XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多个
SGOF：多个假设测试
Wush Wu [ctb]（），Qiang Kou [ctb]（） https://orcid.org/0000-0001-8804-4216>），米歇尔·兰[CTB]（） https://orcid.org/0000-0003-4198-9911>），Radford Neal [ctb]（），KENDON BELL [CTB] Matthew de Queljoe [CTB]，Dmitry Selivanov [CTB]，Ion Suruceanu [CTB]，Bill Denney [CTB]，Dirk Schumacher [CTB]，AndrásSvraka[CTB]，Sergey Fedorov [CTB] https://orcid.org/0000-0003-1878-3253>），Floris Vanderhaeghe [CTB]（），Kevin Tappe [CTB] PEIKERT [CTB]（），Mark van der loo [ctb]（） https://orcid.org/0000-0003-2555-3878>），Moritz Beller [CTB]（），塞巴斯蒂安·坎贝尔（Sebastian Campbell） https://orcid.org/0000-0002-1576-2126>），Dean Attali [CTB]（），Michael Chirico Kevin Ushey [CTB]
补充材料：通过多个节点进行信息相干路由的量子网络
j | α j | 2 = 1。由于 F | ϕ ⟩ = 1，因此上述三个不等式都是等式。第三个不等式的饱和意味着 r = s = t 。第二个不等式的饱和意味着存在一个 θ ∈ [0 , 2 π )，使得对于所有 j ≤ r ，有 α j = e iθ E j | ϕ ⟩ = e iθ ⟨ ϕ | E † j E j | ϕ ⟩ 1 / 2 ；由于对于 j > r ，E j | ϕ ⟩ = 0 且 α j = 0，因此该关系对所有 j 成立。第一个不等式的饱和意味着对于 j ≤ r ，所有 E j | ϕ ⟩ 都相等，直到标准化。因此，存在一个纯状态 | ζ ⟩ 使得 E j | ψ ⟩ = e iθ E j | ⟩ | δ ⟩ = α j | ζ ⟩ 对于所有 j ≤ r ；该关系对于所有 j 都成立，因为 E j |当 j > r 时， ψ ⟩ = 0 且 α j = 0。最后，E ( | Φ ⟩⟨ Φ | ) = P
INSCOM-AFSC-08142024-001 韩国 - 多个...
这些是国防文职情报人员系统 (DCIPS) 内的军事情报文职例外职业 (MICECP) 职位。担任 DCIPS 职位的员工属于例外服务，必须遵守美国法典第 10 章以及国防部指令 1400.25 。该职位位于美国陆军情报与安全司令部 MICECP。此空缺公告将填补全球各地的职位。如果被选中，最初的任务将是担任该职位并履行所描述的职责，并遵守 MICECP 程序。此外，根据项目需要，被选中者将被非自愿地重新分配到指定级别的全球职位。通常，轮换每 5-7 年进行一次。被选中者还需要接受部署以支持美国应急行动。
深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现
生物分子冷凝物通过大分子相分离形成，从而产生了界面描述的共存相。在这里，我们表征了由两种类型的RNA分子和聚乙烯乙二醇的三元混合物中的异型相互作用驱动的相位分离形成的界面结构。我们发现，富含嘌呤的RNA是通过强型异型相互作用驱动相分离的支架。相反，富含嘧啶的RNA分子是由较弱的异型相互作用定义的。它们作为吸附剂的作用，在脚手架的相位分离形成的共存相的界面上积聚并弄湿了界面。我们的计算预测，脚手架和吸附剂在接口处具有不同的非随机方向偏好。我们使用单分子超级分辨率成像测试了这些预测，该成像跟踪与RNA分子结合的荧光探针的运动。平行于界面的运动比垂直于界面的运动快。这些发现支持了关于界面运动各向异性的先前预测。
从多个湖泊模型的大规模校准工作中学习
1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。 Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1 Tu Dresden，德累斯顿，德国2 Uppsala University，Uppsala，瑞典3国立水上资源研究所（DTU Aqua），丹麦技术大学，公共。Lyngby，丹麦4 Ecoscience系，Aarhus University，Aarhus，丹麦，这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
哺乳动物前脑中多个时间尺度的层次梯度
