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适合服役：美国陆军体能准备史
姓名：East, Whitfield B.，作者。| 美国陆军合成兵种中心，发行机构。| 陆军大学出版社（美国），出版商。标题：Fit to serve：美国陆军体能准备史 / Whitfield B. East。其他标题：美国陆军体能准备史说明：堪萨斯州莱文沃思堡：陆军大学出版社，美国陆军合成兵种中心，2024 年。| 属于美国政府出版局编目和索引计划 (C&I) 范围；联邦存储图书馆计划 (FDLP) 分发状态将在出版时确定。| 包括书目参考。标识符：LCCN 2024017826（印刷本）| LCCN 2024017827（电子书）| ISBN 9781737204626（平装本）| ISBN 9781737204626（Adobe pdf）主题：LCSH：美国。陆军——体能训练——历史。| 体能——美国——历史。| 体育教育与训练，军事——历史。分类：LCC U323 .E36 2024（印刷版）| LCC U323（电子书）| DDC 355.5--dc23/eng/20240424 | SUDOC D 110.2:P 56/2 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2024017826 上查阅 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2024017827 上查阅
利用群体能力来协助其他系统
大多数群体机器人学的研究都将群体视为一种孤立的感兴趣系统。对异质群的研究[1]，[2]检查了各种类型的机器人，但这些机器人也被视为一个单一实体。尽管在某些情况下，外部系统支持群体[3]，但群体为另一个系统提供服务仍然很少。我们认为，群体作为自我足够的独立系统的普遍观点限制了群体机器人技术的潜在应用范围。具体来说，某些方案 - 诸如搜索和救援操作之类的iOS可能不会从部署机器人群作为自主解决方案来获得可观的优势。但是，群体提供的援助对人类救援人员来说是无价的。机器人群是独特的，以有效地采集。他们的分布式性质使他们能够快速收集环境数据，并通过点对点共享不断地向这些信息持续。我们将这种集体数据收集能力称为“群体的群体”。在群体机器人技术中，已经对集体行为进行了广泛的研究[4]，[5]和集体决策[6]，[7]，通常强调了群体感知的重要性。例如，Valentini等人的作品。[8]和Zakir等。[9]，使用群体感知作为评估集体决策的研究中的工具。群体感知使群可以动态地进行周围环境，检测和报告变化，即使在结构最初未知的环境中也是如此。通常在内部使用收集的信息来完善群体的集体行为，但它也可以看作是一个庞大的，不断发展的共享数据库，其中包含特定于任务的环境数据。通过授予外部系统访问此数据库（例如，通过群体机器人和外部机器人之间的通信）群可以提供有助于外部系统任务的关键信息。但是，有明显的研究重点是利用群体感知来使外部系统受益。群体支持的潜在受益者扩展了 -
运动测试基础体能测试
BFT 首先考验的就是参赛者的短跑技巧。为了进行测试，您首先要趴在垫子上。发令哨响起时，运动员必须站起，绕过十米外的标志塔，然后回到垫子上。然后再次趴下，双手在背后拍拍，重新开始练习。第六次站起来后，你只需冲刺到标志塔，时间就会停止。要通过 BFT 的这一部分，参与者应在 60 秒内完成整个课程。如果想在短跑测试中取得非常好的成绩，你必须在 41.99 秒内冲刺 11 x 10 米，而不是最高时间 60 秒（100 分，因此表现足够）。
用户手册 - 智能立方体能量控制器home
Overview .................................................................................................................................................. 3
评估电池降解作为多目标优化多载体能量系统的关键性能指标
