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World File Search System第二类
管道能量损失评估
管道技术基于流体流动的普遍原理。当真实（粘性）流体流过管道时，其部分能量用于维持流动。由于内部摩擦和湍流，该能量被转换成热能。这种转换导致能量损失以流体高度来表示，称为水头损失，通常分为两类。第一种类型主要是由于摩擦，称为线性或主要水头损失。它存在于整个管道长度中。第二类称为次要或单一水头损失，是由于管网中存在的次要附属物和附件造成的。流体流动遇到的附属物是边界的突然或逐渐变化，导致流速的大小、方向或分布发生变化。这种主要和次要水头损失的分类是相对的。对于具有许多次要附属物的短管，总次要水头损失可能大于摩擦水头损失。在石油和水分配网络中，管道长度相当长，因此可以使用主要水头损失和次要水头损失这两个术语而不会产生混淆。为了对各种类型的水头损失进行一般而精确的公式化，人们进行了大量研究。Weisbach [1] 是第一个提出水头损失关系的人。正如 Bhave [2] 所指出的，Darcy 为推导关系的应用做出了巨大贡献，因此他的名字与 Weisbach 的名字联系在一起。因此，该关系通常称为 Darcy-Weisbach 公式。它本质上取决于摩擦系数和相对粗糙度。摩擦系数是雷诺数所表征的流态的函数。人们提出了几种摩擦系数的显式和隐式关系。Nikuradse [3] 进行了大量实验，实验涉及使用均匀大小的沙粒实现的光滑和人工粗糙管道。Nikuradse 图也称为 Stanton 图或 Stanton-Pannel 图，是这些研究的结果。 Colebrook [4] 比较了 Nikuradse 图表中的结果，发现其曲线与实际管道的曲线不匹配。但是，通过引入等效表面粗糙度的概念，可以将 Nikuradse 的结果用于商用管道。其他几位研究人员在文献中提供了不同的图表。Johnson [5] 使用几个无量纲组给出了商用管道的图表。Rouse [6] 绘制了代表
基于组合的电机成像的多类分类
运动图像（MI）允许设计自定进度的大脑 - 计算机界面（BCIS），该界面有可能提供直观且连续的相互作用。但是，具有三个以上命令的非侵入性MI基于BCI的实施仍然是一项困难的任务。首先，解码不同动作的MIS数量受到在相应来源之间保持足够间距的限制，因为近区域的脑电图（EEG）活性可能会加起来。第二，脑电图产生了大脑活动的相当嘈杂的图像，这会导致分类性能差。在这里，我们提出了一种解决方案，通过使用合并的MIS（即同时涉及2个或更多身体部位的错误）来解决可识别的运动活动的局限性。，我们提出了公共空间模式（CSP）算法的两种新的多标记用途，以优化信噪比，即MC2CMI和MC2SMI方法。，我们在8级的脑电图实验中记录了来自七个健康受试者的脑电图信号，包括剩余条件和所有可能的组合使用左手，右手和脚。所提出的多标记方法将原始的8级问题转换为一组三个二进制问题，以促进使用CSP算法。在MC2CMI方法的情况下，每个二进制问题组在一个类别中共同参与了三个选定的身体部位之一，而其余的不参与相同身体部位的MIS则在第二类中分组在一起。以这种方式，对于每个二进制问题，CSP算法都会产生特征，以确定特定的身体部分是否从事任务。最后，通过应用8级线性判别分析，将三组功能合并在一起，以预测用户意图。MC2SMI方法非常相似，唯一的区别是，在训练阶段考虑的任何组合MIS，这大大加速了校准时间。对于所有受试者，MC2CMI和MC2SMI方法的精度都比经典的配对（PW）和One-Vs.-All（OVA）方法更高。我们的结果表明，当正确调制大脑活动时，多标签方法代表了一个非常有趣的解决方案，可以增加命令数量，从而提供更好的相互作用。
神经技术和未来战争-Dr -ntu
