2021 年 3 月 24 日——反恐和国际刑警组织关于化学、生物、杀伤性武器威胁的全球研究。去年 11 月的放射性和核 (CBRN) 恐怖主义: • 2020 年 3 月...
表1。通过Source FY2022表2的运营收入。植入商品代码的运营支出表3。山行线行动支出的经济贡献表4。资本支出的收入来源2022表5。资本支出2018-FY2022表6。植入部门分配资本支出(FY2022)表7。植入部门分配资本支出(FY2021)表8。植入部门分配资本支出(FY2020)表9。植入部门分配资本支出(2019财年)表10。植入部门分配资本支出(2018财年)表11。Mountain Line的资本支出的贡献(FY2018-FY2022)表12。Mountain Line的资本支出的贡献(FY2018-FY2022),简化表表13。山行线的总经济贡献(FY2022)表14。山行线的总经济贡献(20022财年运营贡献 +五年平均资本贡献)表15。在2022财年的产出表16。首15个支持行业 总税收捐款2022表17。 由于避免旅行而节省的钱总税收捐款2022表17。由于避免旅行而节省的钱
1 参谋长联席会议 (JCS),《综合战役联合概念 (JCIC)》,2018 年 3 月 16 日。2 美国特种作战司令部 (USSOCOM),《白皮书:灰色地带》,2015 年 9 月 9 日。3 JCS,《联合条令说明 1-19:竞争连续体 (JDN 1-19)》,2019 年 6 月 3 日,第 I 页。4 例如,参谋长联席会议主席,《军官专业军事教育政策》,CJCSI 1800.01F,2020 年 5 月 15 日;美国陆军训练与条令司令部 (TRADOC),TRADOC 小册子 525-3-1:2028 年美国陆军多域作战》,2018 年 12 月 6 日;美国空军,空军条令出版物 3-05:特种作战,上次更新时间为 2020 年 2 月 1 日;陆军总部,参谋长文件 #2:军事竞争中的陆军,2021 年 3 月 1 日。5 Geoffrey Till,“新的美国海上战略:来自外部的另一种观点”,海军战争学院评论,第第 68 卷,第第 4 期,2015 年秋季,第 34 页。
[4] Kisilevsky R. 从关节炎到阿尔茨海默病:关于淀粉样变性发病机制的最新概念。Can J Physiol Pharmacol,1987,65:1805-15 [5] György B、Lööv C、Zaborowski MP 等人。CRISPR/Cas9 介导的瑞典 APP 等位基因破坏作为早发性阿尔茨海默病的治疗方法。Mol Ther Nucleic Acids,2018,11:429-40 [6] Zetterberg H、Mattsson N. 了解散发性阿尔茨海默病的病因。Expert Rev Neurother,2014,14:621-30 [7] Jack CR Jr、Knopman DS、Jagust WJ 等人。阿尔茨海默病病理级联动态生物标志物的假设模型。Lancet Neurol,2010,9:119-28 [8] Ittner LM、Ke YD、Delerue F 等。tau 的树突状功能介导阿尔茨海默病小鼠模型中的淀粉样蛋白 β 毒性。Cell,2010,142:387-97 [9] Muralidar S、Ambi SV、Sekaran S 等。tau 蛋白在阿尔茨海默病中的作用:主要的病理因素。Int J Biol Macromol,2020,163:1599-617 [10] Wang X、Wang W、Li L 等。阿尔茨海默病中的氧化应激和线粒体功能障碍。 Biochim Biophys Acta, 2014, 1842: 1240-7 [11] Grothe M, Heinsen H, Teipel SJ. 成年年龄范围内以及阿尔茨海默病早期阶段胆碱能基底前脑萎缩。Biol Psychiatry, 2012, 71: 805-13 [12] He Y, Ruganzu JB, Jin H, et al. LRP1 敲低通过调节 TLR4/NF- κB/MAPKs 信号通路加重 Aβ 1-42 刺激的小胶质细胞和星形胶质细胞神经炎症反应。Exp Cell Res, 2020, 394: 112166 [13] Huang HC, Hong L, Chang P, et al.壳寡糖减弱Cu 2+诱导的细胞氧化损伤和细胞凋亡,涉及Nrf2激活。Neurotox Res,2015,27:411-20 [14] Tomljenovic L. 铝和阿尔茨海默病:经过一个世纪的争论,是否存在合理的联系?J Alzheimers Dis,2011,23:567-98 [15] Shen H,Guan Q,Zhang X,等。阿尔茨海默病神经炎症的新机制:肠道菌群介导的NLRP3炎症小体的激活。Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry,2020,100:109884 [16] Ferreira-Vieira TH,Guimaraes IM,Silva FR,等。阿尔茨海默病:针对胆碱能系统。Curr Neuropharmacol,2016,14:101-15 [17] Scannevin RH。针对神经退行性蛋白质错误折叠障碍的治疗策略。Curr Opin Chem Biol,2018,44:66-74 [18] Giau VV,Lee H,Shim KH 等人。CRISPR-Cas9 的基因组编辑应用促进阿尔茨海默病的体外研究。Clin Interv Aging,2018,13:221-33 [19] Gupta D,Bhattacharjee O,Mandal D 等人。CRISPR-Cas9 系统:基因编辑的新曙光。生命科学, 2019, 232: 116636 [20] Makarova KS, Wolf YI, Alkhnbashi OS, et al.更新了