在多目标优化中广泛采用了帕累托前沿，尤其是在多载体能量系统建模中。尽管有各种方法可以推导边界，但它代表了不同的最佳解决方案，从而使最终选择非平凡。建模者的专业知识对于确定分配给每个目标的重量因素至关重要，以从帕累托前沿选择最终解决方案。本研究提出了一种支持这种决策的新方法，引入了通过物理电池建模评估的其他关键性能指标，即电池的健康状况。通过比较多目标多载体能源系统中的不同调度方案，每个计划都与其独特的电池操作策略进行了比较，该新引入的指标已部署，以自动从帕累托边境识别最终解决方案，而无需额外的加权系数。因此，这种方法可以自动化决策过程，该过程支持简单的工程，尤其是对于小型多能系统（例如智能家居），例如这项工作中提出的案例研究具有四个具有四个不同能量载体的案例研究，它采用了12 v 128 v 128 AH LFP化学电池模块，证明了此自动选择过程的有效性。此外，与整个边界的最大值相比，自动选择的解决方案在CO 2排放中的降低27.96％，总成本降低了3.67％。在长期操作中，这种方法有可能将电池寿命延长高达26.67％，从而直接影响多载体能源系统的经济性。
修订了客观类型主体能力测试的教学大纲（SAT），以招募化学的讲师（新学校），III级III
修订了客观类型学科能力测试的教学大纲（SAT），以招募招聘，以在高等教育系的化学讲师（学校新）中任职。本文的持续时间为100分。客观类型的主体能力测试（SAT）应涵盖以下主题： - A部分（公共课程和生物化学课程）（60分）无机化学群体理论：群体，对称元素和对称性操作的概念，对点组的分配，对某些无机分子的分配，对乘法的一般繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖，繁殖， （矩阵，C 2 V和C 3 V点组的矩阵表示），C 2 V和C 3 V点组的字符和性格表。群体理论在化学键合中的应用（在不同几何和π键的杂交轨道和杂种轨道中的杂交轨道。BF 3，C 2 H 4和B 2 H 6中分子轨道的对称性。 非水溶剂：证明需要非水溶液化学和水作为溶剂的因素是合理的。 硫酸的溶液化学：物理性能，H 2 SO 4中的离子自脱水，高粘度高，高粘度，H 2 SO 4作为酸的化学性，作为脱水剂，作为氧化剂，作为氧化剂，作为一种培养基酸碱中和中性化反应和分化分化的分化的介质。 液体BRF3：物理特性，BRF3中的溶解度，自发，酸碱中和反应，溶解反应和过渡金属氟化物的形成。对称性。非水溶剂：证明需要非水溶液化学和水作为溶剂的因素是合理的。硫酸的溶液化学：物理性能，H 2 SO 4中的离子自脱水，高粘度高，高粘度，H 2 SO 4作为酸的化学性，作为脱水剂，作为氧化剂，作为氧化剂，作为一种培养基酸碱中和中性化反应和分化分化的分化的介质。液体BRF3：物理特性，BRF3中的溶解度，自发，酸碱中和反应，溶解反应和过渡金属氟化物的形成。无机氢化物：分类，制备，粘结及其应用。过渡金属化合物具有键与氢，羰基氢化物和氢化阴离子的键。分类，命名法，韦德的规则，制备，结构和结合在硼氢化物（硼酸盐）和卡顿人中，无机化学中的有机试剂：螯合，螯合，确定螯合物稳定性的因素（环尺寸的效果，金属的氧化状态，金属的氧化状态，金属的氧化状态）；在分析中使用以下试剂的使用：二甲基乙二醇（在分析化学中）EDTA（在分析化学和化学疗法中）8-羟基喹啉（在分析化学和化学疗法中）1，10-苯磺烷oltholine（分析化学和化学疗法）（在分析化学和化学疗法中）硫代化学疗法（分析性化学疗法）（分析性化学疗法）（分析性化学方法）（分析）INAICONES（分析）Dithiaz iniazon（分析）Dithiace（分析）Dithiace（分析）Dithiace（Inalistical Chemantication）（分析性化学疗法）Dithiazon（Dithiace）Dithiazone（分析性化学疗法）。