(a) "Algorithmic discrimination" means any condition in which the use of using an artificial intelligence system results in an unlawful differential treatment or in a manner that discriminates, causes a disparate impact that disfavors an individual, or otherwise makes unavailable the equal enjoyment of goods, services, or group of individualsother activities or opportunities as related to a consequential decision on the basis of their actual or perceived age, color, disability, ethnicity,遗传信息,英语,国籍,种族,宗教,追求或接受生殖医疗保健,性别,性取向,性取向,性别认同,退伍军人身份或其他根据本州或联邦法律法律保护的其他分类的遗传信息。(b)“算法歧视”不包括:
GGH运输系统是多模式的,由道路,铁路,海洋,空中,自行车和行人网络组成,以使人们和货物通过该地区。区域运输系统包括在模式和网关之间传输到安大略省其他部位的枢纽。运输系统包括主要东部主要东部(例如,401、407,QEW)和南北(例如高速公路410、427、400和404)路线的1,500公里超过400系列的高速公路。区域交通网络包括在联合车站汇聚的GO铁路线,并跨越Barrie,Richmond Hill,Stouffville,Oshawa,Oshawa,Hamilton,Hamilton,Niagara,Milton,Milton,Kitchener,以及与该地区以外的所有新的历史连接到伦敦通过斯特拉特福和圣玛丽。
• 最能描绘和定位项目施工地点的地图 • 项目所在的县 • 在项目所在的路线上设置线路指定和/或施工里程限制的站点 • 路线对齐中施工和工作起点和终点之间距离的站点方程 • 施工起点和终点内的里程方程(数值差为 0.1 英里或以上) • 负责协调制定全套项目施工计划的人员的签名和执照印章信息 • 负责协调制定全套项目计划的人员的印刷姓名
我们对 Hiroki Teragawa 等人进行的研究很感兴趣。他们进行了一项回顾性研究,研究人员调查了 VSA 患者是否因糖尿病的存在而有所不同。他们纳入了 272 名经冠状动脉造影 (CAG) 和痉挛激发试验 (SPT) 诊断为 VSA 的日本患者。他们的研究发现,各组之间的尿白蛋白水平和外周血管功能没有显著差异。在 CAG 上,糖尿病组的动脉粥样硬化病变明显更常见(63% vs 46%;P = 0.028)。SPT 的结果显示,糖尿病组的局部痉挛呈减少趋势(24% vs 39%;P = 0.072)。在糖尿病的主要分析中,各组之间的 MACE 没有显著差异,而局部痉挛的子分析显示糖尿病组的无 MACE 生存率较低(P = 0.042)。
对于需要高分辨率图案化的实验室成员,嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时,可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中,组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥,以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离,同类聚合物会被同类聚合物吸引,从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中,对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
该项目涉及从犹他州格兰茨维尔附近的拟建林伯变电站到犹他州盐湖城的终端变电站修建一条高压输电线,如下图所示。该项目将包括约 56 英里的新输电线、一个新变电站、对两个现有变电站的升级以及重新布置一些现有输电线。
摘要:通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络(DNN)显示出令人鼓舞的分割结果,但它们都采用了大量的培训数据,以产生适当的结果。此外,对于大多数这些模型而言,一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战,我们提出了一个单次学习模型,以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像(MRI)上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术,通过支持和查询图像进行训练和测试,我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的,在每个迭代中,随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集,以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开,我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割(Brats)2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42,比文献中的其他作品还要大。此外,所提出的单发分割模型在计算时间,内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织(附录 2),这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标,我们共同合作分享信息、专业知识和学习,以改变健康和社会护理服务,如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。
■词汇表1)基因组选择(GS):一种基于有关DNA差异的信息来预测和选择个人遗传能力的方法。关于DNA和果实特征差异的数据,使用大量品种和菌株作为训练数据对两者之间的关系进行建模,并且基于“基因组预测(GP)模型”预测个体的遗传能力。可以预测未来在发芽阶段可以实现的水果的特征。注2)全基因组关联研究(GWAS):一种使用数学公式来建模DNA与果实特征的差异与大量品种和菌株中的果实特征之间的关系,并在统计学上检测到果实特征和相关DNA的差异。一旦揭示了与果实性状相关的DNA差异,可以通过寻找DNA差异的附近来识别控制果实性状的候选基因。注意3)下一代序列:可以一次解码大量DNA序列的设备。注4)单核苷酸多态性(SNP):DNA是一种称为脱氧核糖核酸的物质,由四种类型的碱基组成:腺嘌呤(a),胸腺胺(T),鸟嘌呤(G)和细胞儿童(C)。品种之间的碱基差异称为单核苷酸多态性。注5)Infinium系统:Illumina Co.,Ltd.提供的单个核苷酸多态性检测系统。注6)GRAS-DI(由随机扩增子测序 - 主测序引导的基因分型)系统:一种由丰田汽车公司开发的单核苷酸多态性检测系统。 ■研究项目这项研究是在以下项目的支持下进行的:
Healdsburg的废水处理设施是一种最先进的三级治疗系统,将原始污水处理成清洁和消毒的再生水。th是水存储在大型热塑性衬里的池塘中,并通过管道传达给农业使用者,从而减少了对珍贵地下水的需求。在炎热的夏季,遏制池会花藻类,需要阴影以减少藻类的生长并确保最高质量的再生水。