课堂之外的机会。我们的学生享受着活跃而多样的课外体验,拥有 100 多个学生俱乐部和 30 多个运动队。BSISME 学生通常会加入 IEEE 学生分会、美国机械工程师学会、IEEE 机器人与自动化学会学生分会、IEEE Eta Kappa Nu 荣誉学会、Pi Tau Sigma 学会、女性工程师协会和工程产品设计与创新学会等组织。其他受欢迎的活动包括 IEEE 学生日、无人机设计学院、无人机驾驶学院和相扑机器人比赛。我们的学生还喜欢出国实地考察并与美国备受推崇的大学进行交流。
有许多因素可能会影响电池的降解行为,例如充电循环的数量或充电率。在这里,我们研究了工作温度对锂离子正极电极中微结构结构降解的影响。为此,微型结构的特征是在不同工作温度下在6C(10分钟)下循环的阴极,即20℃,30°C,30°C,40°C和50°C,每种工作条件扫描扫描电子显微镜(SEM)图像(SEM)图像的crossection Elector Simarcopoy(SEM)图像。5 mn 0。3 CO 0。2 O 2(NMC532)电极,以确定结构描述符,例如全局颗粒孔隙率,裂纹尺寸/长度/宽度/宽度分布,孔隙度以及单个颗粒的特定表面积分布。此外,已经部署了一种立体方法来研究局部粒子孔隙度,该孔隙度是距离粒子中心的距离的函数。结果表明,颗粒孔隙度随循环温度的升高而增加。粒子孔隙度在粒子中心最大,沿粒子半径降低至外部。粒子表面积在四个循环温度的老化条件下相似。
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如何申请?步骤1:候选人应通过其部门/研究所负责人以规定格式填写所附表格,申请实习计划。步骤2:从填充表格中取出打印,并在所有页面的底部签名。第3步:该申请应伴随着相关文件的自我调查副本,并从父母机构部长/研究所负责人获得了无异议证书(NOC)。步骤4:将签名注册表格的扫描副本发送至larpmadmin@larpm.in,并在21.12.2023上或之前使用支持文件。注意:程序手册,申请表和NOC证书可在我们的网站上获得:https://www.cipet.gov.in/job-opportunities/contractual_positions.php
简介:移民,尤其是来自中东的移民,与本地人口相比,在获得医疗保健方面的健康状况较差,并且需要为这个脆弱的群体进行文化上适当的教育。这项研究的目的是描述开发适合文化的工具以支持2型糖尿病移民的自我保健的过程。方法:在这项共同设计研究中,开发了一种用于支持2型糖尿病移民的自我护理的工具。患有2型糖尿病,医疗保健提供者和研究人员的移民患者参加了基于六个要素的过程;参与,计划,探索,开发,决定和改变。从2021年2月到2022年12月,进行了思想组,并通过头脑风暴,优先级和原型制定开发工具。结果:总共有14名移民患者,十名医疗保健提供者和4名研究人员参加了共同设计过程。患者希望收到有关2型糖尿病自我保健行为的信息。医疗保健提供者要求在哪里指导其患者有关患者自己语言中有关糖尿病的可靠信息的明确说明。所有参与者都同意,可以通过录制的视频和/或演讲和图片以不同的格式(文本(纸或在线),视听视频)提供信息。讨论:共同设计的过程导致了几种与各种文化背景的重要性有关的重要见解和经验。关键字:2型糖尿病,自我护理,文化,患者教育,初级医疗保健在与最终用户作为利益相关者进行共同设计研究时,重要的是,利益相关者在经验方面具有多种背景,无论是患者,以及提供或实施卫生服务的患者。在这项研究中,包括有关背景不同的患者,非常重要;性别,年龄,健康素养,职业,在瑞典生活的岁月和糖尿病持续时间。
关于 Preferred Networks Preferred Networks (PFN) 成立于 2014 年 3 月,旨在开发深度学习、机器人技术和其他先进技术的实用、现实应用。PFN 的业务领域包括交通运输、制造、生命科学、机器人、工厂优化、材料发现、教育和娱乐。2015 年,PFN 开发了开源深度学习框架 Chainer™。配备 MN-Core™ 深度学习处理器的 PFN 的 MN-3 超级计算机在 2020 年和 2021 年三次荣登 Green500 榜单榜首。https://www.preferred.jp/en/
同样,新兴的全球业务服务部门(传统上称为业务流程外包或“ BPO”)能够通过通过审查,技能和管理工人的产出来管理自由职业市场的技能和质量短缺来利用在自由职业市场中管理技能和质量短缺的国际市场。虽然数字外包领域是从国际演员降低成本的愿望中出现的,但今天我们看到了全球人才库以及管理良好的利基服务提供商的出现。尽管自2000年代初以来,全球BPO就在非洲存在,但在过去几年中,该行业通过正式的托管服务工作实现了更大的规模。
图 1。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的矢量数据模型示例图 2。用于在 GIS 中表示底栖栖息地特征的栅格数据模型示例图 3。栖息地规模、传感器分辨率、分析/可视化技术与底栖栖息地测绘资金之间的关系图 4。传感器的相对尺度和底栖栖息地测绘分析图 5。多波束测深数据显示数据分辨率对在不同空间尺度上可视化底栖栖息地的影响图 6。底栖栖息地数据的数据显示、数据分析和数据集成之间的差异示例图 7。显示了显示和分析测深数据的不同技术的图表。转换为栅格 (b) 的水深点数据 (a) 可以查询以获取其他数据,例如深度轮廓 (c) 图 8。图示说明从侧扫声纳马赛克中划定地质基质,随后使用更高分辨率的 SPI 样本划定子栖息地 图 9。侧扫和多波束声纳数据的比较显示数据连续性的差异 图 10。Kostylev 等人的底栖栖息地测绘示例。2001 图 11。不同点插值技术的比较 图 12。使用平面视图摄影进行鳗草监测的示例数据收集和分析方法。
海底环境的测绘和地理空间分析是一项多学科任务,近年来由于技术的进步和调查系统成本的降低,这项任务变得更加容易完成。海底物理、生物和化学成分之间存在着复杂的关系,需要先进的综合分析技术,以使科学家和其他人能够直观地看到模式,并由此推断出海底过程。有效的海洋栖息地测绘、分析和可视化尤为重要,因为潮下海底环境不易用肉眼直接观察。因此,海底环境研究严重依赖遥感技术来收集有效数据。由于许多底栖科学家不是测绘专业人士,他们可能没有充分考虑数据收集、数据分析和数据可视化之间的联系。项目通常从明确的目标开始,但可能会受到从收集到分析和呈现的整个过程中保持数据质量所需的技术细节和技能的阻碍。缺乏对整个数据处理过程的技术理解可能会成为成功的重大障碍。虽然许多底栖生物测绘工作已经详细说明了与项目总体科学目标相关的方法,但只有少数已发表的论文和报告关注分析和可视化部分(Paton