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关于做好科技风险管理工作的通知
A2：就《通知》而言，“客户”和“客户信息”的定义与《银行法》第 40A 条的定义不一致。《通知》中的“客户信息”是指金融机构持有的与其客户有关的信息，包括客户的账户、详细信息、交易细节以及与金融机构的交易。Q3：金融机构是否需要向新加坡金融管理局提交其关键系统识别框架和关键系统清单以供审查和批准？A3：金融机构应建立并记录关键系统识别框架。金融机构还应记录和维护关键系统清单（如有）。尽管新加坡金融管理局不要求金融机构提交上述文件以供审查和批准，但新加坡金融管理局可能会在持续监管期间要求金融机构提交此类文件。Q4：金融机构是否有必要识别关键系统？如果金融机构认为其任何系统都不“关键”，它们是否会违反《通知》？ A4：虽然并非所有金融机构都运行通知中定义的关键系统，但所有金融机构都必须建立框架和流程来识别通知中定义的关键系统。评估后，金融机构的系统可能都不属于通知中“关键系统”的定义。Q5：MAS 能否提供一些“关键系统”的例子？
简历 Irimia Danuț Constantin - Europass CV - tuiasi
2023 年 2 月 - 至今 Gh. 技术大学副教授Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2018 年 2 月 – 2023 年 2 月 工程负责人 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2016 年 2 月 – 2018 年 2 月 助理教授 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业应用、驱动和自动化系
实验无人机减速板的识别与建模
摘要 本文介绍了 FLEXOP H2020 EU 项目框架内无人驾驶实验飞机减速板的建模、系统识别、仿真和飞行测试。由于飞机配备了响应缓慢的喷气发动机，因此在加速飞机进行颤振测试后，需要使用减速板来增加减速，以便保持在当局批准的有限空域内进行飞行测试。减速板由伺服电机、开启机构和减速板控制面本身组成。在简要介绍了演示飞机、减速板设计和实验测试台后，本文参考了以前的工作，对建模和系统识别进行了深入描述。系统识别包括确定高度非线性（饱和和负载相关）伺服执行器动力学以及非线性气动和机械特性，包括刚度和惯性效应。相对于之前的工作，新的贡献是考虑了负载打开或关闭的统一伺服角速度极限模型，考虑了整个偏转和飞机空速范围的减速板法向力和阻力模型的详细构建和评估，提出了统一的气动-机械非线性模型，给出了减速板角度、动态压力和伺服扭矩之间的直接关系，以及基于传递函数的机构刚度和惯性效应建模。确定的伺服动力学模型包括系统延迟、内部饱和、前面提到的负载相关角速度极限模型和传递函数模型。基于考虑减速板整个开启角度和动态负载范围的试验台测量验证了伺服模型。还考虑了新的、未发表的测量结果，其中伺服负载随着伺服移动而逐渐增加，以在更现实的情况下验证模型。然后构建完整的减速板模型并在模拟中测试以检查实际行为。下一步，通过在软件在环 (SIL) Matlab 仿真中使用飞机的基线控制器飞行模拟测试轨迹，对集成到 FLEXOP 飞机非线性仿真模型中的减速板模型进行测试。首先，将独立的减速板仿真与 SIL 结果进行比较，以验证减速板模型与非线性飞机仿真的完美集成。最后，使用实际飞行数据来验证和更新减速板模型并显示减速板的有效性。然后比较有和没有空气制动器的减速时间，强调空气制动器在测试任务中的实用性。
适合 5-11 岁儿童接种的 COVID-19 疫苗
1. COVID-19 疫苗对我的孩子安全吗？ COVID-19 疫苗的作用原理是教会免疫系统识别和制造抗体来对抗病毒。在推荐儿童接种 COVID-19 疫苗之前，科学家进行了临床试验，以确定疫苗是否有效且对人们安全。临床试验发现，辉瑞-BioNTech COVID-19 疫苗在预防 5 至 11 岁儿童感染 COVID-19 方面的有效率超过 90%。详细了解 COVID-19 疫苗的开发、授权和批准过程。探索有关 COVID-19 疫苗背后科学的一些常见问题的更多答案。
基于模型的机器学习-GergőBognár
4。隔室建模隔室建模是一种广泛使用的技术，例如在生理过程中建模材料流，并且疾病在流行病学中扩散。在数学角度，需要解决系统识别问题，其中需要根据系统的输出来识别动态模型的参数。这些模型也与可变投影和小波有关，这激发了VPNET和Waveletkernelnet的应用。任务是对隔室模型的模拟，以及具有基于模型的神经网络的参数估计。长期目标是对实际动态PET测量的验证该方法。进一步阅读：[7]