1. M.Bourogaoui、H. Ben Attia Sethom、I. Slama Belkhodja,“可调速驱动器中的速度/位置传感器容错控制 - 综述”,ISA Transactions,Elsevier,第 64 卷,第 269-284 页,2016 年 9 月。2. M.Dagbagi、A. Hemdani、L. Idkhajine、MW Naouar、E. Monmasson 和 I. Slama Belkhodja,“在低成本 FPGA 中实现的基于 ADC 的嵌入式实时电源转换器模拟器 - 应用于并网电压源整流器的容错控制”,IEEE Transactions on Industrial Electronics,第 63 卷,第 7 期,第 825-865 页,2016 年 9 月。 2,第 1179 – 1190 页,2016 年。3. A.Damdoum、I. Slama-Belkhodja、M. Pietrzak-David 和 M. Debbou,“电网故障下双馈感应机抽水蓄能系统的低电压穿越策略”,Elsevier,可再生能源,第 95 卷,第 248-262 页,2016 年 9 月。4. M.Merai、MW Naouar、I. Slama-Belkhodja 和 E. Monmasson,“基于 FPGA 的三相并网转换器容错空间矢量滞后电流控制”,IEEE Trans. Indus. Electron. , 第 63 卷,第 11 期,第 7008-7017 页,2016 年。 5. H.Ben Abdelghani、A. Bennani Ben Abdelghani、F. Richardeau、J.-M. Blaquière、F. Mosser 和 I. Slama-Belkhodja,“三电平混合中性点钳位飞行电容转换器的容错拓扑和控制”,IET 电力电子杂志,第 9 卷,第 12 期,第 2350 页,2016 年。 6. M.Ben Saïd-Romdhane、MW Naouar、I. Slama-Belkhodja 和 E. Monmasson,“基于 LCL 滤波器的并网转换器的稳健有源阻尼方法”IEEE 电力电子学报,第 32 卷,第 9 期,第 7008-7017 页,2016 年。 6739 - 6750,2017 7. F.Mouelhi、H. Ben Attia-Sethom、I. Slama-Belkhodja、L. Miègeville 和 P. Guérin,“正常和受扰运行条件下住宅负载的快速事件检测算法”,欧洲电气工程杂志,第 18 卷,第 1-2 期,第 95-116 页,2016 年。 8. I.Ouerdani、H. Ben Abdelghani、A. Bennani Ben Abdelghani、D. Montesinos-Miracle 和 I. Slama-Belkhodja,“具有恒定开关频率的 3 级 NPC 转换器的空间矢量调制技术”,电力电子进展,第 2016 卷,文章 ID 6478751,13 页。 9. H.Ben Abdelghani、A. Bennani Ben Abdelghani、F. Richardeau、J.-M。 Blaquière、F. Mosser、I. Slama-Belkhodja,“三电平混合中性点钳位飞行电容转换器的容错拓扑和控制”,IET 电力电子学杂志,第 9 卷,第 12 期,第 2350 页 10. I.Ouerdani、A.Ben Abdelghani-Bennani、I. Slama-Belkhodja,“基于脉冲宽度调制的模块化多电平转换器策略的谐波分析”,国际可再生能源研究杂志 (IJRER),2016 年。 11. H.Ben Abdelghani、A. Bennani Ben Abdelghani、F. Richardeau、I. Ouerdani 和 I. Slama-Belkhodja,“用于高性能感应机驱动的混合三电平转换器”,电气系统杂志 JES,于 2016 年 12 月接受出版。
我们的城市再生计划纳入了新的可持续住宅,绿色的房屋,并支持公共和积极的运输。通过出售理事会土地,我们吸引了他人的投资,创造就业机会并促进当地企业。通过创建充满活力的公共场所,社区设施和娱乐区,我们培养社会互动,社区感以及改善的健康和福祉。并通过与Mana Whtua合作,并通过我们更广泛的社区餐饮,我们支持当地的艺术和文化,并整合文化元素,以增强当地的地位和身份感。
患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、严重脑瘫、头部创伤、多发性硬化症和肌营养不良症的患者无法与外部环境进行交流(闭锁综合征)。一些研究小组试图为神经肌肉受损患者开发独立于周围神经和肌肉的新型交流技术。一种有前途的方法是使用神经电信号,例如脑电图 (EEG) 或皮层内的单元神经活动,这些信号源自人脑作为控制或通信信号。通过执行设计的任务,可以生成特定的脑信号模式来激活外部设备或表达用户意图。这种技术被称为“脑机接口 (BCI)”。在我们的实验室中,我们提出了一种基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI)。我们仅使用一个放置在 Oz 位置的 EEG 电极,参考国际 EEG 10-20 系统,参考电极位于右乳突。由发光二极管 (LED) 或液晶显示器 (LCD) 中相位标记闪光引起的 SSVEP 被实时识别,以便控制计算机光标、遥控汽车、多媒体设备、键盘输入系统等。准确性和信息
