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ARGUS – 完整的数据采集软件套件...
在 ARGUS 的开发过程中，对操作可靠性、高性能和易操作性的需求被放在了首位。在设计内部结构时，重要的是 ARGUS 既应能够在单处理器系统上运行，又应能够在多处理器系统上运行，以提高实时能力。为此，ARGUS 被划分为许多独立的进程，每个进程都包含多个线程。因此，可以并行处理多个任务。ARGUS 会自动适应硬件配置，并对其进行最佳利用。作为用户，您无需担心这一点。多处理器系统可以具有多种架构，例如一台 PC 中的多个 CPU、PC 中的智能 PCI 卡或带有分散式智能外围设备的 PC。您将欣赏 ARGUS 的直观操作、流畅的图形结构和极快的数据访问。使用 ARGUS，您可以轻松快速地掌握最复杂的任务。然而，由于采用开放的模块化系统架构，ARGUS 可以随时扩展和调整。 ARGUS 支持的多种接口
药物滥用的简短干预和简短治疗
1-1 药物滥用严重程度和护理级别 ......................................................................................................................4 1-2 根据环境制定的简短干预目标 ...................................................................................................................... 6 2-1 变化阶段 ...................................................................................................................................................... 15 2-2 目标示例 ...................................................................................................................................................... 16 2-3 美国成瘾医学协会 (ASAM) 患者安置标准 .............................................................................18 2-4 框架 ...................................................................................................................................................... 19 2-5 简短干预脚本 .............................................................................................................................................20 2-6 酒精中毒简短干预筛查 .............................................................................................................................22 2-7 客户反馈和行动计划 .............................................................................................................................23 2-8 在不同阶段谈论变化 .............................................................................................................................24 2-9 积极倾听的步骤 .............................................................................................................................................26 2-10药物滥用治疗以外的专业人员，可以实施短期干预 ...................................................................................................................................... 28 3-1 长期治疗的标准 ...................................................................................................................................... 39 3-2 提供短期治疗的选定标准 ...................................................................................................................... 40 3-3 短期治疗方法 ...................................................................................................................................... 42 3-4 所有短期治疗的特点 ............................................................................................................................. 44 3-5 短期评估工具样本 ............................................................................................................................. 45 4-1 经典条件作用和操作性学习 ...................................................................................................................... 52
利用脑类器官和结构功能理论了解人类大脑
