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装甲电缆 +建筑钢的专家
由于其闭合和旋转的头部，ESGM45是切割ACSR绳索，圆形材料（Cu，Al，ST）的专家，例如，装甲电缆和实心结构钢。甚至可以精确切割高达45毫米的细股和高度灵活的导体和电线绳。作为一个特殊的亮点，该工具具有创新的开放机构，该机制有助于安全，快速操作。如果恰好位于切割机之间的不受欢迎的对象，那么您需要做的就是释放控制按钮。两个切割刀片，然后立即移开。此机制还确保该工具在完成后很快就可以再次使用。
讨论高强度冷钢的分类
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建模 - 形成性 - 心血管验尸。 ...
该项目旨在建模和预测过早的心血管死亡率，重点是两个主要危险因素 - 肥胖状况和教育水平。这项研究的关键贡献是研究肥胖和教育在确定年龄性特异性的早产死亡率中的作用。肥胖状况与CVD死亡之间存在很强的联系，许多研究证明了肥胖如何增加CVD死亡率的风险。在本报告中，我们确定与肥胖相关的CVD死亡是CVD的死亡，报告是死亡原因，以及一种或多种肥胖，糖尿病，慢性肾脏病，脂质性或高血压心脏病。因此，它们是由于肥胖而引起的CVD死亡率的强大替代。在建模CVD死亡率时考虑社会经济因素也很重要。本报告利用教育程度作为CVD死亡率建模中社会经济状况的代表，评估低，中和高等教育水平的影响，并检查这些群体中CVD死亡率的不平等。
创伤 - 内形质量 - 公民图像...
路线图目的：该路线图概述了社区在发生大规模暴力事件后长期实施全面行为健康响应的策略。使用灾难行为健康更大的框架内的创伤信息护理1，2作为指导框架的SAMHSA原则，该路线图包括实际的指导，示例和资源，用于从公众和行为健康的角度开发创伤知情的恢复活动。它还突出了与文化，事件背景以及访问和公平问题有关的重要考虑因素。推荐的策略和原则旨在认识人们的创伤事件经验，并帮助建立环境，从而为个人和社区增强恢复，康复和增强韧性。除了确保必须首先发生的社区个人的安全外，社区可以选择采用最适合其需求和资源的策略。
概括轨迹的钟形方程
路径特征是有效捕获路径的分析和几何特性的路径的强大表示，具有有用的代数特性，包括通过张量产品快速串联路径的特性。签名最近在用于时间序列分析的机器学习问题中广泛采用。在这项工作中，我们建立了通常用于最佳控制和吸引路径签名属性的价值函数之间的连接。这些连接激发了我们的新颖控制框架，具有签名转换，从而有效地将Bellman方程推广到轨迹空间。我们分析框架的属性和优势，称为签名控制。特别是我们证明（i）它自然可以处理不同/适应性的时间步骤； （ii）它比价值功能更新更有效地传播更高级别的信息； （iii）对于长期推出而言，动态系统错误指定是可靠的。作为我们框架的特定情况，我们设计了一种模型预测控制方法。此方法概括了整体控制，适合未知干扰的问题。在模拟中测试了所提出的算法，其中包括可区分的物理模型，包括典型的控制和机器人技术任务，例如点质量，ant模型的曲线跟随以及机器人操纵器。关键字：决策，路径签名，钟声方程，积分控制，模型预测控制，机器人技术
教师的形成性评估策略
1：ABC头脑风暴 - 在单位中途使用ABC头脑风暴策略，为您提供有关学生对特定主题的知识的信息。分别以成对，小组或班级的方式分别工作，学生集思广益单词或短语，这些单词或短语以字母的每个字母开头，并且与当前的研究单位有关。在一个方面的单元中途，学生可以在“ M”旁边写“聚会地点”，然后在字母“ S”旁边写下“停止，掉落和滚动”。浏览头脑风暴列表可以帮助您确定缺少哪些信息，并为计划机会提供指导，以专注于学生学习中的这些差距。可以与ABC头脑风暴评估策略一起使用的图形组织器，请访问https://www.studenthandhandouts.com/graphic-organizers/ 2：类比 - 要求学生在他们熟悉的事物与所学的新信息之间创建类比。当被要求创建一个原子的类比时，学生可能会想到一个像社区一样的原子。原子的核就像您的直系亲属。围绕核飞行的电子就像您可能定期与之相互作用的社区成员。要求学生解释他们的类比将显示他们对一个话题的理解的深度。3：清单 - 课堂清单是在研究单位期间收集有关学生数据的绝佳工具。