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用于合成和分析高级功能层和涂层的电化学方法
他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。 他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。 他获得了硕士学位 在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。他获得了博士学位。学位于2010年，在：化学技术与冶金学大学（UCTM） - 索菲亚（Bulgaria）的硅酸盐技术，结合材料和高温可融合的非金属材料领域的领域。他的博士学位论文的标题为：“纳米复合材料混合涂料的调查和评估以保护腐蚀”。他获得了硕士学位在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。 他的学士学位 论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。 如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。在2004年获得UCTM – Sofia的冶金学和材料科学学院的化学工程学位，具有硅酸盐材料的专业，其论文的标题是：详细和表征带有perovskite结构的红色陶瓷色素，在Uji - Castellon（Spain）也呈现。他的学士学位论文于2002年在同一所大学发表，并致力于：“通过固定的光敏剂对饮料水进行灭菌”。如今，他是8本书的作者，以及70多个出版物（H-Index 13和660引用），与先进的腐蚀保护系统，陶瓷材料回收，喷雾热解合成和陶瓷传感器元素有关。
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
客户和分析师评论：关于自学习人工智能的见解
“我们获得了该技术的演示，希望了解 Cyber AI Analyst 功能如何工作，结果令人印象深刻……虽然这是一份详细的报告，但报告顶部的简短摘要有效地快速概述了情况。摘要使用的术语即使是非技术专业人士也能理解，并且无需查看细节即可提供见解，包括有关如何确保系统从事件中完全恢复的可行建议。”
与...相关的数据和假设的分析
病例定义要求症状分两个阶段出现：第一阶段至少包括头部压力、定向障碍、恶心、头痛、前庭功能紊乱、听觉症状或视力变化之一，随后是第二阶段，包括前庭功能紊乱或认知缺陷，没有容易识别的替代症状
模拟电子学（REC3C001）
模块 — I（12 小时） MOS 场效应晶体管：FET 和 MOSFET 的原理和操作；P 沟道和 N 沟道 MOSFET；互补 MOS；E- MOSFET 和 DMOSFET 的 VI 特性；MOSFET 作为放大器和开关。BJT 的偏置：负载线（交流和直流）；工作点；固定偏置和自偏置、带电压反馈的直流偏置；偏置稳定；示例。FET 和 MOSFET 的偏置：固定偏置配置和自偏置配置、分压器偏置和设计模块 — II（12 小时）BJT 的小信号分析：小信号等效电路模型；CE、CC、CB 放大器的小信号分析。Rs 和 RL 对 CE 放大器操作的影响、射极跟随器；级联放大器、达林顿连接和电流镜电路。 FET 的小信号分析：小信号等效电路模型、CS、CD、CG 放大器的小信号分析。CS 放大器上的 RsiG 和 RL 的匹配；源极跟随器和级联系统。模块 —III（8 小时）FET 和 BJT 的高频响应：BM 和 FET 的高频等效模型和频率响应；CS 放大器的频率响应、CE 放大器的频率响应。模块 —IV（6 小时）反馈放大器和振荡器：负反馈和正反馈的概念；四种基本反馈拓扑、实用反馈电路、正弦振荡器原理、WeinBridge、相移和晶体振荡器电路、功率放大器（A、B、AB、C 类）。模块 — V（7 小时）运算放大器：理想运算放大器、差分放大器、运算放大器参数、非反相配置、开环和闭环增益、微分器和积分器、仪表放大器。书籍：
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主管。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒等主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 公司的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；该基金会是为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师，他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁，涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问，专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外，他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官；为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
维生素D缺乏症与围产期抑郁症之间的关联：系统评价和荟萃分析
结果：审查了主要数据库后，包括13项研究。三项研究评估了产前抑郁症和维生素D水平，与对照组相比（标准化平均差异[SMD] = -0.41，95％置信区间[CI] -0.57至-0.25），使用固定效应模型，使用最小的杂物模型，显示出偏置组的水平明显较低（标准平均差异[SMD] = -0.41，95％置信区间[CI] -0.57至-0.25）。另外三项研究探索了产后抑郁症和维生素D，揭示了相当大的异质性（I 2 = 96％，p <.01），导致使用了random效应模型。这些表明抑郁症组中的维生素D水平要低得多（SMD = -1.62，95％CI -2.62至-0.62）。七项研究检查了抑郁症和维生素D缺乏症之间的联系，再次显示出明显的异质性（I 2 = 92％，p <.01）和抑郁症女性中维生素D较低的水平（SMD [标准平均差异] = 2.28，95％CI 1.60-3.25），未发现明显的出版物偏见。
单发飞机 FADEC 可靠性分析
航空燃气涡轮发动机的发展对发动机控制系统提出了越来越高的要求，以提高推力并改善燃油消耗。这些要求导致了电子控制系统的广泛使用。这种系统的早期版本采用了监控概念，于 20 世纪 70 年代推出，目前在运行的许多飞机上都能找到这种系统。目前运行的 JAS 版本采用了这种概念。然而，监控概念并不能完全满足大多数现代发动机的要求，这导致了 20 世纪 80 年代全权数字电子控制 (FADEC) 概念的出现。 FADEC 系统控制发动机所需的所有功能，并引入了许多改进，例如：(i) 可以实施现代控制理论中的复杂技术，这些技术既可以提高性能，又可以提高可靠性，(ii) 由于有限使用流体力学而减轻重量，以及 (iii) 可以实施内置维护支持，从而降低维护成本并提高系统可靠性。正如这些示例所示，FADEC 支持提高性能和可靠性并降低总成本的努力。FADEC 系统目前在许多飞机上运行，例如：新型军用飞机 F-18E/F 和欧洲战斗机以及民用飞机空客 320、321 和波音 777。
环境影响评估：桥梁的影响...
目的本研究旨在通过分析在Kénitra的Idrissi医院进行的1,416例病例（2019-2023）记录的1,416例病例，以阐明摩洛哥新生儿痛苦的流行病学和人体测量值。对APGAR评分，出生体重和胎儿方面的结果分析表明，足月出生的优势（81.9％），胎儿体重主要在2,600至3,600克（50.8％）之间。然而，很大一部分新生儿需要在出生时复苏（85.2％），表明围产期并发症的患病率很高。低于APGAR的得分在1分钟，有58.6％的新生儿得分小于6，这突显了密集的新生儿监测的重要性。此外，医疗干预措施的分布表明，有67.4％的交货需要进行干预措施，例如会造术或剖腹产，这反映了主动管理产科风险。此外，逻辑回归模型确定了与新生儿复苏的需求相关的关键因素，例如产妇年龄，活婴儿的数量，1分钟的Apgar评分和新生儿体重。结论这些结果强调了严格的产前监测的重要性，特别是对于被确定为处于危险的怀孕而言，以防止新生儿痛苦。
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。