金属配体键合-I：晶体场理论的概括，包括在不同环境中脱落D-轨道，影响晶体场分裂大小的因素，结构效应（离子半径，Jahn-Teller效应），热力学效应，晶体场理论的热力学效应（结合，水合和晶格理论），晶体理论，晶体理论，晶体理论，晶体范围，ACFTINE-CRYSTAL TROPDAL-IDECTINE-CRYSTAL IDECTAL IDECTAL IDECTAL IDECTAL-IDECTIND CRYSTAL TROPDAL-FRYSID-ACFTINE-ACFTINE-ACFTINE-FRYSILID（ACFIDINE）在复合物中，用于八面体，四面体和方形平面复合物（不包括数学处理）的分子轨道理论原子光谱：原子中的能级，轨道角动量的耦合，旋转角臂的耦合，旋转角矩，旋转Orbit Orbit，Spin Orbit coupling，Spib Orbit P2案例，
指南 5：体能准备测试 (PRT)
评估心肺健康和肌肉耐力。a. 心肺健康。心肺健康或有氧能力是心脏和肺部向工作肌肉输送氧气的能力。它与长时间进行剧烈工作而不会过度疲劳的能力有关。1.5 英里跑步/步行测试是心肺耐力的指标。其他有氧运动选项 - 固定自行车、跑步机、Concept 2 划船机和游泳测试 - 也是指标，但是否将这些项目纳入指挥 PRT 由 CO 自行决定。b. 肌肉耐力。肌肉耐力是在一段时间内维持肌肉收缩而不会过度疲劳的能力。俯卧撑和前臂平板支撑项目是肌肉耐力的指标。虽然没有单一的测试可以测量所有肌肉的耐力，但前臂平板支撑可以测量腹部肌肉的耐力，而俯卧撑可以测量上身肌肉的耐力。此外，如果正确进行，前臂平板支撑可以发展核心力量和耐力，这是预防下背部受伤的重要因素。3. 测试顺序。每种必需的 PRT 模式的测试必须在同一天完成，每种模式测试之间间隔至少 5 分钟但不超过 15 分钟，并按照以下顺序进行：a. 俯卧撑、前臂平板支撑，然后是心肺（或替代有氧）模式。b. 由于可用的替代有氧运动设备数量有限或泳池中允许的最大游泳者数量，可能需要额外的协调以确保水手在前臂平板支撑和替代有氧运动模式测试之间的最长时间不超过 15 分钟。c. 排序和指挥体能领袖 (CFL) 比率的示例。以下是 200 名水手的指挥示例，该指挥需要至少八名经过培训、书面指定的 CFL/助理 CFL (ACFL)（每 25 名成员配备 1 名 ACFL）。有了八名 ACFL，可以同时进行四次 PFA 会议。关键要素是 1 名官方 (ACFL) 计时员、1 名官方观察员 (ACFL)、8 名参与者（A 组）和 8 名伙伴（B 组）。完成每种 PRT 模式后，A 组和 B 组将在参加下一种模式之前从参与者切换到伙伴。四次 PFA
机器学习模型用于研究针对半胱氨酸的蛋白质组共价配体能力
摘要：机器学习 (ML) 识别共价配位位点可能会加速靶向共价抑制剂的设计，并有助于扩大可用药的蛋白质组空间。本文我们报告了基于树的模型和卷积神经网络 (CNN) 的严格开发和验证，这些模型和神经网络是在新近整理的数据库 (LigCys3D) 上训练的，该数据库包含近 800 种蛋白质中的 1,000 多个配位半胱氨酸，由蛋白质数据库中的 10,000 多个三维结构代表。树模型和 CNN 的未见测试分别产生了 94% 和 93% 的 AUC（受试者工作特征曲线下面积）。基于 AlphaFold2 预测的结构，ML 模型以超过 90% 的召回率重现了 PDB 中新配位的半胱氨酸。为了协助共价药物发现社区，我们报告了 392 种人类激酶中预测的可配体半胱氨酸及其在序列比对激酶结构（包括 PH 和 SH2 结构域）中的位置。此外，我们还发布了可搜索的在线数据库 LigCys3D（https://ligcys.computchem.org/）和网络预测服务器 DeepCys（https://deepcys.computchem.org/），这两个数据库都将通过包含新发布的实验数据不断更新和改进。本研究代表了迈向由机器学习主导的大型基因组数据和结构模型集成的第一步，旨在为下一代共价药物发现注释人类蛋白质组空间。
能源效率计划，降低总体能源消耗
该计划是绿色建筑政策的一部分。实施这项包括能源效率计划的政策的主要目的是系统地准备任何新建筑设计或任何翻新工程，以确保遵循能源效率标准，这包括实施绿色建筑规范以及确保提供任何高效设备。制定此类计划以最大限度地减少大学建筑能源消耗的广泛框架如下：