与我们的定量分类结果一致，但并未决定它们。我们尊重地不同意我们使用“脑指纹”具有误导性。我们的 XAI 分析揭示了独特的个体水平大脑模式，可以可靠地跨会话识别个体，其功能类似于生物指纹。正如我们之前的研究（8、9）所示，这些指纹还可以预测行为和临床症状的个体差异，强调它们的功能相关性。对我们的 XAI 方法的批评可能反映了对 AI 可解释性的误解
21-0004回复摘要
“然而，法院进一步裁定，即使东方做出了不利的决定，原告也未能陈述任何指控，但对于她的受保护地位，也不会做出不利的决定。法院进一步裁定，仅仅因为东方的现任CDL教练是男性和年轻的原告，并不意味着原告已提出了可行的HRA主张。法院进一步发现，毫无疑问，原告没有任何事实支持她的主张，这将使她有资格救济。法院谨慎地认为，被解雇的动议被视而不见，很少被授予。牢记该标准，法院将投诉中的指控解释为真实，但发现原告没有提到足够的事实，但是对于原告的受保护地位，东方所谓的不再使用原告作为CDL教练的不利决定，就不会被提出。