经颅电刺激技术的形式。例如，有各种各样的军事应用与士兵的情绪障碍有关，并增加了对压力和其他影响其在战场行为的情绪的韧性。美国国防高级研究项目局（DARPA）还正在进行研究，以治疗患有抑郁症和创伤后应激障碍的士兵和退伍军人。也在研究中绘制与浓度和同理心相关的大脑活动，以开发算法以刺激这些特定条件。DARPA还一直在进行针对有针对性的神经塑性训练的研究，以加快服务人员和其他国防官员的学习过程。第二类包括用于欺骗检测和审讯的神经技术系统，能够响应刺激而访问隐藏信息。医学诊断技术，例如功能磁共振（fMRI）和脑电图（EEG），也可以用作监视和询问工具。在这些情况下，基于大脑的谎言检测技术将说话的句子或精神状态的真实价值与大脑活动的特定模式相关联。第三类还提供了最广泛的军事应用程序，包括通过大脑和外部设备通过脑部计算机界面（BCIS）建立直接连接的系统。换句话说，BCI可以在人脑和机器之间进行相互作用，从而使用户能够仅具有思维力量与计算机/机器进行交互。a BCI是一种测量中枢神经系统（CNS）活性的系统，并将其转换为人工输出，替代，恢复，增强，补充或改善自然中枢神经系统的输出，从而改变CNS及其外部或内部环境之间的持续相互作用。bcis可以通过各种方式使用。假体系统可用于认知和记忆增强。合成心灵感应和“脑部黑客”在2017年11月，南加州大学进行了一项实验，其中首次通过将工作记忆增加25％，短期记忆提高了15％，从而首次有效地改善了人类记忆力。DARPA还一直在测试增强记忆力的植入物作为大脑倡议的一部分，从而显着改善了短期记忆的35％。其他与DARPA内存增强相关的项目包括恢复活性内存，植入物将有助于形成新的内存和检索现有记忆。bcis还可以从大脑中提取信息，并直接通过界面（也称为合成心灵感应）进行通信。实验表明，可以检测到的预期和秘密语音，然后由BCI
法律研究审查员报告2024初步注释
新的检查方法和程序B.1。考试的格式课程工作五篇论文（英国法律的历史，法学上的女权主义观点，论文，比较法和先进的刑法）通过论文评估，在工作周的过程中写（除论文除外）。医学法和道德和比较法的评估都在三位一体期限的第0周和希拉里学期的第9周进行。女权主义的观点是在三位一体期间发生的，高级刑法是在希拉里（Hilary）期间进行的，而英国法律的历史则在希拉里（Hilary）期间发生。三本带回家的课程文件坐在漫长的假期中（行政法，合同和法学）。这是由于特殊情况和大学教育委员会的分配要求。开放式检查考试候选人使用INSPERA平台在线进行SAT考试，使他们能够将答案直接写入系统，从而避免上传任何文件。候选人每次检查三个小时（在两个小时的法学考试中节省，一个半小时的Jessup Moot检查）。由于考试的开放式书籍性质，没有案件清单以外的候选人（可通过帆布提供）没有提供任何材料。候选人在通知候选人的通知中被提示，他们本人将确保他们可以使用相关材料。2。考试的操作和ARD数据库的使用顺利进行，INSPERA系统运行良好。3。在出现问题的少数实例中，这些实例几乎全都归结为不正确使用Inspera系统。考试委员会考试委员会会议：ARD数据库有效地工作，所有分数均可用于第一个分数会议。在第一个标记遇到的第一个标记中，与边界分类有关的任何第二个标记都均已确定。配置文件。考试委员会批准了奖项列表，并通过通信和使用安全的私人SharePoint网站确认了最终标记。MCES：2020年，大学制定了增强的MCE程序，该程序允许候选人提交学生影响声明并直接提交MCES。考试委员会总共考虑了92个MCE。一名候选人的分类被修改为一流的荣誉，另一个候选人的分类将其分类为第二类荣誉。由于MCE的提交，在一名候选人的情况下减少了对标语违规的罚款，而另一名候选人则将其单独的课程标记进行了修改。
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示
可再生能源行业协会-NM
概要：SB 33将修改并重新编译NMSA 1978年《森林保护法》的一部分，成为野火准备的法案。将添加四名成员，包括保险总监办公室和国土安全与紧急事务管理部，具有野火科学和结构专业知识的公共成员以及代表州立房地产保险公司贸易协会的成员。将更新消防计划工作队的职责，包括为可辩护空间制定标准和最接近周围结构和周围结构的五英尺区域；制定野火准备的结构认证标准，该标准符合商业和家庭安全保险研究所设定的国家标准；并制定指南和要求资格的要求。SB 33还在林业部（FD）的能源，矿产和自然资源部（EMNRD）中创建了一项野火准备的计划，以提供技术援助和培训，以帮助高风险地区的建筑物和物业在野火中幸存下来。fd将有权进行评估，提供结构和财产是准备野火的认证，并为结构硬化和可辩护的空间提供赠款。