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(水)10时00分电话053-472-1111 - 防卫省・自卫队
5.投标保证金：投标保证金及合同保证金免除。 6.投标无效：第4项规定不具备投标资格的投标人所作的投标无效。 7.适用合同条款：（1）货物采购合同条款。（2）关于串通等违法行为的特别条款。 8.关于排除有组织犯罪的特别条款。 9.其他：（1）希望投标的投标人必须事先与防卫省互助会滨松支部联系。 Q.联系方式：防卫省互助会滨松支部清水分公司地址：静冈县滨松市西区西山町432-8001号
压水反应堆设施在场外电源瞬变期间的应急电源系统的可靠性分析
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根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
国立中山大学生成式AI 工具使用参照指引
备注： 1. 本校在学学生违反学术伦理应依「国立中山大学在学学生学术伦理规范暨违反学术伦理案件处理要点」及「国立中山大学硕、博士学位論文抄袭、代写、舞弊处理原则」 办理。
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基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。
