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TNR 年鉴 2020 - 海军预备役
这是国防部授权的季刊，供国防部成员阅读。《海军预备役》（TNR）的内容不一定代表美国政府、国防部或美国海军的官方观点或得到其认可。本出版物的编辑内容由海军预备役司令部公共事务办公室指挥官负责。请将所有反馈和问题发送至我们的新电子邮箱：CNRF_PAO@us.navy.mil。投稿：TNR 一直在寻找能够展示海军预备役水兵在部队所做工作的投稿。要提交照片或故事，请发送电子邮件至我们的新地址 CNRF_PAO@ us.navy.mil。我们将提供说明和投稿标准，以帮助指导您的投稿。档案和新闻：当前和过去版本的 TNR 可在以下网址获取：www.navyreserve.navy.mil。在 Facebook、Twitter、LinkedIn 和 Instagram 上关注海军预备役。更多海军预备役新闻可在国防视觉信息分发服务 (DVIDS) 上找到：https://www.dvidshub.net/unit/CNRF。
最大Correntropy扩展了用于车辆状态观察的Kalman滤波器
（2022年3月23日收到； 2022年6月25日修订； 2022年8月6日接受）摘要 - 对于车辆状态估算，传统的卡尔曼过滤器在高斯假设下表现良好，但在实际的非高斯局势（尤其是当噪声是非高斯的重型尾巴）中，它表现出较差的准确性和鲁棒性。在本文中，提出了基于最大相关标准（MCC）的扩展卡尔曼过滤器（EKF）算法（MCCEKF），并建立了横向纵向耦合的车辆模型，同时使用YAW速率，longipudinal peppare的状态观察者，使用了longitialinal peppare，该速度使用了易于使用的速度。在分析了所提出算法的复杂性后，通过双车道变化和正弦扫描转向扭矩输入操作在Simulink/CARSIM仿真实验平台上验证了新算法。实验结果表明，与传统的EKF算法相比，基于MCC的EKF算法在非高斯噪声的情况下具有更强的鲁棒性和更好的估计精度，而MCCEKF在实际情况下更适合于车辆状态估计。关键词：车辆状态估计，最大Correntropy标准，非高斯噪声，车辆动力学1。简介
早期眼科药物研发的复杂性 端到端解决方案如何促进 II 期临床试验的进展
与非临床安全性研究的情况一样，兔子接受的剂量需要比人类剂量高出几倍，这就要求每只眼睛植入多达六个植入物。植入物数量众多，这既带来了技术和科学挑战。兔子的玻璃体空间小得多（兔子玻璃体总体积约为 1.5 毫升，而人类约为 5 毫升），晶状体较大（兔子约为 8 毫米，而人类约为 4 毫米）。这些因素增加了植入物在注射过程中以及注射后接触眼后节软组织的风险。在设计研究时需要特别考虑，以确保可以识别、在整个研究过程中监测给药过程中产生的任何病变，并最终将其与 API 相关效应区分开来。
ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法
本文考虑了一种混合多层随机块模型 (MMLSBM)，其中各层可以划分为相似网络组，每组中的网络都配备不同的随机块模型。目标是将多层网络划分为相似层的集群，并识别这些层中的社区。Jing 等人 (2020) 介绍了 MMLSBM，并开发了一种基于正则化张量分解的聚类方法 TWIST。本文提出了一种不同的技术，即交替最小化算法 (ALMA)，旨在同时恢复层分区，以及估计不同层的连接概率矩阵。与 TWIST 相比，ALMA 在理论和数值上都实现了更高的精度。
棕榈油在天然海水中的微生物降解及油脂降解菌群的鉴定
摘要 棕榈油产业是马来西亚最重要的大宗商品产业之一，马来西亚分别占全球棕榈油产量和出口量的 39% 和 44%。大部分棕榈油通过海运出口到各个国家，这增加了船舶漏油等海洋污染的风险。微生物降解研究对于建立基线数据非常重要，而基线数据对于缓解规划和政策制定至关重要。根据 OECD 化学品测试指南 OECD TG 306（海水中的生物降解性）中所述的改良摇瓶法，使用从巴生港收集的天然海水和分离的细菌铜绿假单胞菌 UMTKB-5 研究了棕榈油衍生物的降解。测定 CPO 和 CPKO 降解的分析方法包括测量溶解有机碳 (DOC)、菌落形成单位 (CFU)、使用基于 16S rDNA 基因的宏基因组分析的细菌多样性以及脂肪酸测量。从巴生港收集的海水中 CPO 和 CPKO 的降解表明细菌数量增加，并分别在第 7 天和第 21 天达到峰值，随后下降，表明棕榈油被用作细菌生长的底物，同时降解由选定的细菌产生的脂肪酶辅助进行。在 P. aeruginosa UKTKB-5 培养样品中观察到类似的生长模式。样品中的 DOC 去除显示负值，表明 CPO 和 CPKO 降解的碳输入高于细菌的消耗。脂肪酸测量显示细菌降解和油利用过程中的成分变化。宏基因组分析显示不同采样地点的细菌种群多样，并在生物降解实验结束时分离出四种产脂肪酶的细菌菌株。该研究表明棕榈油在海水中的生物降解性，并能够提供基线数据以了解和制定海洋环境泄漏事件的行动计划。
