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World File Search System开发组
开发组 - 类型1糖尿病
罗里·麦克林蒙（Rory McCrimmon）教授实验性糖尿病与代谢教授，邓迪大学糖尿病和内分泌学的菲奥娜绿色顾问，邓弗里斯和加洛韦皇家医生，邓弗里斯教授，萨姆·菲利普教授，萨姆·菲利普教授，糖尿病和糖尿病研究中心和临床糖尿病的糖尿病，Gresigian jubleian jusian juinquian jusian juceian juceian Juclian Juclian Junion Junion Juniquian JuniCAIN JUNICAN JUSIN JUSIN JUSIN JUN JUN JUN JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUJ JUN糖尿病，阿伯丁，路易斯·奥斯本博士顾问医师，福特山谷皇家医院，拉伯特·伊丽莎白·麦金太尔博士，NHS Lanarkshire Paedicrics NHS Lanarkshire Paedicrics Victoria Franklin顾问儿科医生，Raigmore医院，INVERNESS INVERNESS SCOTT WILLIALSOND DIVIACTICARCIAND DRICAICH DIVIACTIAN，KILMARCIACN DIVIACTIAN，KILMARCHOCK HOSSIRAID，KILMARCHOCK HOSSIRACK HOLDICARCHORCH HORVIACTIAN <
生长猪的粪便菌群谱及其与生长性能的关系
早期的肠道微生物群组成对仔猪的健康至关重要，影响了长期的微生物组发育和免疫力。在这项研究中，将肠道大坝的肠道菌群与三个生长阶段的三个芬兰猪农场中的后代进行了比较。在出生时（初始暴露阶段），断奶（过渡阶段）和屠宰（稳定阶段）分析了三个研究开发组（良好，良好，良好和过早）粪便菌群的差异。大坝乳杆菌科的舞蹈比出生时低于小猪。limosilactobacillus reuteri和氨基杆菌在大坝及其后代中主要表达。在初始暴露阶段，用乳杆菌科确定了17头仔猪（68％），在发育组之间不均匀地划分：85％的良好，37.5％的差，占早产猪的75％。开发组的良好是微生物多样性最高的，而开发小组的多样性最低。断奶后，小猪中乳杆菌科的丰度和多功能性减少，向大坝的微生物组转移。总而言之，尽管开发组和饲养环境，猪的粪便微生物群仍倾向于向类似的α和β多样性发展。
“IPPIICABtf'TO' tARGIi。” - 司法部项目办公室
国家执法和刑事司法研究所 (NILECJ) 是 LEAA 的研究机构，负责调查和创造创新的犯罪控制计划、技术和设备。它建立了一个主要设备计划，由一个分析组、一个开发组和一个执法标准实验室组成。分析组的目标是与当地刑事司法机构合作，确定新技术如何帮助机构减少犯罪和违法行为。开发组将分析组确定的要求转化为机构可以测试和使用的操作设备。执法标准实验室为现有设备和该计划开发的设备制定性能和测量标准，以指导后续制造达到共同的卓越标准。
su-m.voc.-paqa-final教学大纲SEM-1-2
•遵循基于学分的学期系统； •规定跨课程的信用转移； •根据学生的退出配置文件，确保技能组成部分与相关工作角色的QPS/NOSS保持一致。技能开发组成部分的重点应该是为学生提供适当的知识，实践和态度，以使他们准备好工作。技能开发组成部分应与行业相关。
子宫内膜异常出血患者子宫内膜恶性肿瘤的发展和验证
目的：本研究旨在确定可以将子宫内膜癌（EC）和非典型子宫内膜增生（AEH）整合到异常子宫出血（AUB）女性中的危险因素和超声变量。材料和方法：这项回顾性研究包括1837例出现AUB并接受子宫内膜采样的患者。根据临床和超声协变量（子宫内膜厚度（ET），子宫内膜脉管系统的抗性指数（RI）），根据开发组（n = 1369）的EC/AEH的关联，并提出了预测性的NOMOMPOM。该模型在468名患者中得到了验证。结果：组织学检查显示开发组中有167名患者（12.2％）患有EC或AEH。使用多变量逻辑回归，在子宫内膜恶性肿瘤的预测中纳入了以下变量：代谢疾病[优势比（OR）= 7.764，95％置信区间（CI）5.042-11.955] 95％CI 1.878–5.435），RI≤0.5（OR = 8.733，95％CI 4.311–17.692）和ET≥10mm（OR = 8.479，95％CI 5.440-13.216）。使用这五个变量创建了一个列图，该变量在曲线下为0.837（95％CI 0.800–0.874）。校准曲线在观察到的事件和预测发生之间显示出良好的一致性。为验证组，该模型提供了可接受的歧视和校准。结论：拟议的nom图模型显示出AUB女性良性和恶性子宫内膜病变之间的差异化中等预测准确性。
2023 年仿真创新研讨会 (SIW) 摘要
2023 年模拟创新研讨会 (SIW) 摘要（对于多位作者的演示/论文，演示者的姓名以粗体显示。）2023-SIW-01 DIS V8 中的先进雷达和干扰 Lance Call（CAE USA/AFRL）2 月 14 日星期二 1530-1630 DIS 产品开发组 (PDG) 的一部分一直在审查与先进发射和干扰有关的作战空军分布式任务作战 (CAF DMO) 和战场模拟公司 (BSI) 消息。另一个小组一直在改进干扰技术枚举层次结构和方法。这些小组根据这些历史方法创建了新的消息和枚举，以创建拟议的 DIS V8 扩展记录，以模拟先进的有源电子扫描阵列 (AESA)/无源电子扫描阵列 (PESA) 和机械扫描雷达以及干扰器。本文将回顾一些提议的 DIS V8 扩展记录和团队开发的方法。其中一些消息旨在成为新 SISO-REF-030 文档的一部分，以便比 IEEE Std 1278.1TM-2012 标准 (DIS V7) 更快地更改和更新 DIS 协议。
