在2021年11月在金沙萨举行的关于“在电池和清洁能源行业围绕电池和清洁能源行业建立价值链”的主题的在ECA,AFC,AFC,AFCIMBANK,BADEA,UN Global Compact和AFDB和AFDB(ALSF)1的支持下,主题是通过众多的范围来竞争Z型,并概述了Z型竞争的可能性。 此事件包括在当地慈善事业中进行的圆桌会议以及国家利益相关者通过创新的金融解决方案参与电池价值链,讨论了需要在国民经济中更明显的该部门的足迹。 在这方面,参与者强调了赞比亚和刚果金融部门需要通过直接投资以及通过向其他投资者贷款来征收电池价值链不同节点的股份。 为了实现电池电动汽车(BEV)倡议,赞比亚和刚果政府于2023年3月签署了一项协议,以开发一个特种经济区(SEZ),以生产电池前体,电池,电动汽车和可再生能源,并与Afreximbank和ECA代表的一组伴侣合作。 在签署仪式期间,该公司的综合工业平台(ARISE IIP)被宣布为咨询公司,在考虑其他两家咨询公司的投标后,在两国进行了预期研究。 SEZ对该计划的预期性研究于2023年5月在Lubumbashi和Lusaka发起。。在ECA,AFC,AFC,AFCIMBANK,BADEA,UN Global Compact和AFDB和AFDB(ALSF)1的支持下,主题是通过众多的范围来竞争Z型,并概述了Z型竞争的可能性。此事件包括在当地慈善事业中进行的圆桌会议以及国家利益相关者通过创新的金融解决方案参与电池价值链,讨论了需要在国民经济中更明显的该部门的足迹。在这方面,参与者强调了赞比亚和刚果金融部门需要通过直接投资以及通过向其他投资者贷款来征收电池价值链不同节点的股份。为了实现电池电动汽车(BEV)倡议,赞比亚和刚果政府于2023年3月签署了一项协议,以开发一个特种经济区(SEZ),以生产电池前体,电池,电动汽车和可再生能源,并与Afreximbank和ECA代表的一组伴侣合作。在签署仪式期间,该公司的综合工业平台(ARISE IIP)被宣布为咨询公司,在考虑其他两家咨询公司的投标后,在两国进行了预期研究。SEZ对该计划的预期性研究于2023年5月在Lubumbashi和Lusaka发起。预计到2023年9月上旬的预期性研究结果。这两个国家都在最高层面支持该倡议。在刚果民主共和国,为了确保该转型和工业化项目的治理,刚果民主共和国的总裁成立了刚果电池委员会,并由总统法令任命其领导人,由2014年2月0314/02/2023任命。在赞比亚,商业,贸易和工业,金融和国家规划和矿业和矿产开发部长,我们专门由共和党总统负责率领这项倡议。为了维持利益相关者之间的主动性势头,在预期性研究正在进行中,有必要组织两国利益相关者的咨询。赞比亚的咨询将包括与私营部门(金融,制造,采矿,能源等),监管机构以及各种合作伙伴的对话和深入讨论,以便齐心化赞比亚人(Entrepreneurs and Corporates)在电池价值链中的参与。
根据执行机构,在2023年11月的上一个监测报告表格DGM&E中提到的问题的纠正完成。虽然没有与DGM&E共享带注释的答复。建议:执行部可以通过绘画证据提供注释的观察回复。
根据执行机构,在2023年11月的上一个监测报告表格DGM&E中提到的问题的纠正完成。虽然没有与DGM&E共享带注释的答复。建议:执行部可以通过绘画证据提供注释的观察回复。
天文学小奖项研究赠款申请准则 - 2025简介这些票据的目的是在准备小型奖励申请供申请人的申请中提供指导和指示,以供天文学赠款小组(AGP)审议。他们旨在补充STFC申请人和UKRI资助服务中可用的信息。笔记提供了以下指南:1。有资格申请2025小奖项第2轮。方案的目标3。小奖项4。时间表5。通过乌克里资金服务申请6。小奖项范围和请求资源7。所需的信息和结构8。我们将如何评估您的申请 - 同行评审9。其他信息1。资格申请2025小奖项申请人可以提交给小奖项回合的最多两项申请,其中只有一个可以作为项目负责人(以前的首席调查员),但符合2025年的PLS资格。Applicants must adhere to the FTE limits as per the guidance in section 6.申请人有资格在2025年满足以下标准之一,在2025年申请PL:
摘要:在大多数基于深度学习的脑肿瘤分割方法中,训练深度网络需要带注释的肿瘤区域。然而,准确的肿瘤注释对医务人员提出了很高的要求。本研究的目的是利用肿瘤周围的椭圆框区域训练深度分割网络。在所提出的方法中,深度网络通过使用大量未注释的肿瘤图像(其中肿瘤和背景周围有前景(FG)和背景(BG)椭圆框区域)以及少量带有注释肿瘤的患者(<20)来训练。训练首先在未注释的 MRI 上的两个椭圆框上进行初始训练,然后在少量带注释的 MRI 上进行细化训练。我们使用多流 U-Net 进行实验,它是传统 U-Net 的扩展。这使得能够使用来自多模态(例如 T1、T1ce、T2 和 FLAIR)MRI 的互补信息。为了验证所提方法的可行性,在两个胶质瘤数据集上进行了分割实验与评估,并将在测试集上的分割性能与在相同网络但完全由带注释的MRI图像训练的分割性能进行比较。实验表明,所提方法在测试集上获得了良好的肿瘤分割结果,其中在MICCAI BraTS'17和US数据集上肿瘤区域的dice得分为(0.8407,0.9104),肿瘤区域的分割准确率分别为(83.88%,88.47%)。与使用所有带注释的肿瘤训练的网络的分割结果相比,所提方法在MICCAI和US测试集上的分割性能下降分别为(0.0594,0.0159)和(8.78%,2.61%),但下降幅度相对较小。我们的案例研究表明,使用椭圆框区域代替所有注释的肿瘤来训练网络进行分割是可行的,并且可以被视为一种替代方案,这是在节省医学专家注释肿瘤的时间和分割性能的轻微下降之间的权衡。