在开始一个新单元之前，请列出学生将需要掌握该部门结果的所有技能。在图表上，在左侧列出学生的名字以及顶部的技能。将图表夹在剪贴板上，并将其放在易于访问的地方。当学生参与各种学习机会时，观察学生并查看您看到学生表现出的技能。个人清单也可用于收集有关学生学习的数据。学生和/或老师填写清单。4：合唱回应 - 如果您需要快速评估学生理解，请要求学生回答“作为课程”的一系列问题。如果您仔细聆听响应的数量和内容，您将对学生是否清楚您的展示情况有一个很好的了解。合唱反应鼓励所有学生积极参与评估过程。5：堵塞程序 - 可使用披肩程序来确定学生对特定主题或研究单位的理解水平。创建或使用与单元相关的段落。确保通过对学生的可读性水平。可能需要以不同的可读性水平的两个或三个段落来容纳班上的所有学生。一定要完整地留下第一个和最后的句子，以帮助学生理解。在线可用的两个网站可用于创建紧密的段落。6：概念图 - 概念图是一种网络，可视觉表示学生对所研究特定主题的理解。Google“概念地图图形组织者”，用于您的学生可以使用的各种可打印概念地图。学生在页面中心的椭圆形中打印主题或主要想法。然后，他们在中心椭圆形周围的空间中编写支撑细节。根据学生的年龄和能力，他们还可以将类似的支持细节分组在一起。使用概念图是必须向学生讲授的技能。一旦学生熟悉概念图，它们就可以用作任何主题领域的形成性评估策略。7：会议 - 可以与班上每个学生或您想进一步评估他们的学习的精选学生一起进行一对一的会议，对学生的理解进行形式上评估。提前确定目标问题，以确保您收集与目标或结果有关的信息。在会议期间请记录在规划指令时以后参考。
形成对 COVID 疫苗的良知 什么......
随着 COVID-19 疫苗的日益普及，以及来自各种来源的大量信息，作为天主教徒，我们有特殊的责任去寻求真相并形成我们的良知。虽然疫苗有望缓解冠状病毒大流行，但并非所有疫苗都是一样的。有一些严重的医学道德问题必须考虑，才能形成自己的良知，以便在我们周围相互竞争的声音中做出最好的疫苗接种决定。以下是关于冠状病毒疫苗的天主教道德教义的一些要点，以帮助我们虔诚地做出决定。如果我决定接种疫苗，接种哪种疫苗重要吗？并非所有 COVID 疫苗在道德上都是等同的。一些疫苗与堕胎中获得的胎儿细胞有关。目前，美国已批准使用三种疫苗。辉瑞和 Moderna 疫苗在生产疫苗时不使用流产胎儿细胞系。 1 然而，詹森/强生疫苗确实在生产疫苗时使用了流产胎儿细胞系。随着更多疫苗进入市场，这些疫苗也必须以相同的道德标准进行评估。正如美国主教提醒我们的那样，“如果可以在同样安全有效的 COVID-19 疫苗中进行选择，则应选择与流产衍生细胞系联系最少的疫苗。因此，如果人们有能力选择疫苗，应该选择辉瑞或 Moderna 疫苗，而不是强生疫苗。” 2 选择疫苗还需要考虑哪些其他因素？医学考虑因素包括疫苗的有效性 3 ，以及相对于冠状病毒感染风险程度的健康状况。某些问题仍未解决，例如疫苗对孕妇、未出生婴儿、生育能力和其他医学因素的影响，甚至特定疫苗是否更适合特定人群。如果没有进一步的医学研究，许多这些问题将无法得知。目前，所有可用疫苗均已获准用于临时紧急使用，其长期效果仍不为人所知。那些较年轻、身体健康、统计上患重病风险较低的人，可能会合理地拒绝接种，或选择等到对疫苗机制有更多了解，或等到未来有更好的选择。那些属于年龄较大和合并症较多的人群，将不得不评估与其特定健康状况相关的各种因素。每个人都必须仔细判断 COVID-19 疫苗接种是否适合自己的情况，仔细权衡医学和道德事实以及风险和收益。4
什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 -
