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焦特布尔 MBM 工程学院
• 气体动力学与燃气轮机 • 发电 • 传热与传质 • 生产与运营管理 • 汽车工程 • 设施选址与布局规划 • 非传统能源 • 机械动力学 • 内燃机 • 液压机 • 制造技术 • 运筹学 • 制冷与空调 • 铸造与焊接 • 流体力学
布尔比地下实验室的深度科学
Boulby 地下实验室设施 2020：>4000m 3 级 1k 和 10k 洁净室实验室空间 100Mb 互联网空调、空气过滤、5T 和 10T 起重、液氮生成、通风柜和清洁准备 3000m 3 室外扩展区。电源和互联网
格勒诺布尔管理学院（GEM）
该学院位于科技之城格勒诺布尔，在技术与创新管理方面拥有深厚的专业知识。这种创始定位使其能够拓宽其在数字技术、健康、能源、创业、共享经济和地缘政治方面的研究和培训专业领域。GEM 是其自身教育模式的创造者，是一个实验、反思和混合的空间，提供 50 门全日制和工读制高等教育课程，以法语和英语授课，在格勒诺布尔和巴黎授课。
传单-CEA-格勒诺布尔
从纳米医学到个性化或再生医学；从医学成像到放射生物学；从医疗设备、制药工具和生物技术到环境监测系统和农业食品行业，医疗保健是广泛研究工作的核心重点。所有这些技能与一流的技术设施相结合，为医疗保健行业带来了创新，旨在预防疾病、改善医疗诊断并更有效地监测和治疗患者。
巴恩斯特布尔镇 2002 年度报告
前排： ROYDEN RICHARDSON，第 4 选区；GARY BROWN，第 8 选区；GARY BLAZIS，主席，第 10 选区；RICHARD CLARK，第 1 选区，后排：GREGORY MILNE，第 9 选区；RICHARD ELRICK，第 2 选区；CARL RIEDELL，第 5 选区；JANET JOAKIM，第 6 选区；AUDREY LOUGHNANE，第 11 选区；RICHARD BARRY，第 7 选区； ROBERT JONES，第三选区副总统 David Hansen，摄影 封面上： Mercy Otis Warren，W.，马萨诸塞州巴恩斯特布尔 Iyanough，(Iyanno, Iannis) 雕像 爱国者、诗人、历史学家、自由捍卫者 Mattachiest 部落的酋长 倡导者 – 权利法案，1728-1814 马萨诸塞州巴恩斯特布尔 Cummaquid – 约 1620 年 雕像 – 巴恩斯特布尔高等法院 雕像 – 海恩尼斯大街 雕塑家：David Lewis 雕塑家：David Lewis James Otis Jr.，马萨诸塞州西巴恩斯特布尔 消防员纪念碑 革命爱国者，1725-1783 森特维尔消防局 倡导者、演说家、政治家 马萨诸塞州森特维尔 雕像 – 巴恩斯特布尔高等法院 揭幕 – 2002 年 10 月 10 日 雕塑家：David Lewis 雕塑家：大卫·路易斯
洞悉念珠菌的结构，功能和影响...
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双鹰萨罗夫 - 萨博
SAROV 车辆可以使用两种不同的系绳作为 ROV 进行操作。一种是用于实时通信和远程任务（> 3 公里）的细光纤系绳，车辆由其内部电池供电。另一种是组合电源和通信系绳，标准长度为 1,000 米，用于长航时任务。作为 AUV，该车辆可以独立于船舶运行，具有避障能力，并且可以根据发射前下载的预先计划的指令或在浮出水面时通过无线通信传输的指令执行 MCM 任务。
WTTE-RNN：威布尔事件时间递归神经网络
在本论文中，我们提出了一种预测事件发生时间的新模型：威布尔事件时间 RNN。这是一个用于预测下一个事件发生时间的时间序列的简单框架，适用于我们遇到连续或离散时间、右删失、重复事件、时间模式、随时间变化的协变量或不同长度的时间序列中的任何一个或所有问题时。所有这些问题在客户流失、剩余使用寿命、故障、尖峰训练和事件预测中经常遇到。所提出的模型估计下一个事件发生时间的分布具有离散或连续威布尔分布，其参数是递归神经网络的输出。该模型使用生存分析中常用的特殊目标函数（删失数据的对数似然损失）进行训练。威布尔分布足够简单，可以避免稀疏性，并且可以轻松地进行正则化以避免过度拟合，但仍然具有足够的表现力来编码诸如增加、平稳或减少风险等概念，并且可以在允许的情况下收敛到点估计。预测的威布尔参数可用于预测下一个事件时间的预期值和分位数。它还导致未来风险的自然 2d 嵌入，可用于监控和探索性分析。我们使用通用的审查数据框架来描述 WTTE-RNN，该框架可以轻松地与其他分布一起扩展并适用于多变量预测。我们表明，常见的比例风险模型和威布尔加速故障时间模型是 WTTE-RNN 的特殊情况。所提出的模型在具有不同程度的审查和时间分辨率的模拟数据上进行了评估。我们将其与二元固定窗口预测模型和处理审查数据的简单方法进行了比较。该模型优于简单方法，并且被发现具有许多优势和与二元固定窗口 RNN 相当的性能，而无需指定窗口大小和在更多数据上进行训练的能力。应用于 CMAPSS 数据集以进行模拟喷气发动机的 PHM 运行至故障得到了有希望的结果。