欢迎来到奥兰治县Medi-Cal心理健康计划(MHP)和药物Medi-Cal有组织的递送系统(DMC-ODS)提供商目录。提供商目录包括以下信息:成人和老年人(AOA)服务,行政服务组织(ASO)提供者,儿童和青少年预防(CYP),心理健康与恢复服务(MHRS)以及在Orange County MHP和DMC-ODS和DMC-ODS计划中工作的DMC-ODS提供商。此目录可在线获得:https://www.ochealthcareagency.com/mhp-dmcods
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最严重的疾病困扰着人类的人是心脏病,因此早期诊断和预测心脏病是挽救人类生命的必要条件。心脏病需要早期诊断和预后才能挽救生命。因此,通过使用深度学习算法来避免机器学习中的缺点来完成准确的预测,因为它们使用单独的算法进行特征选择来提取功能。结果,卷积神经网络(CNN)与Aquila优化算法(AOA)结合使用,作为混合深卷积神经网络(DCNN),用于检测心脏。AOA算法用于选择DCNN中的重量参数,该参数在图像上很好地工作。心电图(ECG)图像用于预测心血管疾病。驱动该研究的概念是将ECG图像和临床数据结合在一起,以便在预测中提供高性能。ECG图像已预处理以缩小大小,然后应用CNN并进行预测。在这种情况下,采用了不同的预处理方法,并在这项工作中找到了最佳的预处理方法。ECG图像,并应用了不同的数学方法,例如傅立叶变换,DCT或傅立叶变换和DCT等的组合,并找到最佳方法。然后在MATLAB中实现了所提出的模型,并通过将其与其他现有CNN模型进行比较来评估其性能。关键词:深卷积神经网络,Aquila优化算法,心脏病,
Abstract: Microbial-driven processes, including nitrification and denitrification closely related to soil nitrous oxide (N 2 O) production, are orchestrated by a network of enzymes and genes such as amoA genes from ammonia-oxidizing bacteria ( AOB ) and archaea ( AOA ), narG (nitrate reductase), nirS and nirK (nitrite还原酶)和NOSZ(N 2 O还原酶)。但是,气候因素和农业实践如何影响这些基因和过程,因此,土壤N 2 O排放尚不清楚。在这项全面的综述中,我们定量评估了这些因素对氮过程和土壤N 2 O使用大分析(即Meta-Meta-Analysis)的影响。结果表明,全球变暖增加了土壤硝化和反硝化率,导致土壤N 2 O排放的总体增加159.7%。升高的CO 2刺激了NIRK和NIRS,土壤N 2 O的排放量大幅增加了40.6%。氮肥扩增了NH 4 + -n和NO 3 - -N含量,促进AOB,NIRS和NIRK,并导致土壤N 2 O排放量增加153.2%。生物炭增强的AOA,NIR和NOSZ的应用,最终将土壤N 2 O排放降低15.8%。暴露于微塑料大多会刺激反硝化过程,而土壤n 2 O排放量增加了140.4%。这些发现为氮过程的机械基础和土壤N 2 O排放的微生物调节提供了宝贵的见解。
摘要:使用有机肥料和玉米稻草作为友好的修正措施,可有效改变农田中的土壤氮(N)循环。然而,有机肥料与稻草返回对土壤质量的综合作用尚不清楚,尤其是在响应土壤硝化作用和硝化微生物方面。我们在中国东北部的毛毛土壤中建立了一个实验,主要包括四种治疗方法:CK(没有传统化肥的没有添加),O(有机肥料施用),S(稻草返回)和OS(有机肥料与稻草返回)。使用高通量测序进一步研究了土壤硝化和硝化微生物。我们的结果表明,与CK相比,土壤水含量,容量,直径> 0.25 mm,平均重量直径,总碳,总氮,铵,硝酸铵,硝酸盐,微生物生物量碳和微生物生物氮的含量不正确,并渗透了尤其均匀的尤其尤其是尤其是尤其尤其均匀的压缩性,并渗透了尤其均匀的尤其是尤其是尤其均匀的尤其均匀的尤其尤其是屈光度,并且渗透于尤其是尤其是尤其的渗透性,并取代了尤其的渗透性,并取得S和OS治疗。此外,OS处理有效地增加了可用的钾和可用的磷含量,并减少了三相R型。有机肥料和稻草的应用有效地优化了土壤结构,尤其是OS处理。与CK,O,S和OS治疗相比,氨氧化古细菌(AOA)的丰度较高,并进一步增强了α多样性和较低的氨氧化细菌(AOB)和NIRK -,NIRK-,NIRS-和Nosz -nosz -Type denitpe denitpe denitpe。AOA和NIRK分别是氨氧化过程和亚硝酸盐还原过程的关键驱动因素。同时,有机肥料和稻草的施用调节了硝基磷酸盐(AOA),γ-杆菌(NIRK和NIRS),α),甲状腺酸细菌(NIRK)和贝protebacteria(Nirk)和β(Nirs)(NIRS(NIRS)。有机肥料和稻草通过增强硝化和反硝化微生物群落中的含量丰富,返回土壤结构。在一起,OS治疗是一种合适的稻草返回实践,用于优化中国东北部农田生态系统的营养平衡。但是,这项研究并未确定如何在有机肥料应用和稻草返回下减少传统的氮肥施用;因此,我们旨在在未来的工作中进行相关研究。