空军和太空部队 - ALMANAC 2022
44 结构 美国空军和美国太空军的指挥结构；编号的空军和中心。 45 人员 按数字表示的人员：总兵力；最终实力和人力趋势；按性别、军衔、地区、司令部、空军专业代码等细分。 58 薪酬 军事基本工资；住房津贴；危险工作工资；联邦文职人员工资。 60 武装部队的军衔徽章 62 奖励和勋章 按优先顺序排列的丝带；设备；特种贝雷帽。 64 支出 空军部支出趋势；国防部、美国空军、美国太空部队 2021 财年预算申请；支出占 GDP 的比例；国防部按服务细分的预算；直通资金；主要采购和 RDT&E 计划。 71 设备 飞机总库存；飞机库存趋势；洲际弹道导弹和卫星库存；飞机年龄；尾部代码。 73 美国太空军司令部简介、装备、主要司令部、三角洲部队、中心、前身组织、领导人和主要项目。 80 美国空军主要司令部和预备役部队 司令部简介、装备、人员、联队和中心。 90 美国空军 FOA、DRU 和民航巡逻队 每个的简要说明；现役人员编号。 92 美国空军联队徽章和主要司令部隶属关系。 100 领导人 历年来美国空军和主要司令部的主要领导人。 107 美国空军和美国空军设施 美国空军现役、预备役和空军国民警卫队设施以及全球美国空军基地和站点的指南；美国和海外设施和作战基地的定位图。 122 武器和平台 美国空军和美国空军库存中的飞机、空中目标系统、武器系统和卫星系统的详细指南。 167 首字母缩略词和缩写词词汇表 首字母缩略词和缩写词。
空军和太空部队 - ALMANAC 2022
44 结构 美国空军和美国太空军的指挥结构；编号的空军和中心。 45 人员 按数字表示的人员：总兵力；最终实力和人力趋势；按性别、军衔、地区、司令部、空军专业代码等细分。 58 薪酬 军事基本工资；住房津贴；危险工作工资；联邦文职人员工资。 60 武装部队的军衔徽章 62 奖励和勋章 按优先顺序排列的丝带；设备；特种贝雷帽。 64 支出 空军部支出趋势；国防部、美国空军、美国太空部队 2021 财年预算申请；支出占 GDP 的比例；国防部按服务细分的预算；直通资金；主要采购和 RDT&E 计划。 71 设备 飞机总库存；飞机库存趋势；洲际弹道导弹和卫星库存；飞机年龄；尾部代码。 73 美国太空军司令部简介、装备、主要司令部、三角洲部队、中心、前身组织、领导人和主要项目。 80 美国空军主要司令部和预备役部队 司令部简介、装备、人员、联队和中心。 90 美国空军 FOA、DRU 和民航巡逻队 每个的简要说明；现役人员编号。 92 美国空军联队徽章和主要司令部隶属关系。 100 领导人 历年来美国空军和主要司令部的主要领导人。 107 美国空军和美国空军设施 美国空军现役、预备役和空军国民警卫队设施以及全球美国空军基地和站点的指南；美国和海外设施和作战基地的定位图。 122 武器和平台 美国空军和美国空军库存中的飞机、空中目标系统、武器系统和卫星系统的详细指南。 167 首字母缩略词和缩写词词汇表 首字母缩略词和缩写词。
空军和太空部队 - ALMANAC 2022
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空军和太空部队 - ALMANAC 2022
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空军和太空部队 - ALMANAC 2022
44 结构 美国空军和美国太空军的指挥结构；编号的空军和中心。 45 人员 按数字表示的人员：总兵力；最终实力和人力趋势；按性别、军衔、地区、指挥部、空军专业代码等细分。 58 薪酬 军事基本工资；住房津贴；危险工作工资；联邦文职工资。 60 武装部队的军衔徽章 62 奖励和勋章按优先顺序排列的丝带；设备；特种贝雷帽。 64 支出 空军部支出趋势；国防部、美国空军、美国空军 2021 财年预算申请；支出占 GDP 的比例；国防部按服务划分的预算细分；直通资金；主要采购和 RDT&E 计划。 71 设备 飞机总库存；飞机库存趋势；洲际弹道导弹和卫星库存；飞机年龄；尾部代码。 73 美国太空部队司令部简介、装备、主要司令部、三角洲部队、中心、前身组织、领导人和主要项目。 80 美国空军主要司令部和预备役部队司令部简介、装备、人员、联队和中心。 90 美国空军 FOA、DRU 和民航巡逻队各自的简要说明；现役人员编号。 92 美国空军联队徽章和主要司令部隶属关系。 100 领导人多年来美国空军和主要司令部的主要领导人。 107 美国空军和美国空军设施美国空军现役、预备役和空军国民警卫队设施以及全球美国空军基地和站点的指南；美国和海外设施的定位图以及运营