皮质回路的许多解剖和生理特征，从突触的生物物理特性到不同神经元类型之间的连接模式，都表现出从感觉区域到联想区域的层级轴的一致变化。值得注意的是，静息状态下神经活动的时间相关性尺度（称为内在时间尺度）在灵长类动物和啮齿动物中都沿着这一层级系统地增加，类似于空间受体场的规模和复杂性不断增加。然而，任务相关活动的时间尺度如何在大脑区域间变化，以及它们的层级组织是否在不同哺乳动物物种中一致出现仍未得到探索。在这里，我们表明，内在时间尺度和任务相关活动的时间尺度在猴子、大鼠和小鼠的皮质中都遵循类似的层级梯度。我们还发现，这些时间尺度在皮层和基底神经节中以类似的方式共同变化，而丘脑活动的时间尺度比皮层时间尺度短，并且不符合其皮层投影预测的层次顺序。这些结果表明，皮层时间尺度的层次梯度可能是哺乳动物大脑皮层内回路的普遍特征。
通过储能系统估算潜在的收入，提供多个
2.1能源市场..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 1.1芬兰能源市场.....................................................................................Elspot market ............................................................................................. 20 2.1.1.1.2.Elbas market ............................................................................................... 20 2.1.1.2 Ancillary service markets .............................................................................. 20 2.1.1.2.1.频率遏制储备（FCR）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21 2.1.1.2.1.1。FCR for normal operation (FCR-N) ....................................................... 22 2.1.1.2.1.2.fcr用于干扰（FCR-D）....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 22 2.1.1.2.2。频率恢复储备（FRR）................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 23 2.1.1.2.2.1。Automatic frequency restoration reserve (aFRR) ................................... 23 2.1.1.2.2.2.手动频率修复储备（MFRR）............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 24 2.1.1.2.1。Balancing power market ............................................................................ 25 2.1.1.2.1.1.UP-regulation ......................................................................................... 25 2.1.1.2.1.2.Down-regulation ..................................................................................... 25 2.1.1.2.2.储备市场运营................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... QUESS申请的背景使用的市场（比较） (Midcontinent Independent System Operators) .................................. 28 2.1.2.4 NYISO (New York Independent System Operator) ...................................... 28 2.1.2.5 ISO-NE (The Independent System Operator New England) ......................... 28 2.1.2.6 SPP (The Southwest Power Pool ) ................................................................. 29 2.1.2.7 CAISO (The California Independent System Operator) ................................ 29
优化多个长期的人的护理过渡...