血液恶性肿瘤的监测
Nina Rolf BC儿童医院研究所，不列颠哥伦比亚大学，温哥华，加拿大，艾哈迈德·阿尔塔尔大学，路易斯维尔，路易斯维尔，肯塔基州西尔维亚·邦丁·布丁·克利夫兰诊所，佛罗里达州韦斯顿，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州，Jean Oak Stanford大学，加利福尼亚州斯坦福大学 引言免疫疗法已成为癌症治疗中一种有希望的方法，利用免疫系统识别和消除恶性细胞的能力。 该模块概述了旨在指导免疫系统识别血液学癌细胞上的抗原的各种免疫治疗剂中的一些，并讨论了它们对流式细胞仪评估产生的诊断挑战。 它突出了多抗原检测面板对有效疾病监测的重要性，并强调了智能分析模板设计对克服常规门控策略的局限性的重要性。 该模块的目的是帮助治疗样品对白血病/淋巴瘤进行免疫表型评估的临床流量实验室，以考虑“标准”模板未能识别出感兴趣的人群时考虑替代门控策略。 尽管在治疗上成功，但不会影响细胞（例如抗PD-1/PD-L1（编程死亡受体1/程序性死亡受体配体1））和抗CTLA-4（细胞毒性T-淋巴细胞抗细胞抗原4）的免疫疗法在此模块的范围之外是在此模块之外的。 II。 血液系统恶性肿瘤中的免疫疗法不同类型的免疫治疗方法已显示出成功的免疫介导的根除恶性细胞。Nina Rolf BC儿童医院研究所，不列颠哥伦比亚大学，温哥华，加拿大，艾哈迈德·阿尔塔尔大学，路易斯维尔，路易斯维尔，肯塔基州西尔维亚·邦丁·布丁·克利夫兰诊所，佛罗里达州韦斯顿，佛罗里达州佛罗里达州佛罗里达州，Jean Oak Stanford大学，加利福尼亚州斯坦福大学引言免疫疗法已成为癌症治疗中一种有希望的方法，利用免疫系统识别和消除恶性细胞的能力。该模块概述了旨在指导免疫系统识别血液学癌细胞上的抗原的各种免疫治疗剂中的一些，并讨论了它们对流式细胞仪评估产生的诊断挑战。它突出了多抗原检测面板对有效疾病监测的重要性，并强调了智能分析模板设计对克服常规门控策略的局限性的重要性。该模块的目的是帮助治疗样品对白血病/淋巴瘤进行免疫表型评估的临床流量实验室，以考虑“标准”模板未能识别出感兴趣的人群时考虑替代门控策略。尽管在治疗上成功，但不会影响细胞（例如抗PD-1/PD-L1（编程死亡受体1/程序性死亡受体配体1））和抗CTLA-4（细胞毒性T-淋巴细胞抗细胞抗原4）的免疫疗法在此模块的范围之外是在此模块之外的。II。 血液系统恶性肿瘤中的免疫疗法不同类型的免疫治疗方法已显示出成功的免疫介导的根除恶性细胞。II。血液系统恶性肿瘤中的免疫疗法不同类型的免疫治疗方法已显示出成功的免疫介导的根除恶性细胞。虽然所有这些都靶向需要在细胞表面稳定表达的特定抗原或表位，但它们在使用的作用机理方面有所不同。在写作时使用的FDA批准药物的主要类别的摘要[1]如表1所示。表1：基于FDA批准的基于免疫疗法的药物，用于治疗血液系统恶性肿瘤。
ODE 中用于在线发布论文的准备模板
也被雷达和立体多功能摄像系统识别，因此 TaxiBot 车队在接触障碍物之前达到了完全停止状态。SMPC 系统检测到后，车队与障碍物的距离约为 X = 179 米。由于传感器的特性，雷达探测到后与物体的剩余距离在 X = 19.5 米和 30.3 米之间。这代表着至少约 1.5 秒的额外反应时间。这个较大的范围是由于雷达图像的更新率相对较差。在滑行道被污染的情况下，摩擦系数会降低到 0.3。即使在这些条件下，物体和车队之间的剩余最小距离为 X = 3.5 米。
系统和过滤的识别 - dspace.zcu.cz
十七和十八世纪的发现使人们相信可以使用简单的数学规则来描述自然现象。然而，在本世纪，人们清楚地认识到，解决与新技术相关的问题，特别是在通信和管理方面，必然需要明确的模型和不确定性。解决了编码、滤波、预测、自动控制等重要工程问题。这些领域的新成果不仅促进了人类在地球上的活动，也促进了太空探索（例如卫星通信）。事实证明，基于直接从测量数据中查找数学模型（系统识别和过滤）概念的革命性建模技术讨论了物理驱动程序在数学模型创建中的作用的重要性（数学模型和模型）。
使用具有物理信息的LSTM进行自动驾驶汽车建模
准确地对重型车辆（例如卡车）的动态进行建模对于安全自动导航至关重要。动态模型需要在各种天气和道路状况以及不同的负载配置下捕获复杂的系统行为。此摘要概述了在自动驾驶汽车的运动计划和控制背景下，物理知识的长期记忆（PI-LSTM）网络的整合为动态模型。通过利用LSTM的预测能力来建模复杂的动力学，并通过在损失函数中添加物理约束而施加的普遍性，我们为生成针对运动计划和控制而定制的更有效和可靠的预测的框架。车辆建模的系统识别问题旨在解决以下普通微分方程：