1世界卫生组织。全球健康估计:死亡的主要原因。https://www.who.int/data/gho/gho/data/themes/死亡 - and-and-global-health-health-estimates/ghe-leading-causes-of-of-of-of-of-of-deph。 2非洲地区办事处(2011年)。 关于非洲地区的非传染性疾病的Brazzaville宣言,可以预防和控制非洲地区。 https://www.afro.who.int/publications/brazzaville-declaration-noncommunicable-diseases-预防与控制 - Who-who-African 3世界卫生组织(WHO)。 监视卫生系统的构件:指标及其测量策略的手册。 日内瓦,瑞士:世界卫生组织; 2010年。 https://cdn.who.int/media/docs/default-source/service- availability-and-readinessassessment%28sara%29/related-links-%28sara%29/who_mbhss_2010_cover_toc_web.pdf 4 Collins Téa E, Nugent Rachel, Webb Douglas, Placella Erika, Evans Tim, Akinnawo Ayodele等人。 对结算的时间:预防和控制非通信疾病的发展合作BMJ 2019; 366:L4499 5非洲地区办事处(2017年)。 将基本NCD服务集成到初级卫生保健中的区域框架。 https://apps.who.int/iris/handle/10665/334349https://www.who.int/data/gho/gho/data/themes/死亡 - and-and-global-health-health-estimates/ghe-leading-causes-of-of-of-of-of-of-deph。2非洲地区办事处(2011年)。关于非洲地区的非传染性疾病的Brazzaville宣言,可以预防和控制非洲地区。https://www.afro.who.int/publications/brazzaville-declaration-noncommunicable-diseases-预防与控制 - Who-who-African 3世界卫生组织(WHO)。监视卫生系统的构件:指标及其测量策略的手册。日内瓦,瑞士:世界卫生组织; 2010年。 https://cdn.who.int/media/docs/default-source/service- availability-and-readinessassessment%28sara%29/related-links-%28sara%29/who_mbhss_2010_cover_toc_web.pdf 4 Collins Téa E, Nugent Rachel, Webb Douglas, Placella Erika, Evans Tim, Akinnawo Ayodele等人。对结算的时间:预防和控制非通信疾病的发展合作BMJ 2019; 366:L4499 5非洲地区办事处(2017年)。将基本NCD服务集成到初级卫生保健中的区域框架。https://apps.who.int/iris/handle/10665/334349
摘要 - 学习机器人导航策略 - 三角形对于基于域的应用至关重要。结合感知,计划和预测使我们能够对机器人和行人之间的相互作用进行建模,从而导致不断的结果,尤其是基于深度强化学习(RL)的最新方法。但是,这些作品不考虑多机器人方案。在本文中,我们提出了MultiSoc,这是一种使用RL学习多代理社会意识的导航策略的新方法。受到有关多代理深度RL的最新作品的启发,我们的方法利用了基于图形的代理相互作用的表示,结合了实体(行人和代理人)的位置和视野。每个代理使用基于两个图神经网络和注意机制的模型。首先,边缘se子产生一个稀疏的图,然后一个人群坐标应用了节点注意,以产生代表每个实体对其他实体的影响的图。这被整合到一个无模型的RL框架中,以学习多代理策略。我们评估了我们的模拟方法,并在各种条件(代理 /行人的数量)中提供了一系列实验。经验结果表明,我们的方法比社会导航更快地学习了深度RL单一代理技术,并且可以在挑战人群导航中通过多个异构人类进行有效的多代理隐式协调。此外,通过合并可自定义的元参数,我们可以调整邻里密度以考虑到我们的导航策略。
在500 mg小瓶中加入10 ml的水以使50 mg/ml溶液进一步稀释上述溶液的5 ml(250 mg万古霉素),并添加45 ml葡萄糖5%或氯化钠0.9%,最终浓度为50 ml,最终浓度为5 mg/ml。1g小瓶加入20 ml的水以向1G小瓶注入,以使50 mg/ml溶液进一步稀释上述溶液的5 ml(250 mg万古霉素),并添加45 ml葡萄糖5%或氯化钠0.9%,最终浓度为50 mL,最终浓度为5毫升5 mg/ml。特殊情况(10 mg/ml浓度 - 只能通过中心线给出),以便于限制液体的婴儿,可以将万古霉素稀释至10 mg/ml的浓度,准备10 mg/ml浓度,使用500mg vial加入10 ml的水,以使500毫克的溶液和500毫克的溶液和500 mL的溶液(500 mL)的溶解度(500 mL)(500 mL)(500 mL)(500 mL)加入40毫升葡萄糖5%或氯化钠0.9%,最终体积为50 mL,最终浓度为10 mg/ml。使用1G瓶中准备10 mg/ml浓度,向1G小瓶注入20 ml水以使50 mg/ml的溶液进一步稀释上述溶液的10 ml(500 mg万古霉素),并加入40 ml葡萄糖5%或氯化物0.9%,以达到50 mL的最终浓度为50 ml/MON/MON的最终浓度为50 mL/MM。给药加载剂量:IV输注一小时。
