hec =人类等效浓度; hed =人类等效剂量; pod =出发点; MOE =暴露余量; BMDL =基准剂量下限; uf =不确定性因子; noael =没有可观察到的不良效应水平A BMDL 5是由NASEM(2017)通过大鼠的两项DINP研究的胎儿睾丸睾丸激素数据得出的(Boberg等,2011; Hannas et al。,2011)。R代码支持NASEM的元回归和DINP的BMD分析,可通过GitHub公开获得。b肝毒性包括增加相对肝脏体重,增加血清化学(即AST,ALT,ALP)和组织病理学发现(例如,在饮食中2年暴露于DINP(Lington et al。,1997年),F344大鼠在F344大鼠中的组织病理学发现(例如局灶性坏死,肝脏肝)。c Lington研究介绍了Bio/Dynamics(1986)的较大良好实验室实践(GLP)认证研究的一部分数据。
伦敦申请与条例64(2)1。第64(2)条《城镇和国家规划(环境影响评估》)2017年(“ EIA法规”)要求,如果伦敦市公司和伦敦公司和伦敦市公司提出了EIA开发的建议,则还将负责确保在计划中的适当安排,以确保在责任中进行适当的责任,而在履行责任的情况下,该行为在绩效中进行任何责任,在执行任何责任的情况下,该效力是在执行任何责任的情况下,就可以履行该责任。发展提案和负责确定该提案的人员。2。根据《城镇和国家规划评估)条例(环境影响评估)条例(2017年)的第64条第2款一致的说明是与本申请一起制作的,这与与伦敦市有关的程序要求一致,既是地方规划机构又是申请人。在背景论文中详细说明的注释中提供了更多上下文。
黄色表格列出了位于 30 海里外环内、但在 10 海里核心区之外的机场。您可以在 TFR 期间飞行,但必须提交 VFR 或 IFR 飞行计划并遵循一些简单的程序。TFR 内有四个机场设有运行控制塔(纽瓦克、考德威尔、莫里斯敦、特伦顿-默瑟)。请务必阅读他们在 TFR 期间可能实施的任何特殊程序(见下文)。对于每个机场,我们列出了空中交通管制设施、机场是否有 GCO 或放行频率(以及该频率是什么)、领取放行许可的电话号码以及离开/进入 TFR 的建议飞行路线。使用 GCO 或 CLNC DEL 频率(如果提供)。如果没有 GCO 或 CLNC DEL 频率,或者您使用通信无线电没有得到响应,请使用电话号码。建议的路线旨在将您带到 TFR 外最近的机场。
他曾参加过电子、电子测量仪器领域的培训活动,特别是微传感器和空调电子领域的培训活动。他既参加过国家级课程和研讨会,也参加过国际培训和研究活动。以下按时间顺序和类型分组列出了这些活动的参与情况。国际活动
赫默尔花园社区 (HGC) 是赫默尔亨普斯特德转型的一个雄心勃勃的计划。该计划致力于在该镇的北部和东部打造典范的全新可持续街区和社区,其新兴的空间愿景表明,到 2050 年,该社区有潜力提供 10,500 套新住宅和 8,000 个新工作岗位。HGC 的合作伙伴包括达科勒姆自治市议会、圣奥尔本斯市和区议会、赫特福德郡议会、Herts IQ 和 Hertfordshire LEP。该愿景的四大支柱致力于打造:1) 一个强调可持续、积极出行和更加自给自足的场所的绿色网络;2) 综合社区,混合使用权、真正负担得起的住房和新的当地中心;3) 一个自给自足的经济,通过 Herts IQ 企业区提供 6,000 个工作岗位,在新的当地中心提供 2,000 个工作岗位,改善市中心和现有的当地中心,并强调循环经济、当地人才和企业; 4)参与塑造社区未来的工作,强调遗产和文化、社会价值和管理责任。
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像,并执行卷积等计算以获得三个输出,y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1,我们试图从中确定它是否是一只猫。那时,我们不再平等对待这三种输出,而是给予重要的信息更高的分数。例如,y 1 显然是猫眼,所以我们会给它 5 倍的分数,而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵,但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵,所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面,在狗分类器中,y 1 不是狗的眼睛,因此这些点乘以 0,y 2 和 y 3 乘以 1,因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说,y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵,所以都得 0 分,并且 z 3 =0+0+0=0。结果,猫分类器获得最高分数,最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断,网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练,相当于调整点数增加的乘数(权重)。
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词:用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
在膨胀宇宙学中,准德西特优雅退出使我们能够测量原始 dS 相的量子特征,特别是由谱指数 ns 参数化的尺度不变性的缺乏。在本文中,我们总结了之前关于如何在 dS 平面基态 (dSQFI) 的 dS 量子 Fisher 信息中实现底层原始标度定律的工作。在大尺度上,dSQFI 明确地将 ns 的值设置为 0.9672,而无需任何 qdS 输入。该值与张量与标量之比无关,该比的值需要模型相关的输入。此外,dSQFI 预测,在大尺度上,小规模的运行与当前的实验结果兼容。dSQFI 对小尺度的其他现象学后果将在未来的出版物中讨论。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。