XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System次数的
自主物流系统下飞机出动次数的模拟
在竞技场中进行模拟 ................................................................................................................33 假设 ................................................................................................................................33 数据收集 ................................................................................................................................35 模型开发 ................................................................................................................................37 模型初始化 .............................................................................................................................39 飞行前操作 .............................................................................................................................40 出击 .............................................................................................................................................41 飞行后操作 .............................................................................................................................42 PHM 区域 .............................................................................................................................42 故障排除和行动请求 .............................................................................................................44 维护操作 .............................................................................................................................46 MFHBCF 可靠性增长的实施 .............................................................................................48 学习曲线的实施 .............................................................................................................................50 模型验证和确认 .............................................................................................................................52 结论 .............................................................................................................................................53
使用散射系数来确定使用寿命...
kemenperin.go.id › download › Pemakai... PDF 2017 年 11 月 16 日 — 2017 年 11 月 16 日 散射因子对飞机部件运行寿命的应用......只要其运行，疲劳寿命就是负载次数的总和。
使用 ads-b 改善空域监视 - Asecna.aero
地面（用于 ATC）ADS-B 旨在随着进近次数的增加而简化空中交通管制 (ATC)，从而提高安全性并增加机场容量。空中（用于机组人员）ADS-B 提供信息以增强飞行员的交通意识，从而实现更优化的飞行高度，从而节省燃料。
奥克西塔尼亚的百日咳。截至 2024 年 7 月 26 日更新。
过去两周内因疑似百日咳而到急诊室就诊的人数减少。这些就诊主要针对儿童（自 2024 年初以来，15 岁以下和 1 岁以下儿童分别占就诊次数的 43% 和 29%），其中 1 岁以下儿童的住院率最高（73%）（图 1）。
econiches：使用闪亮的仪表板和R包装
方法：这项前瞻性注册的随机对照试验将在中风后六个月内招收54名患者。接纳患者将在入院时接受住院康复的资格筛查。同意患者将根据中风的严重程度随机分组，以在住院康复期间内每周90分钟的步态训练干预措施接受RGT或通常的护理。患者将在住院康复以及1月和3个月的随访中完成对步行和健康结果的评估。意图对治疗和按协议分析进行评估以评估安全性[不良事件的速率，视觉模拟量表和治疗率的速度]，步行功能[通过10米步行测试通过功能性行动测试，功能性行为耐力，通过6分钟步行测试进行步态耐力]和健康量表的降低，降级量表，评估次数的次数和持续时间的均可评估工具，并评估次数，并评估次数，并评估次数，并评估次数的延续时间，并评估次数，并评估次数，并评估次数，并评估次数，并评估次数，并评估次数，并评估工具，并评估次数尺度和中风冲击量表– 16]以及成本分析。
脆性 X 综合征的女性携带者
母亲为前突变携带者（55-200 次重复）：CGG 重复在前突变范围内的女性是 FXS 携带者。她们本身没有 FXS，但有在以后的生活中患上脆性 X 相关疾病的风险。在 FXS 的女性携带者中，遗传变化可以随着传递给后代而扩大。这种扩大的可能性随着 CGG 重复次数的增加而增加。因此，具有前突变的女性可能会将全部突变遗传给她的孩子。
空间耦合LDPC码的分层译码算法
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线，其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系，其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果，可以看出： (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时，所提算法的性能优于 SWD 算法。如，当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时，为达到 10 –6 BER ，所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ，而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB ， 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时，与 SWD 算法相比，所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如，当信噪比为 2.5 dB 时，为了获得 10 –3 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ；当信噪比为 4.0 dB 时，为了达到 10 –5 的 BER ，所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ，此时所提算法的迭代
2016-2025 年战略 - 国际助残
我们的组织通过控制支出和留出资金用于创新，确保有能力投资转型。为此，我们发起了一系列变革，包括审查涉及过高交易成本的流程、简化总部和实地结构以及更好地进行采购谈判。我们非常重视改善和加强实地行动。这反映在我们在许多领域（无人机、3D 打印，还有社会创新）的创新运营方法中，或反映在“被遗忘的”危机中紧急干预次数的增加中。
修改后的可靠性和有效性...
目的：研究改良血压计测试（MST）对慢性卒中患者上肢肌肉力量评估的信度（重测信度和评分者间信度）和效标关联效度，并确定结果是否受试验次数的影响。患者与方法：使用便携式测力计和MST（以mmHg为单位）对57位卒中患者的11个上肢肌肉群进行双侧肌力测量。为了研究试验次数是否会影响结果，采用了单因素方差分析。对于MST的重测信度/评分者间信度和效标关联效度，计算了组内相关系数（ICC）、Pearson相关系数和判定系数。结果：不同次数的试验为所有评估的肌肉提供了相似的值（0.01 ≤ F ≤ 0.18；0.83 ≤ p ≤ 0.99），并具有足够的重测（0.83 ≤ ICC ≤ 0.97；p < 0.0001）和评分者间信度（0.79 ≤ ICC ≤ 0.97；p < 0.0001）和效度（0.61 ≤ r ≤ 0.95；p < 0.0001）。除了捏力（0.39 ≤ r ≤ 0.54）外，使用 MST 获得的值可以很好地预测使用便携式测力计获得的值（0.60 ≤ r 2 ≤ 0.86）。结论：MST 显示出足够的测量特性，可用于评估慢性中风患者上肢肌肉的强度。熟悉后，一次试验即可提供足够的强度值。
图像处理项目 2 过滤、边缘检测和...
高斯核由使用先前定义确定的权重组成。但是，还有另一种方法可以通过使用卷积来生成这些权重。实际上，如果我们使用标准向量 [1, 1] 并第一次对其自身应用卷积，然后对结果应用卷积，我们将得到牛顿二项式定理的系数。根据中心极限定理，随着迭代次数的增加，该定理可以很好地近似高斯分布。下图对此进行了说明。用于生成此结果的代码将在实施部分中介绍。结果已归一化，我们可以清楚地看到，即使经过几次迭代，它也会收敛到高斯分布。