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World File Search System长方形
2024年12月开始 - 肯塔基大学
学士学位的礼服指出了袖子。它被设计为封闭。硕士学位的礼服有一个长方形的袖子，像其他人一样在手腕上张开。袖子底座以传统的方式挂下来。其长方形形状的后部是正方形切割，前部有一个弧形切开。礼服设计和提供紧固件，以便可以打开或闭合。博士学位的礼服上有一个钟形的袖子，其中有三个天鹅绒棒。通常，博士学位的礼服是黑色的，但有时取决于学位或大学或大学。博士学位的肯塔基大学礼服是皇家（英国）蓝色，袖子上有黑色面板和三个黑色条。
1969 年 10 月 - GovInfo
本目录中所列出版物尺寸的符号如下： 4° __________ 高 6-12 英寸，宽度超过高度的 % 大 4° ______ 高 12 英寸以上，宽度超过高度的 % 小 4° _____ 高 6 英寸以下，宽度超过高度的 % 8° __________ 高 8-10 英寸（除非出版物较窄或长方形，否则条目中未给出尺寸） 大 8° ______ 高 10-12 英寸 12° _________ 高 7-8 英寸 16° _________ 高 6-7 英寸 24° __________ 高 5-6 英寸 32° _________ 高 4-5 英寸 48° _________ 高 4 英寸以下 f° __________ 高 12 英寸以上 窄 ______ 宽度小于% 高度长方形 ______ 宽度大于高度
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，当美国大学和大学多年前希望采用一些合适的学术AP Parel系统时，1895年在Co Lumbia University举行了一次会议，由来自各个机构的代表性介绍，以建立“章程法规或法规”，以建立适合美国大学的学术服装守则。此代码在1959年进行了修改，仍在生效；您将看到的服装和颜色，装饰和图案都是传统的，并且既是学位和学习领域。单身汉的礼服被设计为封闭，尖头袖子。大师的礼服可能会张开或闭合，手腕上有一个长方形的袖子，以传统的方式垂下来。其长方形形状的后部是正方形切割，前部将弧切开。医生的礼服有钟形袖子。可能会打开或关闭。单身汉和大师的礼服都被修剪了。医生的礼服面临黑色天鹅绒，整个袖子上有三个条；或天鹅绒的颜色可能是程度上的特色，与引擎盖的边缘一致。您将在我们教师的引擎盖和礼服上看到的颜色代表了获得学位的各个领域。一些是：
项目 11 航空电子设备 - 核弹
外观（制造时）：导弹和无人机的雷达系统（导引头或传感器）通常设计为单个组件，由位于系统一端的天线子组件和位于一个或多个（独立但相连的）外壳中的支撑电源、控制和处理子组件组成。天线子组件通常为圆形或长方形辐射和接收波束形成元件，与功率放大器和波导相连，波导通常为矩形管，将放大器的信号耦合到辐射元件。天线为扁平或抛物线形，尺寸必须适合导弹直径。天线固定在电子扫描系统中或万向架在机械扫描系统中。天线安装部件和支撑结构足够坚固，可以在发射、湍流和机动引起的大幅加速度下保持稳定性和准确性。支撑结构和辅助设备外壳的形状和重量在不同系统之间差别很大，但可能有一些
英国军用 AIP GEN 3 - 2 - 1 GEN 3.2 航空...
为了符合 PANS-OPS 标准，SID 图表将越来越多地按比例绘制，并且暂时将与示意图共存。它们可以对齐以充分利用可用空间，并且为了清晰起见，在特殊情况下，不按比例绘制。应参考已发布的图形和文本执行程序。显示了从州 AIP 中获取的 MSA 圆圈。特殊使用空域仅在与航线重叠或相邻时显示。每个 SID 的第一个潜在“突破”级别在图形上以白色字体显示在黑色六角形框中；在文本中，它以白色字体显示在黑色长方形框中。对于某些 SID，AIP 引用“Cleared Alt/FL”。在 No1 AIDU 图表上，“Cleared Alt/FL”在文本中使用时表示飞机可以爬升到的高度/飞行高度，而无需寻求进一步爬升许可，除非另有说明并假设没有 ATC 限制生效。 “已获准的高度/高度层”不一定允许无限制爬升，在已获准的高度/高度层之前的 SID 中，必须遵守高度/高度/高度层交叉条件，包括“临界”水平。显示要飞行的轨迹，后面是括号中的相应径向/方位（如果相关）；例如 Tr 271° (DVR 091R)。当 SID 文本开头使用术语“前方”时，飞行员应在跑道 QFU（跑道磁方位）上爬升，该跑道显示在图表上每个 SID 的跑道指示符下；（是否应用漂移由国家法规决定）。
utrogestan阴道300毫克软胶