摘要。基本的神经生物学临床试验范式促使我们使用约束数学模型和个性化人源脑器官分析来预测临床结果并安全地开发新疗法。对大脑施加的物理约束可以指导对实验数据的分析和解释以及数学模型的构建，这些模型试图理解大脑的工作方式和认知功能的产生方式。为人源脑器官开发这些数学模型为测试有关人脑的新假设提供了机会。当涉及到测试有关大脑的想法时，需要在实验的可及性、操作性和复杂性之间取得谨慎的平衡，以便将神经生物学细节与更高级别的认知特性和临床考虑联系起来，我们认为应用于脑器官模型的基本结构功能约束提供了一条前进的道路。此外，我们表明这些约束出现在神经活动和学习的典型和新颖的数学模型中，并且我们提出基于约束的建模和表示的使用可以连接到机器学习以获得强大的互惠互利。
CMOS模拟信号的性能参数优化
设计理想的模拟电路由于非常大的集成而变得困难。互补的金属氧化物半导体（CMOS）模拟整合电路（IC）可以使用进化方法来找出每个设备的尺寸。使用高级纳米晶体管晶体管技术（180 nm）设计了CMOS操作性转导放大器（CMOS OTA）和CMOS电流传送带第二代（CMOS CCII）。CMOS OTA和CMOS CCII都具有较高的性能，例如广泛的频率，电压增益，发动速率和相位边缘，以在信号处理中包括非常广泛的应用，例如活动过滤器和振荡器。优化方法是一种迭代过程，它使用优化算法来更改设计变量，直到确定最佳解决方案为止。在这项研究中，采用了不同种类的算法遗传算法（GA），粒子群优化（PSO）和杜鹃搜索（CS）来增强和增强性能参数。减少开发常规操作放大器的安装时间所需的时间。一些研究降低了在各种频率下使用的功率的值。其他人以极高的频率运行，但其功耗大于以较低频率运行的功耗。
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Bertrandt AG宣布：“作为主要股东和客户，保时捷一直是Bertrandt的重要战略合作伙伴。鉴于汽车行业和我们公司的动态转型，我们欢迎保时捷愿意为监督委员会的战略工作提供进一步的专业知识。”保时捷AG说：“伯特兰特是保时捷的重要战略投资。因此，我们希望将公司转变为具有更多专业知识的国际领先的，多元化的工程服务提供商。当然，将保留伯特兰特的独立性。这是公司成功的重要基础。”了解更多信息：www.bertrandt.com/en通过我们的发展绩效，我们加速技术进步，并为可持续的未来做出相关的贡献我们是拥有多年汽车专业知识的独立且国际开发服务提供商。凭借跨行业的知识和对系统和产品的整体了解，我们在整个价值链上创建了技术解决方案。我们专注于趋势主题，例如数字化，电子操作性和自主系统，主要用于汽车，航空和机械工程领域，并始终如一地促进这些领域量身定制的解决方案的开发。我们每天都在研究这一点 - 全球50多个网站的大约14,000名员工。
无人机设计与开发概述
摘要：无人机，又称无人驾驶飞行器 (UAV)，是当今最强大、最受欢迎的技术。无人机行业充满挑战，需要多种技术的协同才能取得成功。如今，无人机技术在研究人员和产品开发公司中是最受欢迎的技术，这是因为我们拥有种类繁多的控制器、处理器、传感器、电机等，可以根据军事或商业应用的需求进行最佳匹配。此外，对远程监控以及执行远程操作（例如运送食物、药品等）的需求也日益增长。尽管无人机具有这些诱人的优势，但由于飞行自主性、路径规划、电池续航时间、飞行时间和有限的有效载荷能力等方面的几个关键问题，其操作性仍面临限制，因为直觉上不建议装载电池等重物。因此，本研究的主要目标是深入了解无人机的潜力、特性和功能问题。本文探讨了无人机及其在军事和商业应用中的用途。还重点介绍了军事和商业应用的最新技术，不仅限于搜索和救援、监视、交通监控、天气监测和消防、个人任务、安全和新闻报道。关键词：无人机、技术、无人驾驶飞行器 (UAV)、GPS、机器人操作系统 (ROS)
民航要求第 3 部分
印度政府民航技术中心总监办公室，萨杜尔戎机场 OPP，新德里民航要求第 3 节 - 航空运输系列“C”第 II 部分 1994 年 3 月 1 日生效：即日起主题：授予经营定期客运航空运输服务许可证的最低要求。1. 引言 1937 年航空规则第 134 条第 1 款规定，除非获得中央政府的许可，并根据航空规则附表 XI 的规定并受其约束，否则任何人不得经营往返印度、在印度境内或穿越印度的任何定期航空运输服务。本民航要求包含授予定期航空运输运营许可证的最低适航性、操作性和其他一般要求。本 CAR 是根据 1937 年航空规则第 133A 条的规定颁发的。这些要求是对国际民航组织附件 6 第 I 部分适用于定期运营的要求的补充。2. 定义“定期航空运输服务”是指在相同的两个或多个地点之间开展的航空运输服务，并根据公布的时间表运营，或以定期或频繁的航班运营，从而构成可识别的系统系列，每个航班均向公众开放。
植被管理操作手册
1 目标本植被管理操作手册的目标是为项目制定一套输电通行权综合植被管理计划，通过防止输电通行权 (ROW) 上的植被导致停电并通过保持输电线与输电通行权上及沿线植被之间的间隙将 ROW 附近植被导致的停电降至最低，从而保持电力传输系统的可靠性。该计划的基本理念是仅针对与申请人 (Eight Point Wind, LLC) 的土地使用不相容的工厂，目标如下：• 输电可靠性 — 通过植被控制实现电力服务的可靠性，而不管可达性或可操作性如何。• 最大限度地减少火灾隐患 — 首先确定潜在问题，然后将燃料水平降低到可接受的限度。• 合规性 — 确保申请人遵守政府与植被相关的法规和限制。遵守 NERC 标准 FAC 003-3 植被管理和州法规至关重要。• 资源管理 — 通过确定工作量来控制资源的能力。仅在需要时才进行处理，从而允许有效利用分配的资源。因此，工作量和资源将保持平衡。• 改善/维护可达性 - 通过在切实可行的情况下控制结构垫和巡逻道路上及周围的植被，促进结构和通行权的可达性。
卫星观测的动态靶向，包括起伏成本和复杂的观察力*
摘要 - 最大化有限的地球观察卫星资源的实用性是一个困难的问题。动态焦油获取是应对这一挑战的一种方法，该方法智能地计划并根据LookAhead传感器的信息来计划并执行主要传感器观察。但是，当前的实现未能解释逼真的卫星操作性，并使用静态实用程序来重复观察同一目标。为了解决这些局限性，我们实施了一个更通用的动态定位框架，该框架包括基于物理的摇摆模型，一个动态模型的观察效用模型以及用于收集高维修率观测值的算法。为了展示此框架，我们还提供了复杂的Dynamic效用模型，这些模型适用于许多任务和新算法，用于智能地安排使用摆动限制和改变效用的智能观察，包括贪婪的算法和深度优先搜索算法。为了评估这些算法，我们通过两个数据集测试了它们在模拟运行中的性能，并与当今地球科学任务中大多数调度算法的算法的性能进行比较，以及一个棘手的上限。我们表明，我们的算法具有从地球科学任务中改善科学回报的巨大潜力。
迈向负责任的 AI 开发生命周期
世界各地的立法和公众情绪都将公平性指标、可解释性和可解释性作为负责任地开发道德人工智能系统的规定。尽管这三大支柱在该领域的基础中发挥着重要作用，但它们的操作性却具有挑战性，而在生产环境中解决这些问题的尝试往往让人感觉是西西弗斯式的。这种困难源于许多因素：公平性指标在计算上难以纳入训练中，而且很少能减轻这些系统造成的所有危害。可解释性和可解释性可以被玩弄以显得公平，可能会无意中降低训练数据中包含的个人信息的隐私，并增加用户对预测的信心——即使解释是错误的。在这项工作中，我们提出了一个负责任地开发人工智能系统的框架，通过结合信息安全领域和安全开发生命周期的经验教训来克服在对抗环境中保护用户所面临的挑战。具体来说，我们建议在开发人工智能系统的背景下利用威胁建模、设计审查、渗透测试和事件响应的概念来解决上述方法的缺点。