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将与第 29 项（本报告涉及的金额）相关的以下 9.6.2 项说明替换为当前记录的内容：“第 *29 项本报告涉及的金额：输入本报告时间段内可疑活动涉及的总金额。如果金额未知，请将此项目留空并勾选第 29a 框“金额未知”。解释第 V 部分中金额未知的原因。如果某些金额已知而其他金额未知，请输入所有已知金额的总和并在第 V 部分中解释未知金额。如果可疑活动不涉及任何金额，请勾选第 29b 框“不涉及金额”。如果 FinCEN SAR 是持续报告，并且勾选了第 1c 框“持续活动报告”，则仅输入此 FinCEN SAR 所涵盖时间段内涉及的金额。请勿在第 29 项中包含来自之前 FinCEN SAR 的金额。有关输入金额的信息，请参阅一般说明 9。”
财政注释LR No. 1256s.02i法案编号SB 74
ESTIMATED NET EFFECT ON OTHER STATE FUNDS FUND AFFECTED FY 2026 FY 2027 FY 2028 State Legal Expense Fund (0692)* $0 $0 $0 Other State Funds** $0 to (Unknown) $0 to (Unknown) $0 to (Unknown) Colleges and Universities** $0 to (Unknown) $0 to (Unknown) $0 to (Unknown) Total Estimated Net Effect on Other State Funds $0 to （未知）$ 0至（未知）$ 0到（未知） *转移和分布网为零。**对各个州基金（和地方政治分区）的潜在财政影响源于§21.750中可以针对国家和其他实体带来的新诉讼因由。括号内的数字：（）表示成本或损失。
特定于现场的治疗，以90基因表达测定法与未知癌症患者的经验化疗为指导（Fudan Cup-001）：一项随机对照试验
医学肿瘤学系（X Liu MD，X Zhang MD，S Jiang MD，J Cao MD，J Cao MD，Z Luo MD，X Hu MD Phd教授，癌症预防系（M MO MM），病理学系（Q Wang MD，Ya Wang MM，Ya Wang MM，X Zhou MD）妇科肿瘤学系（H Yang MD PhD教授），乳房外科系（Y Hou MD），肌肉骨骼外科系（Y Chen MD教授），辐射肿瘤学（X LU MD），头部和颈部外科部（YU WANG MD），干预部（Yu Wang MD），干预部门（Wang MD），介绍部门（WANG MD），w li li li MD MD，ULTER（WANG MD）内窥镜检查（X Yang MD，K Chen MD）和综合肿瘤学系（Y SUN MSC），中国上海福丹大学上海癌症中心；上海上海上海大学肿瘤学系，中国上海（X Liu，X Zhang，S Jiang，M MO，M MO，M MO，Q Wang，Ya Wang，L Zhou，L Zhou，S Hu，S Hu，H Yang，Y Hou，Y Hou，Y Hou，Y Chen，Y Chen，X Lu，X Lu，Yu Wang，Yu Wang，Yu Wang，W Li，W Li Li Li Li，C Chand，Prof C Chand，
同时对LC/HRM的痕量化合物的定性和半定量分析，CAD
LC/HR（高分辨率）MS和MS/MS可有效地分析未知组件的结构分析。CAD（电晕气溶胶检测器）具有非化学结构依赖性敏感性，对未知组件的半定量分析有效。结合了我们的色谱分离技术，同时定性和半定量分析变得可能成为可能。
从策略到行动：
2 McGill University，“公平，多样性和包容性”，McGill Skillsets解锁您的潜力，未知，2022年，https：//www.mcgill.ca/skillsets/framework/framework/equame-wormework/equility-diversity-diversity-diversity-inviversity-inclusion2 McGill University，“公平，多样性和包容性”，McGill Skillsets解锁您的潜力，未知，2022年，https：//www.mcgill.ca/skillsets/framework/framework/equame-wormework/equility-diversity-diversity-diversity-inviversity-inclusion
BrainCoDe：基于脑电图的阅读和听力理解检测
摘要 外语媒体的普及为语言学习提供了丰富的资源。然而，每当出现理解问题时，学习者就不得不中断媒体消费。我们提出了 BrainCoDe，一种通过评估事件相关电位 (ERP) 来隐性检测词汇差距的方法。在一项用户研究 (N=16) 中，我们通过调查听和阅读已知单词和未知单词时的 ERP 幅度差异来评估 BrainCoDe。我们发现在阅读过程中遇到未知单词时 N400 幅度有显著偏差，在听力过程中遇到未知单词时 N100 幅度有显著偏差。为了评估 ERP 在实时应用中的可行性，我们训练了一个分类器，它可以检测词汇差距，阅读的准确率为 87.13%，听力的准确率为 82.64%，可以将十分之八的单词正确地识别为已知或未知。我们展示了 BrainCoDe 通过即时翻译或生成个性化学习内容支持媒体学习的潜力。
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
通过对齐已知类表示
开放式对象检测（OSOD）已成为当代研究方向，以解决对未知对象的检测。最近，很少有作品通过使用Con-Contrastive聚类来分开未知类，在OSOD任务中实现了可观的性能。相比之下，我们提出了一种新的基于语义聚类的方法，以促进语义空间中有意义的群集的对齐，并引入一个类去相关模块以实现群间间的分离。我们的方法进一步不适合对象焦点模块预测对象分数，从而增强了未知对象的检测。此外，我们采用了i）一种评估技术，该技术对低置信度输出进行了惩罚，以减轻对未知对象的错误分类的风险，ii）一种称为HMP的新指标，该指标使用hMP使用Har-nonic Mean结合了已知和未知的精度。我们的广泛实验表明，所提出的模型可以在OSOD任务上对MS-Coco＆Pascal VOC数据集有显着改进。
机械工程系 - VSSUT
现在，在这样做时，问题出现了。测量程序中的不确定性是否已得到充分探索？如果未知物和标准的轮廓始终以顺时针方向描绘，那么通过逆时针方向描绘它们会得到相同的结果吗？让我们试试这个。顺时针和逆时针两个程序的结果可能会有所不同，但它们是否显著不同？有统计测试可以帮助解决这个问题，如果遵守标准和未知物之间的相似性公理，也许无法完全实现。作为检查，区域的形状可以改变。如果未知区域大致为矩形，则标准区域可以做成三角形。根据实际测试确定，现在的测量结果是否相同或显著不同。这将显示该原则的紧密程度
组成定时加密协议：基础和应用程序
虚构的班级群体最近已成为加密研究的焦点：他们的命令仍然难以捉摸。回想一下，具有给定判别的虚构班级组的顺序被称为班级编号，并且据信很难计算出大型判别物，这就是为什么我们可以假设班级组的顺序，即使我们知道歧视性，也未知。假设尚不清楚分解化，RSA组的顺序也未知，但是课程组比RSA组的好处是，对于课程组，对具有未知顺序的新组进行采样更容易，因为可以简单地品尝足够大的负面的，主要的质歧视∆并发布它。对于RSA组，对新组进行采样要难得多得多，因为它需要对模量n = pq进行采样，其中P和Q是两个主要因素，如果您知道这些，则您也知道组顺序。so在RSA组中，对于一个值得信赖的一方，必须采样一个未知订单的组，需要更复杂且计算昂贵的协议，例如安全的多方