产品特性摘要1。产品名称Utrogestan阴道300毫克软胶2。定性和定量组成每个胶囊含有300 mg孕酮（Micronizatize）。值得注意的赋形剂：每个胶囊包含3毫克的大豆卵磷脂，以进行完整的赋形剂列表，请参见第6.1节。3。药物形式的柔软阴道胶囊。柔软，淡黄色，长方形明胶胶囊（大约2.5厘米x 0.8厘米），含有白色油性悬浮液。4。临床数据4.1治疗指示utrogestan阴道是为了补充黄体期，这是成年女性医学辅助繁殖（MAP）计划的一部分。4.2剂量和给药剂量阴道路线只有建议的剂量为600毫克/天，两剂，一种早晨，另一个在晚上睡前。治疗不迟于卵母细胞检索的那天的第三天开始，至少持续到怀孕的第7周，不迟于怀孕的第12周或直到月经开始。小儿种群在小儿种群中使用Utrogestan阴道的使用是合理的。老年患者使用utrogestan阴道的使用在老年人中没有道理。阴道的给药方法应将每个乌托格斯坦阴道囊插入阴道中。早上将一个胶囊插入阴道，另一个胶囊进入阴道。4.3矛盾指示•对活性物质或第6.1节中列出的任何赋形剂过敏。•黄疸
通过GWAS分析揭示候选基因
基因组工具促进了繁殖计划中有效选择改进的遗传材料。在这里，我们专注于两个苹果水果质量特征：形状和大小。我们利用了从355种基因型的收获中收集的11种水果形态参数的数据，该基因型是Apple Refpop Collection的355个基因型，该基因型是欧洲培养苹果中存在的遗传变异性的代表性样本。然后使用FARMCPU和BLINK模型将数据用于全基因组关联研究（GWAS）。分析确定了59个与果实的大小和形状性状相关的SNP（35个带有farmcpu和45张眨眼），负责71 QTN。这些QTN分布在所有染色体上，除了染色体10和15。由27个SNP识别的三十四个QTN与大小特征相关，而37个由26个SNP识别的QTN与形状属性有关。含有最相关的SNP的单倍嵌段的定义，其中包括卵形家族蛋白MDOFP17和MDOFP4的基因，该基因在9.7kb的Haploblock上，在11.7kb的Haplobock中。RNA-seq数据显示，这些基因在长方形品种“ skovfoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggoggog”中的表达低或无效，并且在平坦的“ Grand'mere”中表达更高的表达。基因本体富集分析支持OFP和激素在形状调节中的作用。总而言之，对Apple RefPop收藏的这种全面的GWA分析揭示了有希望的遗传标记和与苹果水果形状和大小属性相关的候选基因，从而提供了有价值的见解，从而可以提高未来繁殖计划的效率。
Apoquel，INN-马来酸奥拉替尼
1. 兽药名称 Apoquel 3.6 mg 狗用薄膜包衣片 Apoquel 5.4 mg 狗用薄膜包衣片 Apoquel 16 mg 狗用薄膜包衣片 2. 定性和定量组成 活性物质： 每片薄膜包衣片含： Apoquel 3.6 mg：3.6 mg 奥拉替尼（马来酸奥拉替尼） Apoquel 5.4 mg：5.4 mg 奥拉替尼（马来酸奥拉替尼） Apoquel 16 mg：16 mg 奥拉替尼（马来酸奥拉替尼） 有关辅料的完整列表，请参阅第 6.1 节。 3. 药物形式 薄膜包衣片。白色至灰白色，长方形薄膜包衣片，两面都有刻痕，两面都标有字母“AQ”和“S”、“M”或“L”。字母“S”、“M”和“L”代表不同强度的药片：“S”在3.6毫克药片上，“M”在5.4毫克药片上，“L”在16毫克药片上。药片可以分成相等的两半。4.临床特点4.1目标物种狗4.2使用指征，指定目标物种治疗与狗过敏性皮炎相关的瘙痒。治疗狗特应性皮炎的临床表现。4.3禁忌症对活性物质或任何赋形剂过敏者请勿使用。不要给年龄小于12个月或体重低于3公斤的狗使用。请勿用于有免疫抑制迹象（如肾上腺皮质功能亢进症）或有进行性恶性肿瘤迹象的狗，因为这些情况下的活性物质尚未经过评估。4.4 针对每种目标物种的特殊警告 无。
神经符号人工智能
我们首先应该尝试定义主题。一般来说，我们将神经符号人工智能（简称 NeSy AI）理解为人工智能（简称 AI）领域的一个子领域，该领域致力于将人工智能中的神经和符号传统结合在一起以增加价值。当前使用了不同的拼写，包括神经符号和神经符号，也包括符号亚符号和其他 - 我们认为它们是相同的。在这种情况下，术语神经是指广义上的人工神经网络或联结系统的使用。术语符号是指基于显式符号操作的人工智能方法。这通常包括术语重写、图形算法和自然语言问答等。然而，它通常被更狭义地理解为基于形式逻辑的方法，例如在人工智能的子领域“知识表示和推理”中所使用的方法。然而，这些界限很容易模糊，出于本概述的目的，我们不会将自己局限于基于逻辑的方法。NeSy AI 的总体前景在于希望实现两全其美的局面，其中神经和符号方法的互补优势可以以有利的方式结合起来。在神经方面，理想的优势包括可从原始数据进行训练和对底层数据故障的鲁棒性，而在符号方面，人们希望保留这些系统固有的高可解释性和可证明的正确性，以及在其设计和功能中轻松利用人类专家的深厚知识。在功能特征方面，将符号方法与机器学习（尤其是目前研究最为活跃的深度学习）相结合，人们希望在词汇处理、小数据集训练、错误恢复以及总体可解释性等问题上做得更好，而不是仅仅依赖深度学习的系统。神经和符号人工智能方法之间的一个根本区别与我们的讨论有关，即人工智能系统中信息的表示。对于符号系统，表示是明确的，原则上人类可以理解。例如，正方形（x）→长方形（x）这样的规则很容易通过符号方式理解和操作。然而，在神经系统中，表示通常是通过（许多）神经元之间的加权连接和/或对（可能大量）神经元的同时激活来实现的。特别是，人类观察者无法轻易识别所表示的内容。