初级研究奖学金（JRF 通过 CSIR- UGC NET）
初级研究奖学金（JRF 通过 CSIR- UGC NET） 注：本文件下面给出了所有附件。 1. 一般规定 a) 印度科学与工业研究理事会（CSIR）人力资源开发组下的 EMR 部门为聪明的青年男女提供 CSIR 研究奖学金和副奖学金，让他们接受在大学系/国家级研究所/国家实验室和 CSIR 各个科学技术和医学科学领域的研究所的教职员工/科学家的专业指导下进行研究方法培训。CSIR 实验室名单见附件一。 b) CSIR 奖学金/副奖学金适用于大学/印度理工学院/研究生院/政府研究机构，包括 CSIR 的机构、公认的公共或私营部门的研发机构、工业公司和其他公认的机构。但是，CSIR 保留确定最适合为获奖者提供必要设施的地点的权利，该地点是获奖者所专攻的科学技术领域。 c) CSIR 奖学金/助理职位在印度有效。只有居住在印度的真正的印度公民才有资格获得研究奖学金/助理职位。该计划旨在促进国家科技人力资源开发。 d) CSIR 奖学金/助理职位的授予期限固定，并不意味着 CSIR 向受益人提供任何后续就业保证或担保。授予/终止的权力
Canc frp：2025 年 2 月 OPNAVNOTE 5400 Ser DNS-12/...
海军部 海军作战部长办公室 2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 批准日期：2025 年 2 月 OPNAVNOTE 5400 Ser DNS-12/24U102051 2024 年 2 月 29 日 OPNAV 通知 5400 发件人：海军作战部长 主题：将水面开发中队一更名为水面开发组一，将无人水面舰艇师一更名为无人水面舰艇中队一 参考：(a) OPNAVINST 5400.44B (b) OPNAVINST 5400.45A 1. 目的。批准美国太平洋舰队司令（COMPACFLT）的请求，将水面发展中队一司令（COMSURFDEVRON ONE）更名为水面发展大队一司令（COMSURFDEVGRU ONE），将无人水面舰艇师一（USVDIV ONE）指挥官更名为无人水面舰艇中队一（USVRON ONE）指挥官，如参考（a）。2. 范围和适用性。本通知适用于 COMPACFLT、太平洋海军水面部队司令（COMNAVSURFPAC）、COMSURFDEVRON ONE 和 USVDIV ONE。3. 背景。ADM Paparo 于 2023 年 12 月 6 日指示不要对无人部队使用舰队或师等术语；命名约定为大队，下级为中队。4. 组织变革。自 2024 年 5 月 1 日起，第 4 段中的变更适用。重命名。从。至。指挥官指挥官水面发展中队 ONE 水面发展大队 ONE 4040 Cummings Rd 4040 Cummings Rd San Diego, CA 92136-5225 San Diego, CA 92136-5225 （SNDL：28D2）（UIC：55770）（SNDL：28D2）（UIC：55770）（解放军：COMSURFDEVRON ONE）（解放军：COMSURFDEVGRU ONE）
生成式人工智能 1.0 版
RAI 工具包的生成式 AI 版本通过提供特定问题和工具来实施生成式 AI 指南和护栏，这些问题和工具旨在使生成式 AI (GenAI) 项目负责人能够确保负责任且安全地设计、开发、部署和使用这项新技术。它与 2023 年 11 月发布的 RAI 工具包 MVP 共享其结构和大部分内容，并根据 RAI 团队在此期间收到的反馈进行了一些更新。在适当的情况下，它包括新的或修改后的内容，以解决特定于 GenAI 的担忧和风险。特别值得注意的是，它包含了一个新工具，即适用性、可行性和可取性评估。附录 11 中的评估源自《生成式 AI 和大型语言模型指南和护栏报告》（2024 年 4 月），为用户提供了一份简单的问卷，以确定 GenAI 是否是满足其运营需求的合适技术。使用此工具作为预筛选工具，AI 项目团队可以避免浪费时间和资源追求 GenAI 解决方案，因为其他成本更低的 AI 或分析技术同样有效，甚至更有效。该工具包旨在作为支持每个组件自身治理流程的技术资源。根据与特定项目用例相关的风险以及特定组件的指南和要求，用户应自由选择此工具包中与用户最相关的部分。例如，对于风险较低或实验性的用例，可以跳过工具包中的许多项目。无论特定用例如何，建议使用的项目都标有 [Gate] 标签。工具包按顺序完成产品开发生命周期的每个阶段。与指南和护栏特定部分相关的项目以脚注突出显示，如下所示：对齐到：第 3D 节 - 护栏：数据合规性。这些脚注表明指南和护栏的哪一节（即本例中的第 3D 节）与此项目相关。工具包的每个项目也可以在更新的 RAI 工具包 Web 应用程序中找到，该应用程序包含可用工具的链接以及每个项目的标签以供排序。RAI 工具包的 GenAI 版本是一份动态文档，将定期更新。如对 RAI 工具包有疑问、意见或反馈，请联系：osd.pentagon.cdao.mbx.dod-rai-toolkit@mail.mil 如需要有关 RAI 问题或工具包技术实施的技术或开发人员支持，请联系 RAI 开发组 (RAIDG)：cdao-raidg@groups.mail.mil