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World File Search System配对的
评估泥炭地作为缓解级联危害的基于自然的解决方案
图3。WTD与Co 2（a），Ch₄（b），N 2 O（C）和泥炭地的总体温室气体（D）排放之间的功能关系。正温室气值意味着泥炭地的净损失，而负值表示吸收。正wtd值表示水位低于土地表面，而负值表示水位在地表之上。每个点代表文献中平均地点配对的记录。...... 20
域距离适应1.5T MR脑图像的超分辨率重建
摘要。快速磁共振成像（MRI）序列在临床环境中高度要求。但是，成像信息不足会导致诊断困难。MR图像超分辨率（SR）是解决此问题的一种有希望的方法，但是由于获取配对的低分辨率和高分辨率（LR和HR）图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有的方法都使用倒数采样的LR IMENES，由于俯瞰域距离或由未知和复杂的降解引起的近似差而可能不准确。在这项研究中，我们提出了一个基于真实但未配对的HR/LR图像的1.5T MR脑图像的域距离调整SR框架。我们的框架工作利用了学习任意未配对图像的抽象表示并适应域间隙的能力，从而使其可行，以证明现实的下采样。此外，我们提出了一个新颖的生成对抗网络（GAN）模型，该模型集成了包含编码器，骨干和解码器的发电机，以及一个基于UNET的歧视器和多尺度感知损失。这种方法产生了令人信服的纹理，并成功地恢复了众所周知的公共数据集上过时的1.5T MRI数据，在感知和定量评估中的最先进的SR方法表现优于最先进的SR方法。
美国商业空间气象协会
加上应用程序功能：• 测量硅中的吸收剂量• 体积小、质量大• 通过与智能手机或平板电脑应用程序配对的蓝牙检索数据 ‒ 在应用程序上显示当前状态 ‒ 根据需要使用飞机的 WiFi 传输到地面• 提供 2-3 级实时剂量率（吸收剂量、等效剂量和环境剂量等效率）状态：• 2018 年交付 4 台• 2019 年第一季度完成公务机的首次生产运行
机器人二尖瓣修复后的功能结果
我们对前瞻性收集的调查数据进行了单个机构的回顾性分析，以评估我们的目标。评估了203名在2010年3月1日至2020年9月31日之间进行机器人二尖瓣成形术的患者。在这些患者中，有63名患者对使用改良的KCCQ-12调查对术后功能结果进行了在线调查。我们进行了配对的非参数Wilcoxon和一个样本t检验，以评估测量结果中的统计显着性。
技术信息 - 阳光男孩智能能源
电缆长度和质量会影响信号的质量。观察以下电缆要求：☐可拆卸类型：100basetx类别：最小CAT5E固定效果：SF/UTP，S/UTP，S/UTP，SF/FTP或S/FTP☐隔离导体配对的绝缘导体配对和绝缘导体横截面：至少使用2 x 2 x 2 x 2 x 0.34 mmmimimum indece and 2 x tod nimece and 2 x Mimimile：如果安装在户外，则抗UV。
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电缆长度和质量会影响信号的质量。观察以下电缆要求：☐可拆卸类型：100basetx类别：最小CAT5E固定效果：SF/UTP，S/UTP，S/UTP，SF/FTP或S/FTP☐隔离导体配对的绝缘导体配对和绝缘导体横截面：至少使用2 x 2 x 2 x 2 x 0.34 mmmimimum indece and 2 x tod nimece and 2 x Mimimile：如果安装在户外，则抗UV。
在早期经皮冠状动脉干预的当代时代，在ST升高心肌梗死后，心力衰竭的发病率和预测因子
u测试或卡方测试，适当地。配对的比较是使用配对的t检验或Wilcoxon签名的等级测试进行的。使用链式方程方法的多个插补，具有1 0个估算数据库的。 关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。 在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。 单变量COX回归，此后进行p值<0。的变量 1包括在多元分析中。 然后执行向后逐步回归以制作最终的预测模型。 两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。 使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。。关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。单变量COX回归，此后进行p值<0。1包括在多元分析中。向后逐步回归以制作最终的预测模型。两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。
掩盖了判别性自我...
自我监督的表示学习（SSL）（Balesteriero等人，2023年）近年来已经成为表示学习的基石。诸如Openai剪辑之类的模型（Radford等人，2021）示例SSL方法如何产生适用于广泛下游任务的表达性表示。此范式依赖于配对的观测值（配对的视图或共享相同内容的方式）来提取有意义的特征。从广义上讲，SSL方法分为两类：歧视性和生成性（或基于重建）。歧视性SSL（Chen等人，2020年）旨在确保比随机采样观测值在潜在空间中更接近配对观测的表示。相反，基于重建的SSL（He等人，2022）涉及从其对中重建一个观察结果。在多视图设置中，数据增强技术（例如图像裁剪和颜色抖动）通常用于人为地创建单个单个观测值。在这些增强中，事实证明，图像裁剪特别有影响力，推动了视觉学习模型（例如Meta's Dino）（Caron等人，2021; Oquab等。，2023）和JEPA（Assran等人，2023）。最近的研究（Bizeul等人，2024）1表明，在图像域中，掩盖（概念上类似于裁剪），而不是单个图像像素可以生成图像对，从而促进基于重建的SSL中表达特征的学习。，2023）。在这个项目中，我们的目标是投资于将类似方法应用于歧视性SSL是否可以产生可比的好处，专门针对Dino，Jepa和Siglip（Zhai等人。
马萨诸塞州的储能政策和计划
2018年：在2025年12月31日之前建立了1,000 MWH储能的目标•清洁峰值能量标准（CPS）（2020）：激励每个季节的高峰时段可再生生成发电机；主要来自可再生能源的存储资格•智能存储加法器（2018年）：主要是太阳能激励计划，包括用于储能与太阳能配对的加法器•ConnectedSolutions（2019）：需求响应计划根据呼叫过程中的性能提供激励措施。由能效咨询委员会（EEAC）管理