1N1XX 地理空间情报 1N2XX 信号情报分析员 1N3XX 密码语言分析员 1N4XX 网络情报分析员 1POXX 机组人员飞行设备 1S0XX 安全 1T0XX 生存、逃避、抵抗与逃脱 1T2XX 伞降救援 1U0XX 职业 RPA 传感器操作员 1W0XX 天气 2A0XX 航空电子测试站与组件 2A3XX 航空电子系统 2A5XX 航空航天维护 2A6XX 航空航天推进 2A7XX 飞机金属技术 2E1XX 卫星、宽带与遥测系统 2E2XX 网络基础设施系统 2E6XX 通信电缆与天线系统 2F0XX 燃料 2G0XX 物流计划 2M0XX 导弹维护 2P0XX 精密测量设备实验室 2R0XX 维护管理分析 2R1XX 维护管理生产 2S0XX 物资管理 2T0XX 交通管理 2T1XX 车辆作战 2T2XX 空中运输 2T3XX 车辆维护 2W0XX 弹药系统 2W1XX 飞机武器系统 2W2XX 核武器
背景:这项研究的目的是研究炎性血浆蛋白浓度与长期死亡率之间的关联,其中ST-高度心肌梗死(STEMI)。方法:对于2009年至2013年间记录的343例STEMI患者,基于人群的心肌梗塞登记处Augsburg,使用Olink Inflammation Fanel在指数事件上测量了92个炎性血浆蛋白。在多变量调整的COX回归模型中,研究了每种血浆蛋白与全原因长期死亡率之间的关联。中值随访时间为7.6(IQR:2.4)年。对血浆蛋白显示与长期死亡率有很强的关系,进行了5年的生存ROC分析。结果:一种血浆蛋白,即成纤维细胞生长因子23(FGF-23),与多变量调整后的COX模型的长期死亡率尤为相关,而FDR调整后的P值<0.001 <0.001,危险比(HR)为1.57 [95%CI:1.5%CI:1.29 - 1.29 - 1.91]。在5年ROC分析中,估计FGF-23的AUC为0.6903 [95%CI:0.594 - 0.781]。所有其他等离子体蛋白的DID显示出很强的关联,每个标记在多变量调整后的COX模型中都具有FDR调整后的P值> 0.05。结论:FGF-23与STEMI后的长期死亡率独立相关,并且可能在对心肌损伤的反应中起重要作用。结果表明,FGF-23在长期治疗STEMI患者和药物发育的潜在靶标中是有用的标记。
摘要 — 随着人们对自动驾驶的兴趣日益浓厚,人们正在努力满足车辆高水平自动化的要求。在此背景下,车舱内的功能在确保驾驶员和乘客安全愉快的旅途中起着关键作用。与此同时,人工智能 (AI) 领域的最新进展使得一系列新应用和辅助系统能够解决车舱内的自动化问题。本文对现有的利用 AI 方法在驾驶舱内使用案例的工作进行了全面调查,特别关注与 (1) 驾驶安全性和 (2) 驾驶舒适性相关的应用场景。调查结果表明,AI 技术在解决自动驾驶方面的舱内任务方面前景光明。
RAM 项目是一个由杰出物理学家、工程师、研究人员和企业家组成的精英团队,他们致力于设计、建造、操作和营销基于零点能量重力场控制和消除的无推进剂推进系统的航空和航天器。虽然依靠主流媒体获取新闻的公众对这一领域的进展大多不熟悉,但近年来在各大科学期刊上发表的里程碑式论文表明,这项尖端技术完全可行。在白人世界,这不仅得到了波音、英国宇航、洛克希德等公司正在进行的反重力项目的证实,而且得到了无推进剂推进器工作模型的证实,例如基于 2001 年 NASA 专利号 6,317,310 的模型。在黑人世界,ARV 等车辆就是这方面的典范。
• 满足技术需求 – 氚技术管理委员会 SRDI 传感器技术需求: • 开发利用新批准的、经认证可无线传输机密数据的设备的传感器。 • 提高氚空气监测和手套箱大气监测系统的可靠性并降低其复杂性。 • 提供当前不可用的功能 – 移动性 / 便携性 – 热插拔功能 – 占用空间小 – 设计不太复杂(无泵、无电磁阀、需要维护的组件更少) – 实时连续监控 • 建立在现有开发的技术之上 – 通用氚发射器 (UTT) PDRD – 屏蔽线离子室 PDRD – 安全无线项目 Y-556 PDRD 的基础工作
摘要:在本文中,IFTM大学的设计和开发了六座高尔夫球车,n,78.64°E。都设计和制造了高尔夫球车的所有组件,例如车辆框架,变速箱,制动器,电池,电机,轮胎和电动机控制器。高尔夫球车可以以48 km/hr的最大速度在颠簸和地形道路上承受最大的15 kN负载。高尔夫球车的电池放置在座椅下方,以最大程度地减少汽车空间和地形道路上过度转变的时刻。在CATEA软件中已经完成了高尔夫球车的各个组件的建模。在800、1360和1500 rpm处获得的最大扭矩为0.35 s的2.1 nm。这款六座高尔夫球车在光滑,颠簸和地形路上非常有效,平稳。在农村地区承担六名乘客的负载非常有效。它没有由于使用直流电动机而产生噪音和空气污染。
锂电池是电动汽车,便携式设备和储能系统等物品中最常见的能源存储设备。与我们的智能手机一样,电动汽车依靠锂离子电池。但是,如果没有适当的监控,这些电池可能会迅速恶化并构成安全风险。我们的解决方案通过实施不断评估电池健康并估算其剩余电荷的特殊算法来解决此问题。通过利用人工智能(AI),我们确保对电池健康和充电水平进行准确的预测。此外,我们强调了速度控制对电动汽车安全的重要性。为了减轻与充满电的电池相关的风险,我们已经集成了额外的安全措施。我们的方法利用AI和物联网(IoT)为电动汽车建立实时监控系统。该系统收集和分析数据,甚至可以预测何时需要维护。通过高级传感器技术和通信系统,我们的解决方案增强了电动汽车的安全性,效率和耐用性,从而使它们更具吸引力,以满足运输需求。