授予的赠款的至少50％必须用于对结构和财产进行必要的更改。fd将通过为两种类型的赠款创建单独的预算跟踪代码来跟踪50％的阈值。最后，SB33创建了野火准备的基金，作为国家财政部的不转移基金。CS在整个法案中还删除了“主要”。该法案授权两种赠款：1）授予政治细分1的赠款1，对准备野火制定的结构进行更改，进行危险燃料减少以为结构提供缓冲，并进行评估和认证结构是准备野火的； 2）授予合格实体，以协助合格的财产所有者对结构和财产进行必要的更改，以使其准备野火。如果第一类赠款的赠款奖励占总资金的49.9％，则FD将停止获得新奖项，并保留第二类赠款的剩余资金。EMNRD被指示执行该计划，并可以使用基金管理，工作人员和执行该法案的规定。该法案拨款并授权四名全职员工。该法案宣布该法案立即生效。SCONC委员会子摘要SB33委员会替代委员会通过删除“主要”和“专为长期居住的“主要”和“专为所有者居住在一年中的大部分时间），并插入“新墨西哥州”以澄清新墨西哥州居民是合格的财产所有者，从而改变了符合条件的财产所有人的定义。
太空技术研究所
候选人应通过https://induction.ist.edu.pk在线申请。所有资格应仅来自HEC认可的知名大学 /机构。在最终学位/资格中为该职位规定的头等舱是强制性的。在整个学术生涯中，只允许第二个分区。头等舱 /部门的年度考试系统或最低CGPA的最低分数为4.0个学期系统和二等 /分区的最低分数为4.0，而第二类 /部门的年度系统至少为50％的年度系统或学期系统4.0中最低CGPA 2.0分数。具有管理多个金融投资组合的经验的候选人，作为团队负责人 /独立财务部门。< / div>/部分将是首选。候选人必须拥有财务计划，预算，财务报告，审计，财务控制，成本和税收的合理知识。已辞职的NCA组织的前雇员没有资格申请该职位。前Govt。 员工也可以申请。 他们应提交经证明的扫描订单的发布 /退休订单以及其在线申请。 为政府的员工提供服务。 /半政府。 /自治组织不应向其各自组织 /机构提交有关申请职位的许可的异议证书（NOC）。 为政府的普通雇员服务。 /半政府。 /自治组织将不根据IST法案而代表任命。 ex-govt。前Govt。员工也可以申请。他们应提交经证明的扫描订单的发布 /退休订单以及其在线申请。为政府的员工提供服务。/半政府。/自治组织不应向其各自组织 /机构提交有关申请职位的许可的异议证书（NOC）。为政府的普通雇员服务。/半政府。/自治组织将不根据IST法案而代表任命。ex-govt。如果在职位上选择任命，他们将被要求签署一项承诺，以在其正规服务或从组织中辞职（EOL）后接受该职位。年龄将在申请的截止日期计算。符合规定的职位资格标准的员工可以根据政府规则授予年龄放松。遵守该职位的资格标准并不能保证采访入围。只有入围的候选人才会被要求进行面试。该职位仅基于伊斯兰堡。访谈将仅在伊斯兰堡校园进行。在线提交的申请，没有附带的完整学术和经验文件的经过证明的扫描副本，不会进一步处理 /考虑。TA / DA在面试中不可接受。根据联邦政府规定，BPS-20（合同）的薪水（包括津贴）将在BPS-20（合同）中接受。IST保留拒绝该职位收到的任何或全部申请的权利，而无需分配任何原因。
提供医疗文档（PDF）
根据《美国残疾人法》（ADA），住宿请求，承保雇主必须为残疾雇员提供合理的住宿。 通过提供足够的医疗文档来支持患者的住宿请求，医学专业人员可以在工作场所住宿的成功中发挥关键作用，如下所述，如Bowie州立大学合理的住宿计划和程序，以下信息旨在帮助您索取医疗服务提供者的支持文档。 使用信函节省时间并帮助确保医疗文档足够，文件信件应放在治疗医师，医疗小组等的信头上。住宿请求，承保雇主必须为残疾雇员提供合理的住宿。通过提供足够的医疗文档来支持患者的住宿请求，医学专业人员可以在工作场所住宿的成功中发挥关键作用，如下所述，如Bowie州立大学合理的住宿计划和程序，以下信息旨在帮助您索取医疗服务提供者的支持文档。使用信函节省时间并帮助确保医疗文档足够，文件信件应放在治疗医师，医疗小组等的信头上。包括：在ADA下记录残疾的内容，当员工要求住宿并且既不知道的残疾也不明显时，雇主可以要求医疗记录残疾。