500mg小瓶加入10 ml的水以向500 mg小瓶注入,以使上述溶液的50 mg/ml溶液进一步稀释5 ml(250 mg万古霉素),并加入45 ml葡萄糖5%或氯化钠0.9%,以使最终体积的最终体积与50毫升5 g/ml的最终体积。1g小瓶加入20 ml的水以向1G小瓶注入,以使50 mg/ml溶液进一步稀释上述溶液的5 ml(250 mg万古霉素),并添加45 ml葡萄糖5%或氯化钠0.9%,最终浓度为50 mL,最终浓度为5毫升5 mg/ml。特殊情况(10 mg/ml浓度 - 只能通过中心线给出),以便于限制液体的婴儿,可以将万古霉素稀释至10 mg/ml的浓度,准备10 mg/ml浓度,使用500mg vial加入10 ml的水,以使500毫克的溶液和500毫克的溶液和500 mL的溶液(500 mL)的溶解度(500 mL)(500 mL)(500 mL)(500 mL)加入40毫升葡萄糖5%或氯化钠0.9%,最终体积为50 mL,最终浓度为10 mg/ml。
建议上下文:如果没有全部提出的全部建议,就不可能使用此建议的一部分。此建议代表了苏格兰药品联盟的观点。提供了苏格兰地区药物和治疗委员会和NHS董事会的考虑,以确定局部用途或当地配方纳入药物。此建议并没有覆盖卫生专业人员在与患者和/或监护人或护理人员协商时在单个患者的情况下行使其临床判断的个人责任。椅子苏格兰药品联盟
联合自然保护委员会(JNCC)是英国所有四个国家的唯一法定自然顾问。我们提供了强大的科学证据和建议,以帮助决策者将科学变成自然行动,以指导英国走上可持续发展的道路。我们与英国,英国海外领土(乌克瑟特),王室依赖(CD)以及世界各地的合作伙伴一起在陆地和海上工作。30多年来,我们值得信赖的专业知识,奉献精神和技能为自然保护和康复提供了支持。我们知道,繁荣的自然世界对于人类的繁荣和福祉至关重要。,我们利用召集能力将利益相关者聚集在一起,以实现本地和全球自然保护和恢复的利益来推动创新行动。
Nozzle temperature ( o C) 210 and 240 230 and 260 210 and 220 Bed temperature ( o C) 60 75 90 Infill density (%) 100 100 100 Infill pattern Line (0/90) Line (0/90) Line (0/90) Layer width (mm) 0.35 0.35 0.35 Layer height (mm) 0.2 and 0.3 0.2 and 0.3 0.2 and 0.3 Printing speed (mm/sec) 15 15 15
摘要:随着全球视障人士和盲人人口的稳步增长,开发低成本辅助设备的需求也随之增加。盲杖减少了人力,让人们更好地了解周围环境。此外,它还为视障人士提供了一个机会,让他们无需他人帮助即可从一个地方移动到另一个地方。该设备还可用于养老院,老年人由于视力下降,日常活动困难重重。本文旨在帮助人们“看到”周围的环境。由于人工智能领域现在取得了长足的进步,物体检测等功能变得越来越简单且计算上可行,因此本文实现了这些功能。本文专门研究了安装在棍棒上的设备所捕获的图像上的物体检测和类型,然后可以通过声音或语音的方式将统计数据传递给人。
I。虽然早期空间任务不需要精确,但现代应用,例如卫星维修和维护,可重复使用的发射车,洲际弹道导弹指导和拦截以及一些卫星到卫星通信,需要精确的位置和速度信息。全球导航卫星系统(GNSS),例如美国的全球定位系统(GPS),可用于在地球表面和低地球轨道(LEO)上进行精确定位。[1]但是,当前的GNSS系统使用少量,复杂且昂贵的卫星,这些卫星无法修复或及时更换,这意味着仅禁用少数卫星可以在大面积上破坏该系统。低接收的功率和涉及的长距离也意味着GNSS容易受到信号spoo fifg和jamming的影响。[2]面对扩散的反卫星武器和电子战系统,政府和商业实体寻求一种替代的太空导航方法可能是优先事项,该方法对对手的干扰更为强大。现有的GNSS替代方法是使用基于地面的跟踪。但是,雷达和光学信号会受到大气扭曲的影响,从而降低了位置精度。使用扩展的集成时间的持久跟踪可以克服大气变形,但这不适用于指导短时间操作。地面跟踪也受到对抗性破坏的约束。此外,单个地面站的有限视图意味着在整个轨道或轨迹中进行持续跟踪需要一个大型网络,并且在有争议或偏远地区的地球区域可能无法进行跟踪。地面数据必须从电台的分布式网络汇总,并迅速传输到车辆,在此期间,它可能会受到干扰,spoofig或其他干扰。我们引入了一种更强大的空间导航方法,该方法使用对位置纤维的自主多材料,或用大地测量的语言进行基准测试。这个
这是作者手稿,已接受出版并经过完整的同行评审,但尚未经过编辑、排版、分页和校对过程,这可能导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/bit.27737 。本文受版权保护。保留所有权利。