近年来,机器学习在图像分割和分类任务中表现出色,被广泛应用于医学图像分析。机器学习,尤其是监督学习的成功取决于手动注释数据集的可用性。对于医学成像应用,这种带注释的数据集并不容易获取,需要大量的时间和资源来整理带注释的医学图像集。在本文中,我们提出了一种有效的脑部 MRI 图像注释框架,可以为人类专家提供信息丰富的样本图像进行注释。我们在两个不同的脑图像分析任务上评估了该框架,即脑肿瘤分割和全脑分割。实验表明,对于 BraTS 2019 数据集上的脑肿瘤分割任务,仅使用 7% 带有提示性注释的图像样本训练分割模型就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。对于 MALC 数据集上的全脑分割,使用 42% 带有提示性注释的图像样本进行训练就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。所提出的框架展示了一种在医学成像应用中节省手动注释成本和提高数据效率的有希望的方法。
我们提出了Bath,这是一种基于该DNA与蛋白质序列数据库的直接比对或对蛋白质序列的数据库的直接比对或蛋白质序列或profe file file file隐藏的马尔可夫模型(PHMMS)的高度敏感注释的工具。BATH建立在HMMER3代码库的顶部,并通过提供直接的输入接口和易于解释的输出来简化基于PHMM的注释的注释工作。BATH还引入了新型的Frameshift感知算法,以检测诱导核苷酸插入和缺失(Indels)。BATH匹配HM-MER3对于包含误差的序列注释的准确性,并产生与所有经过测试的工具相比,用于含有核苷酸indels的序列的所有测试工具。这些结果表明,当需要高注释灵敏度时,应使用浴缸,尤其是当预期的移码误差被期望中断蛋白质编码区域时,与长期读取的数据和假基因的背景下一样。
16.摘要 人们对将无人机系统 (UAS) 用于商业运营的兴趣日益浓厚。《联邦航空法规》第 14 章 (14 CFR) 第 121 和 135 部分未考虑航空公司使用小型 UAS (sUAS) 的运营,而第 107 部分规定了 sUAS 的最大重量限制。除非直接参与军事行动或获得联邦航空管理局 (FAA) 的豁免,否则不允许超过此重量限制的 UAS 进行民用运营。本文献综述和带注释的参考书目旨在整合和集中值班时间、轮班工作和疲劳文献,以便为航空公司运营中有关 UAS 运营商的未来政策和法规提供信息。它涵盖了 1990 年至 2019 年期间与无人和载人操作相关的值班时间、轮班工作、疲劳和疲劳风险管理方面的一系列文献。还讨论了可能影响操作员疲劳体验的人为因素 (HF) 和人体工程学考虑因素。搜索的文章来自 PsychINFO、Google Scholar 和 FAA 技术图书馆数据库,使用与无人和航空公司运营和疲劳相关的关键字。此外,使用 Google Scholar“引用”功能进行正向搜索有助于确定与该主题相关的其他文献。一百零五篇文章(59 篇文献综述/组织指南,46 项实证研究)讨论了无人和载人操作中的值班时间、轮班工作和疲劳。相关带注释的参考书目将研究文献分为三个主要部分(无人机系统、载人操作和美国军事飞行员执勤时间规定),并附有相关小标题。在载人操作中,执勤时间、轮班工作和疲劳问题已得到广泛研究,但在无人操作中研究较少。UAS 中的执勤时间、轮班工作和疲劳问题主要在军事航空和海上操作中进行研究,而这两类操作之外的研究则更普遍地关注人类如何与无人系统互动。这凸显了在 UAS 操作中进一步研究执勤时间、轮班工作和疲劳的必要性,以及需要进一步考虑 UAS 定义和分类标准以及 UAS 融入国家空域系统 (NAS),以最大限度地降低风险并最大限度地提高人员和财产的运营安全性。此项研究任务与更广泛的研究组合一起提供,以支持 FAA 为制定未来 UAS 航空公司运营中值班时间、轮班工作和疲劳方面的政策和法规所做的努力。
摘要◥患者衍生的异种移植(PDX)模型是一个有效的临床前临床平台,用于测试用于癌症治疗药的新型药物和药物组合的效率。在这里,我们描述了79个基因组和临床注释的肺癌PDX的存储库,可从杰克逊实验室获得,其针对组织病理学特征,突变促纤维,基因表达和拷贝数字的广泛表征。大多数PDX是非小细胞肺癌(NSCLC)的模型,包括37个肺腺癌(LUAD)和33个肺部菌群细胞癌(LUSC)模型。存储库中的其他肺癌模型包括四个小细胞癌,两个大细胞神经内分泌癌,两个腺泡癌和一个多形癌。模型在收集中有对具有酪氨酸激酶抑制剂的靶向疗法的抗药性。