6. 职责内容 1. 作为海军设施工程系统司令部 FEAD Camp Butler 主管合同专家 GS-13、合同专家 GS-12 和 FEAD Camp Butler 采购部门主任的采购和合同助理,任职者将执行以下任务: 独立执行与建设和设施相关要求的所有授予前和授予后行动中的任务。 利用各种电子系统执行文件。 熟悉与该职位相关的美国法律、法规和程序。 执行各种文书和技术导向职责,支持涉及小额采购和正式承包设施支持服务和建设的采购活动。 准备合同文件,包括审查工作范围、生成报价请求 (RFQ)、发出采购订单、修改、修订等。 建立和维护合同文件。确保所有相关文件都包含并归档在适当的合同中,并根据政府合同的规则和规定审查完整性和准确性。授予和管理的合同类型在简化采购程序 (SAP) 的门槛之内。 协调现场访问和预提案会议。 将报价或问题转发给相关技术人员。 完成分配的合同和任务订单。 接待访客和来电,确定电话,确定询问的性质,并提供所需信息或转介给适当的员工。 使用 Microsoft Word 和 Microsoft Excel 维护合同行动的跟踪系统,即付款、授予、修改和任务订单。 接收、记录和验证承包商提交的所有发票,并转发给适当的人员进行处理。 在需要时,协助合同专家处理发票。 根据分配完成其他相关或附带职责。 特殊职务状况 出色的工作条件(如有):N/A 7. 资格要件/身体条件 资格/身体要求 * 必须具备达到第 1 项所示语言能力水平 (LPL) 的英语能力。 1 项に示された语学能力等级reberuに相当する英语日语能力が必要となります。
申请人(现任 MLC/IHA 员工)必须通过电子邮件(电子申请)提交 PDF、Excel(参见第 9 节)或 Word 格式(最多 3 个附件)的以下所需文件。不接受 PDF、Excel 或 Word 格式以外的文件。现任 MLC/IHA 员工必须通过电子邮件(电子申请)提交以下所有必需文件(PDF、Excel(参见第 9 项)、Word 格式(最多 3 个附件)。不接受除 PDF、Excel、Word 格式以外的文件。请参阅下面第 9 项,了解如何提交申请文件的说明。请注意,如果您没有下面列出的所有必需文件,或者您没有按照下面第 9 项中的说明提交申请,您将不予考虑。如果未遵循以下所有所需文件或以下第 9 项中有关如何提交申请文件的说明,您的申请将不被接受或不被考虑。 1. 职位空缺公告申请(HROY 表格 1) 2. 专业工作经验简历 1 和 2 必须用日语或英语填写 3. 其他所需文件(对于现任 MLC/IHA 员工,当勾选以下任何文件时,将它们合并到一个文件附件中)
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要,包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等,2012],研究Algae和Plankton Dynamics [Son等,2015],或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外,对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等,2007; Botvynko等,2023]。尽管如此,在海面上产生逼真的轨迹,在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等,2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille,2017a]。然而,基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确,从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法,例如卷积神经网络(CNN),复发性神经网络(RNN),长期记忆(LSTM)网络以及生成性模型,例如变异自动编码器(VAE)(VAES)或诸如捕获的捕获范围内的既定能力(GANS),表现出巨大的能力,表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等,2020,Jiang等,2019,Jenkins等,2023,Julka等,2021,Dan,2020年]。然而,只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams,2022]。由于上述局限性,本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架,称为漂移网,用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬,并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的,包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码,这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等,2023年]。在此表示形式中,该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的,这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。