本简报论文报告了与数字健康与护理创新中心（DHI）合作进行的利益相关者参与研讨会的发现。这项工作是系统工程的一部分，也是改变健康和社会护理研究过渡（SET4）的思维。利益相关者参与研讨会包括来自各个部门的各种个人，包括直接参与提供健康和护理服务的人，以及大学，工业，政策制定机构和其他代表组织的代表。有什么问题？人口衰老是迅速增加患有多种长期疾病（MLTC或多种疾病）的人数的关键驱动力。1,2,3患有MLTC的人更有可能经常进行频繁而复杂的健康和社会护理过渡。4，我们将健康或社会护理过渡定义为一个人的护理地点（例如家庭，医院），涉及护理的人（例如，家庭，专业护理人员）或护理类型（例如GP护理，医院医院门诊团队）。过渡通常是由于健康状况和/或依赖性的变化而导致的，并且MLTC患者处于与不良事件（例如死亡率，功能下降和医院再入院）相关的次优过渡风险的高风险。5,6,7大约20％的患者在从医院到家过渡后经历了不良事件，人们认为其中最多可以避免使用三分之二。8我们需要新的方法来优化整个系统中MLTC患者的健康和社会护理过渡。115导航健康和社会护理过渡对MLTC患者的挑战是由于医院以医院为中心，分散，资源不足且通常为协调不足的服务，其中4,5,6个，其中每个部分护理系统中的团队在面对不同压力的情况下都有不同的优先级。医院和社区服务之间的护理整合假设MLTC患者更好地协调和护理的连续性，并且可能有效地改善了MLTC患者的过渡和成果的安全性。9,10然而，尚不清楚哪种集成护理模型或组件最有效。
职位、头衔、地点：职位数：传统卫兵（兼职）DSG *多个职位可用执行任务飞行员，飞行
职位、职称、地点：职位数量：传统卫兵（兼职）DSG *多个职位可用 行政任务飞行员、空乘人员（1A1X8）、A1C-TSgt 201 ST 空运中队 联合基地 安德鲁斯，马里兰州 20762 开放日期：2024 年 7 月 15 日 截止日期：招满为止 面试日期/时间：有待确定 考虑范围：所有符合资格且现役为空军、空军预备役或空军国民警卫队成员的个人。 简要描述：专门从事行政空运业务，同时在 C-40C 飞机上执行空乘人员机组职责，直接支持美国国家元首和国家指挥当局履行其外交职责，实现国家目标。作为美国空军与乘客之间的直接接触者，执行飞机目视检查和飞行任务，提供最高级别的服务、礼仪和协议。空乘人员的工作时间超出了正常的定期训练时间。空乘人员还必须能够支持作战任务，每季度执行***至少*** 4 次熟练飞行，参加每年 5 天的疏散培训和 5 天的烹饪培训。职责：执行飞机的飞行前、飞行中和飞行后检查。验证乘客名单。为乘客提供客舱服务，监控飞行中的乘客，并在必要时进行简报。展示并保持对应急设备使用、应急程序和疏散的熟练程度。负责有序、迅速地疏散乘客和机组人员。根据需要/要求提供紧急急救。操作飞机系统和设备，如电气、水、对讲机、门和出口。执行乘客和机组人员的行李检查。装载、卸载和储存飞机上的补给、货物和食物。与军事和民事机构协调获取补给和运输。计划所有菜单并协调膳食以及购买所需的食品和供应品。利用烹饪艺术的基础知识（包括刀法、基本烹饪方法）准备饭菜。确保在准备和提供食物时遵守正确的程序、温度和时间段。设置托盘、装饰食物、始终采取食品保护和卫生措施。资格：
一种用于人类感知和多个视觉任务的统一图像压缩方法
摘要。端到端图像压缩的最新进展可能会超过传统的编解码器，以超越率延伸性能。但是，当前的方法要么优先考虑人类概念质量，要么仅针对一个或几个预定的下游任务优化，从而忽略了涉及各种不可预见的机器视觉任务的更常见的情况。在本文中，我们提出了一个基于扩散的多任务统一图像压缩框架，旨在通过在开放设定的场景中纳入Hu-Man感知和多个视觉任务来扩展传统图像压缩的边界。我们提出的方法包括多任务协作嵌入模块和基于扩散的不变知识学习模块。以前的模块有助于完成多个任务的协作嵌入，而后一个模块通过将不变知识从可见的视觉任务中提炼出来，从而提高了对不可预见的任务的概括。实验表明，所提出的方法提取了用于Human和Machine Vision协作压缩的紧凑和多功能嵌入，从而带来了出色的性能。Specifically, our method outperforms the state-of-the-art by 52.25%/51.68%/48.87%/48.07%/6.29% BD-rate reduction in terms of mAP/mAP/aAcc/PQ-all/accuracy on the MS-COCO for object de- tection/instance segmentation/semantic segmentation/panoptic segmen- tation and video question answering tasks, 分别。