CO 2排放率从19世纪到迄今为止的指数增长，如果没有实施巨大的措施和计划来防止这种指数增长，那么后果将是毁灭性的。通过《巴黎协定》获得了实现零净温室气体排放的概念，这是在联合国气候变化会议上达成的一项开创性协议。该协议是为了减轻温室气体排放的影响。为执行Net -Zero CO 2排放计划，USDOE设定了一个新的目标，将少量二氧化碳（CO 2）从大气中删除，并以少于$ 100/吨的Net Co 2等价为单位。将这样一个目标作为现实需要准确估计CO 2存储能力，以成功实施碳捕获和储存（CCS）技术，并评估CCS对减少CO 2排放的影响。因此，本文是一种模板，用于使用三种方法准确地估算耗尽的饱和饱和油储油罐中的CO 2存储能力：使用三种方法：基于体积，生产和基于相关的方法，并比较估计值的准确性。在墨西哥湾（GOM）的朱红色盆地中耗尽的VR273_Q组合砂上进行了案例研究。基于体积方法的确定性和随机性（P50）CO 2的存储容量估计分别为121万吨（MT）和1.23吨，而确定性CO 2基于生产和基于相关方法的存储容量估计分别为1.32吨和1.41吨。所有三种方法均显示出相似的结果，几乎没有偏差归因于数据差距引起的岩石物理不确定性，即缺少井日志到关键井。然而，这些不确定性是由基于体积的方法的随机（P90）CO 2储存能力估计值为1.47吨的。尽管基于相关的方法略微高估了CO 2存储容量，但它可以用作快速估算的起点，因为它仅需要在GOM的各种数据库中易于可用的生产数据。最后，通过本文，有关机构制定与能源有关的政策和业务决策的机会。关键字：CO 2存储；隔离；体积；耗尽的水库；墨西哥湾；朱红色盆地
抗形单克隆抗GPSM1
InformationsGénéralesGPSM1（也称为AGS3）是一种独立于受体的G蛋白激活剂，与多个生物学事件有关，例如脑发育，神经塑性和成瘾，心脏功能，Golgi结构/功能，麦克罗阿养分和代谢。它在其N末端半末端包含七个四肽重复序列，其C末端中有四个G蛋白调节（GPR）基序。已经表明，AGS3可以通过优先与多种G蛋白调节蛋白调节性或果仁蛋白磷酸盐磷酸盐（GDP）复杂的无活性GAI/O亚基结合来调节有丝分裂纺锤体，营地生产，膜蛋白传输和不对称细胞分裂的取向。它也通过增强环状AMP响应元素结合蛋白（P-CREB）的磷酸化而起着重要的抗凋亡作用。
人工智能的分子神经形成块
人工智能（AI）长期以来一直是迷人的主题，在巨大的诺言和不可避免的幻灭之间振荡。尽管在复杂游戏中的AI表现优于人类冠军，但表明我们进入了一个新的计算时代，但更深入的外观表明，这些突破的成本很高 - 需要大量的精力和昂贵，昂贵的培训过程。在认知，决策和智力等领域，即使我们最先进的计算机也远远远远低于大脑无与伦比的效率和紧凑的设计。这一挑战的核心在于传统电路元素和计算体系结构的局限性，这些元素难以复制大脑在混乱边缘运行的大脑复杂的非线性动力学。在本次研讨会中，我将引入一类新的分子电路元素，旨在捕获模仿纳米级的大脑样行为的复杂，可重构逻辑。这些设备可以作为模拟或数字元素操作，也可以在不稳定的边缘固定，从而以传统计算硬件无法使用的方式效仿神经功能的独特潜力。我们的旅程从其基础物理和化学探索这些分子系统，一直到集成电路设计和片上应用程序[1-7]，目的是为AI和机器学习平台奠定基础，以超越摩尔定律的局限性并导致一个新的能量计算时代。参考文献：[1] Sharma，D.，Rath，S.P.，Kundu，B.，Korkmaz，A.，Thompson，D.，Bhat，N.，Goswami，S.，Williams，R.S。和Goswami，s。线性对称自我选择14位动力学分子回忆录。自然633，560–566（2024）。[2] Sreebrata Goswami，Williams，R。Stanley和Sreetosh Goswami。“用分子材料进行计算的潜力和挑战”。自然材料（2024）：1-11。[3] Rath，S。P.，Deepak，Goswami，S.，Williams，R。S.，＆Goswami，S。使用分子备忘录的能量和空间有效的平行加法。高级材料（2023），2206128。[4] Rath，Santi Prasad，Thompson，Damien，Goswami，Sreebrata和Goswami，Sreetosh。“在回忆录中的许多身体分子相互作用。”高级材料（2023）：2204551。[5] Goswami，Sreetosh等。“分子回忆录中的决策树”。自然597.7874（2021）：51-56。[6] Goswami，Sreetosh等。“使用可加工的金属配位的偶氮芳烃的强大电阻存储器。”自然材料16.12（2017）：1216-1224。[7] Goswami，Sreetosh等。“电荷不成比例的分子氧化还原，用于离散的回忆和成年开关。”自然纳米技术15.5（2020）：380-389。