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“轮到你了” 武装部队成员第四部分附件 K1
附件 K1 “轮到你了” 武装部队成员...................................................... K1-1 A. 此附件适用于谁？ ........................................................................................... K1-3 B. 国防个人财产计划 ................................................................................................ K1-3 C. 国防个人财产系统 ................................................................................................ K1-3 D. 简介 ............................................................................................................................. K1-4 E. 宝贵提示 ...................................................................................................................... K1-4 F. 重量限额 ............................................................................................................. K1-4 G. 摩托车或越野摩托车装运 ............................................................................................. K1-8 H. 消耗品 ............................................................................................................. K1-8 I. 专业书籍、论文和设备 (PBP&E/Pro-Gear) ............................................................. K1-9 J. 何时安排 ............................................................................................................. K1-10 K. 取件日期 ............................................................................................................. K1-10 L. 找谁 ......................................................................................................
《吉米》中话轮转换策略的分析
本研究旨在找出吉米·法伦今夜秀访谈中轮流说话策略的类型、这些策略的使用方式以及嘉宾和主持人最常使用的策略。数据取自吉米·法伦今夜秀的五个 Youtube 视频，并根据斯滕斯特罗姆的轮流说话策略理论进行分析。研究结果表明，嘉宾和主持人在访谈中有效地运用了斯滕斯特罗姆提出的所有轮流说话策略类别：轮流说话策略、保持轮流说话策略和让步轮流说话策略。使用这些策略的目的是为了打断说话者以安排谈话的时间和内容、向说话者解释或询问一些重要的事情、保持轮流说话并继续说话、鼓励听众做出回应以及向听众发出轮流说话并开始说话的信号。本研究还发现，数据中最常用的策略是轮流说话策略，这与斯滕斯特罗姆 (1994) 提出的理论一致。
iShares 国际国家轮动主动型 ETF
投资前请仔细考虑基金的投资目标、风险因素以及费用和开支。此信息和其他信息可在基金的招股说明书或（如果有）摘要招股说明书中找到，摘要招股说明书可通过访问 www.iShares.com 或 www.blackrock.com 获取。投资前请仔细阅读招股说明书。投资涉及风险，包括可能损失本金。无法保证用于确定轮换模型或策略的分类系统将实现其预期结果。基金可能会积极频繁地交易其投资组合证券，这可能会导致基金的交易成本增加。该基金是主动管理的，并不寻求复制特定指数的表现。主动管理的基金并不寻求复制特定指数的表现，可能具有更高的投资组合周转率，并且由于交易和研究费用增加，可能比指数基金收取更高的费用。多元化和资产配置可能无法防止市场风险或本金损失。交易 ETF 股票可能会产生经纪佣金，并可能产生税务后果。所有受监管的投资公司都有义务向股东分配投资组合收益。 Alpha 是风险调整后业绩的衡量指标。Alpha 衡量共同基金的波动性（价格风险），并将其风险调整后业绩与基准指数进行比较。基金相对于基准指数回报的超额回报就是基金的 Alpha。
Superluminal Medicines 完成 1.2 亿美元 A 轮融资