ADA包含一个特定的残疾定义：一种基本限制了一项或多项主要生活活动的障碍。因此，在记录患者的残疾时，医疗专业人员可能希望使用ADA的特定语言，以便该信息对雇主有帮助。每个字母应包括以下信息。患者的诊断障碍 - 即使患者在应用方面一般解释了他们的症状，也需要医学专业人员的认证诊断才能进行足够的文档。“重大生活活动”受到残疾的限制 - 有两类主要的生活活动。根据平等就业机会委员会（EEOC），如果文件不指定ADA残疾的存在并解释需要合理住宿的必要性，则文件不足。第一个包括但不限于照顾自己，执行手动任务，看，听力，饮食，睡眠，步行，站立，站立，弯曲，弯曲，说话，呼吸，学习，阅读，读书，集中精力，思考，交流，交流和工作。第二类主要生命活动是主要的身体功能，其中包括但不限于免疫系统的功能，正常细胞生长，消化，肠，膀胱，神经系统，脑，呼吸，循环，内分泌和生殖功能。有关更多信息，请参阅如何根据《美国残疾人法》修正案（ADAAA）（https://askjan.org/publications/consultants/consultants-corner/vol05iss04.cfm）确定一个人是否有残疾。
2020 - 武装部队生物医学研究所
执行摘要（法语和英语） 痘病毒科由 2 个亚科组成，即昆虫痘病毒亚科 (Entomopoxvirinae) 和脊索痘病毒亚科 (Cordopoxvirinae)。脊索痘病毒亚科被分为 11 个属，其中还添加了等待分类的病毒。脊索痘病毒亚科可以感染大量脊椎动物；人类感染已报告有 5 个属，其中最常见的有 4 个属（软体动物痘病毒属、亚塔痘病毒属、副痘病毒属和正痘病毒属）。它们会导致良性皮肤感染（例如口蹄疫）或潜在致命的感染（例如天花）。与致病性正痘病毒有关的公共卫生问题有两种类型：第一类是天花复发的潜在风险，第二类是因接触受感染的啮齿动物和某些家畜而引起的其他正痘病毒，如猴痘和牛痘，并且由于停止天花疫苗接种后缺乏交叉免疫而加剧。 CNR专家实验室正在开发其专业能力，以便识别和表征发送给它的菌株。 CNR专家实验室除了诊断正痘病毒外，还致力于诊断副痘病毒、软体动物痘病毒和雅塔痘病毒。菌株分离在具有足够防护等级的实验室中进行，CNR 专家实验室可以使用防护等级为 2、3 和 4 的实验室。为了将其活动纳入质量方法，CNR 开展了大量工作以实施 ISO EN 15189 标准的要求。自 2017 年 12 月起，它已获得认证，编号为 8-4084。除了专业知识和咨询活动外，CNR-LE 还开展最终研究和更上游的研究，特别是改进诊断技术以及开发预防和治疗方法。聚合酶和复制复合蛋白作为抗病毒治疗的靶点正在被优先研究。在控制手段中，疫苗载体的验证仍在继续。痘病毒科由 2 个亚科组成：昆虫痘病毒亚科 (Entomopoxvirinae) 和脊索痘病毒亚科 (Chordopoxvirinae)。脊索痘病毒亚科分为 11 个属，还有待分类的病毒。脊索痘病毒亚科可以感染大量脊椎动物；已报道人类感染了 5 个属的痘病毒，其中最常见的是 4 个属（软体动物痘病毒属、亚塔痘病毒属、副痘病毒属和正痘病毒属）。它们会引起良性皮肤感染（例如口蹄疫），但有些则会导致死亡（例如天花）。与致病性正痘病毒相关的公共卫生挑战首先与天花复发的潜在风险有关，其次，由于接触受感染的啮齿动物和家畜，并由于停止接种天花疫苗后缺乏交叉免疫而引发了其他正痘病毒疾病，如猴痘和牛痘。 CNR-LE 发展其专业知识，以识别和表征针对它的菌株。 CNR-LE 开发了诊断副痘病毒、软体动物痘病毒和雅塔痘病毒以及正痘病毒的能力。 菌株的分离是在具有足够防护水平的实验室中进行的，CNR-LE 可以使用生物安全 2、3 和 4 级实验室。 为了以质量方法注册其活动，CNR-LE 努力实施 ISO EN 15189 标准的要求。 它于 2017 年 12 月获得认证，编号为 8-4084。除了这些专业活动外，CNR-LE 还开展研究，特别是改进诊断技术和开发预防和治疗方法。研究聚合酶和复制复合蛋白作为抗病毒治疗的靶点。在预防方面，疫苗载体的验证仍在继续。