摘要 — 我们考虑一个依赖于在欺骗者存在的情况下运行的飞机的航空自组织网络。如果合法飞机发送信号并且没有欺骗攻击,则地面基站接收到的聚合信号被视为“干净”或“正常”。相反,面对欺骗信号,接收信号被视为“虚假”或“异常”。自动编码器 (AE) 经过训练以从训练数据集中学习特征/特性,该训练数据集仅包含与没有欺骗攻击相关的正常样本。AE 将原始样本作为其输入样本并在其输出中重建它们。基于训练后的 AE,我们定义了欺骗发现算法的检测阈值。更具体地说,将 AE 的输出与其输入进行对比,将为我们提供曲线峰值方面的几何波形相似性/不相似性的度量。为了量化未知测试样本与给定训练样本(包括正常样本)之间的相似性,我们首先提出一种所谓的基于偏差的算法。此外,我们估计每架合法飞机的到达角(AoA),并提出一种所谓的基于 AoA 的算法。然后,基于这两种算法的复杂融合,我们形成了最终的检测算法,用于在严格的测试条件下区分虚假异常样本和正常样本。总之,我们的数值结果表明,只要仔细选择检测阈值,AE 就可以改善正确的欺骗检测率和误报率之间的权衡。
fi g u r e 2在高山草原中评估的全范围植物和土壤特性的季节性动态。属性按最大季节进行分组:(a)春季; (b)夏天; (c)秋天。在灌木膨胀下,某些特性明显更高( + s)或较低(-s)。AOA,氨氧化古细菌; AOB,氨氧化细菌; CBH,几核酸水解酶; GLC,β-葡萄糖酶; NAG,N-乙酰葡萄糖氨基酶; Per,过氧化物酶; Pho,磷酸酶;痘,苯酚氧化酶; URE,尿布; xyl,β-二基固醇酶。 出于可视化的目的,将所有变量缩放为平均值为0,标准偏差为1。 对未量化的数据进行统计分析n = 8。 有关更多详细信息,包括实际均值和SE,精确的P和χ2值,请参见表S1 – S3。AOA,氨氧化古细菌; AOB,氨氧化细菌; CBH,几核酸水解酶; GLC,β-葡萄糖酶; NAG,N-乙酰葡萄糖氨基酶; Per,过氧化物酶; Pho,磷酸酶;痘,苯酚氧化酶; URE,尿布; xyl,β-二基固醇酶。出于可视化的目的,将所有变量缩放为平均值为0,标准偏差为1。对未量化的数据进行统计分析n = 8。有关更多详细信息,包括实际均值和SE,精确的P和χ2值,请参见表S1 – S3。
摘要:在电动汽车 (EV) 中,使用多种能源通常可以保证安全行驶,而无需担心续航里程。电动汽车由光伏 (PV)、电池和超级电容器 (UC) 系统供电。这种安排的总体结果是行驶距离增加;电池尺寸减小;反应改善,尤其是在过载情况下;以及电池寿命延长。改进的结果可以高效利用能源,提供舒适的驾驶体验,并且需要更少的能源。在本研究中,讨论了 PV 系统和混合储能系统 (HESS)(包括电池)和 UC 之间的能源管理。提出了称为人工神经网络 (ANN) 和 Aquila 优化算法 (AOA) 的能源管理控制算法。所提出的组合 ANN-AOA 方法充分利用了 UC,同时限制了电池放电电流,因为它还可以缓解高速动态电池充电和放电电流。在 MATLAB 仿真环境中描绘和查看响应行为,以表示负载变化和各种道路状况。我们还讨论了光伏系统、电池和 UC 之间的管理,以实现与现有的改进型和声搜索 (MHS) 和基于遗传算法的比例积分微分 (GA-PID) 相比更高的 91 公里/小时的速度。这项研究的成果可以帮助汽车行业的研究人员和专业人士以及参与设计、维护和评估各种能源和存储系统(尤其是可再生能源)的各种第三方。
董事会认证一旦达到了杰出的奖学金状态,就会鼓励维护认证,但不需要。如果由ABPN,AOA或皇家医师和外科医生(RCPS)以外的其他董事会认证,则应提交认证标准和程序的详细信息,以便APA会员委员会(委员会)可以评估该认证的等效性。该类别中的其他信用额可以通过其他医疗委员会,亚科董事会或精神分析或博士学位获得认证。或相关领域的硕士学位。未经认证的培训不保证。一般精神病学中的董事会认证是值得的。如果董事会过期,则不会为此类别授予任何积分。
R-2 Hybrid NACA 23012 2D(模拟 72 英寸弦长翼型)模型前缘冰面粗糙度,IPS 激活前。暴露时间包括 3 秒的冰探测器警报和 30 秒的机组激活 IPS。测试是在 14 CFR 第 25 部分附录 C 间歇性最大结冰条件下进行的。 (静态温度 = 14 q F、LWC = 1.95 g/m 3、MVD = 20 微米、喷涂时间 = 33 秒、隧道气流速度 = 195 英里/小时、模型 AOA = 4 q。)(参见参考文献 R1。)R-4