波士顿，2024 年 9 月 9 日——Superluminal Medicines, Inc.，一家“膜公司”，利用生成生物学、化学和机器学习方法彻底改变药物生产的速度和准确性，今天宣布完成 1.2 亿美元的 A 轮融资。RA Capital Management 领投，现有投资者 Insight Partners、NVentures（NVIDIA 的风险投资部门）和 Gaingels 参与其中。新投资者 Catalio Capital Management、Eli Lilly and Company 和 Cooley LLP 加入了融资，Catalio 的医学博士 Diamantis Xylas 加入了董事会。这些资金将支持 Superluminal 的领先项目进入临床开发阶段，并增加专注于高价值 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 靶点的小分子药物发现项目的数量。该公司的平台利用人类理解、生成生物学、化学、机器学习和专有大数据基础设施的独特组合，快速创建候选化合物。 Superluminal Medicines 首席执行官 Cony D'Cruz 表示：“在我们快速推进现有高价值项目并扩大产品线的过程中，我们非常感激能够得到知名种子投资者和杰出新投资者的持续支持。我们正在推进六个小分子项目，并继续构建发现平台，以快速高效地为任何膜药物靶点生成疗法。” RA Capital Management 合伙人兼董事总经理 Andrew Levin 医学博士表示：“Superluminal 推进现有项目以应对真正具有挑战性的药物靶点的速度让我们印象深刻。Superluminal 的平台和团队已经取得了成功，我们很高兴继续支持公司进一步成长和发展。” Superluminal 专注于介导细胞信号传导和人体生理学基本反应过程的膜受体，并构成主要的药物靶点类别，包括 GPCR、离子通道和转运蛋白。GPCR 是一大类整合膜蛋白，是约 35% 所有获批药物的药物靶点。然而，800 多个 GPCR 中有 70% 尚未被药物治疗，只有 138 个具有实验性的活性状态蛋白质结构。“我们的方法使我们能够动态地查询蛋白质，探索蛋白质可以采用的各种构象，这对于识别由膜受体介导的特定疾病状态至关重要，”D'Cruz 先生说。“通过了解和利用这些动态特性，我们可以在细胞和身体的自然环境中积极干预。”
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行为过程中脉冲和场电位信号之间的多尺度因果关系建模
摘要 目的。脑记录在多个时空尺度上表现出动态，这些动态可以用脉冲序列和更大规模的场电位信号来测量。为了研究神经过程，重要的是不仅要在单个活动尺度上识别和建模因果关系，还要在多个尺度上识别和建模因果关系，即脉冲序列和场电位信号之间。标准因果关系度量在这里不直接适用，因为脉冲序列是二值，而场电位是连续值。因此，重要的是开发计算工具来恢复行为过程中的多尺度神经因果关系，评估它们在神经数据集上的性能，并研究多尺度因果关系建模是否可以提高神经信号的预测能力，使其超出单尺度因果关系所能达到的范围。方法。我们设计了一种基于有向信息的多尺度模型的 Granger 类因果关系方法，并评估其在现实的生物物理脉冲场模拟和两个执行运动行为的非人类灵长类动物 (NHP) 的运动皮层数据集中的成功率。为了计算多尺度因果关系，我们学习了点过程广义线性模型，该模型基于脉冲序列和场电位信号的历史来预测给定时间的脉冲事件。我们还学习了线性高斯模型，该模型基于场电位信号自身的历史以及二元脉冲事件或潜在放电率的历史来预测给定时间的场电位信号。主要结果。我们发现，尽管存在模型不匹配，但我们的方法仍揭示了生物物理模拟中真正的多尺度因果关系网络结构。此外，与仅对单尺度因果关系进行建模相比，在 NHP 神经数据集中具有已识别多尺度因果关系的模型可以更好地预测脉冲序列和场电位信号。最后，我们发现与 NHP 数据集中的二元脉冲事件相比，潜在放电率是场电位信号的更好预测因子。意义。这种多尺度因果关系方法可以揭示跨大脑活动时空尺度的定向功能相互作用，从而为基础科学研究和神经技术提供信息。
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多种形式的神经细胞死亡在殖民脊髓脉的周期性脑变性中
1霍普金斯海军陆战队，干细胞生物学和再生医学研究所，斯坦福大学，帕特里·格罗夫，CA 93950，美国2美国2干细胞生物学和再生医学研究所，斯坦福大学医学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州94305，美国34305 Biologia, Universit à degli Studi di Padova, 35131 Padova, Italy 5 “Aldo Ravelli” Center for Neurotechnology and Experimental Brain Therapeutics, Department of Health Sciences, University of Milan, 20142 Milan, Italy 6 Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, 20133 Milan, Italy 7 San Camillo Hospital srl, IRCCS，30126委内兹，意大利委内西亚8 Chan Zuckerberg Biohub，旧金山，加利福尼亚州94158，美国9美国94158病理学系，斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国加利福尼亚州94305）; lucia.manni@unipd.it（l.m.）