![arXiv:2009.05487v3 [cs.AI] 2021 年 8 月 26 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c87b68027f137968ab7fa405274c3bf872022b1.png)
arXiv:2009.05487v3 [cs.AI] 2021 年 8 月 26 日
机器学习 (ML) 正在改变着工业、科学和社会。如今，ML 算法可以在理发店预约（Leviathan 和 Matias，2018 年）、根据蛋白质的氨基酸序列确定其 3D 形状（Senior 等人，2020 年），甚至可以撰写新闻文章（Brown 等人，2020 年）。仔细观察这些发展，我们发现模型越来越复杂。不同的 ML 模型以启发式方式堆叠在一起，但理论支持有限（Hutson，2018 年）。在某些应用中，只要算法在大多数情况下表现良好，复杂性可能就不是问题。然而，在社会、认识论或安全关键领域，复杂性可能会排除 ML 解决方案——例如自动驾驶、科学发现或刑事司法。高度复杂算法的两个主要缺点是模糊性问题（Lipton，2018 年）和对抗性攻击（Szegedy 等人，2014 年）。模糊性问题描述了人类对 ML 算法内部运作的有限认知访问，尤其是关于参数的语义解释、学习过程和 ML 决策的人为可预测性（Burrell，2016 年）。这种可解释性的缺乏最近引起了广泛关注，从而催生了可解释人工智能 (XAI) 领域的发展（Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Rudin，2019 年）。人们提出了许多技术来深入了解机器学习系统（Adadi 和 Berrada，2018 年；Doˇsilovi´c 等人，2018 年；Das 和 Rad，2020 年）。与模型无关的方法尤其受到关注，因为与特定于模型的方法不同，它们的应用不限于特定的模型类型（Molnar，2019 年）。全局与模型无关的解释技术（如置换特征重要性（Fisher 等人，2019 年）或部分依赖图（Friedman 等人，1991 年））旨在理解机器学习算法的一般属性。另一方面，局部模型无关解释方法（如 LIME（Ribeiro 等人，2016 年）或 Shapley 值（ˇ Strumbelj 和 Kononenko，2014 年））旨在理解算法在特定区域的行为。解释特定模型预测的一种方法是反事实解释 (CE)（Wachter 等人，2017 年）。CE 通过提供最接近的替代输入来解释预测，该输入将导致不同的（通常是期望的）预测。CE 是我们在本文中研究的第一类对象。对抗性攻击问题描述了这样一个事实：复杂的 ML 算法容易受到欺骗（Papernot 等人，2016a；Goodfellow 等人，2015；Szegedy 等人，2014）。攻击者可以利用此类故障来伤害模特雇主或危及最终用户（Song 等人，2018）。研究对抗性攻击的领域称为对抗性机器学习（Joseph 等人，2018）。如果攻击发生在训练过程中，通过插入错误标记的训练数据，这种攻击称为投毒。如果攻击发生在训练过程之后，通常称为对抗性示例 (AE)（Serban 等人，2020 年）。AE 是类似于真实数据但被训练过的 ML 模型错误分类的输入，例如，乌龟图像被归类为 rière（Athalye 等人，2018 年）。因此，错误分类在这里意味着算法与某些（通常是人类给出的）基本事实相比分配了错误的类别/值（Elsayed 等人，2018 年）。AE 是与我们的研究相关的第二类对象。尽管不透明度问题和对抗性攻击问题乍一看似乎毫无关联，但仍有充分的理由联合研究它们。 AE 显示了 ML 模型失败的地方，检查这些失败可以加深我们对模型的理解（Tomsett 等人，2018 年；Dong 等人，2017 年）。另一方面，解释可以阐明如何改进 ML 算法，使其对 AE 更具鲁棒性（Molnar，2019 年）。缺点是，解释可能包含有关模型的太多信息，从而允许构建 AE 并攻击模型（Ignatiev 等人，2019 年；Sokol 和 Flach，2019 年）。CE 与 AE 的联系比其他解释更强。CE 和 AE 可以通过解决相同的优化问题 1 来获得（Wachter 等人，2017 年；Szegedy 等人，2014 年）：