XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBn
贝克曼访问的实施2种仪器 - 具有2小时胸痛途径，定量血清beta hcg和BNP
站点实施日期Airdrie社区健康中心 *要确定（Est。冬季2024-2025）矿泉医院-Banff *要确定（Est。6月至6月2024年）canmore综合医院 *要确定（est。冬季2024-2025）CLARESHOLM综合医院 *要确定（EST。2024年夏季）Cochrane社区健康中心 *要确定（EST。冬季2024-2025）油田综合医院 - 钻石谷 *要确定（est。2024年6月至6月）迪德斯伯里地区卫生服务部2024年5月22日，高级河综合医院 *要确定（Est。冬季2024-2025）OKOTOKS健康与健康中心 *要确定（EST。冬季2024-2025）Sheldon M. Chumir Health Center *要确定（EST。冬季2024-2025）南卡尔加里卫生中心 *要确定（est。2024年秋季）Strathmore地区卫生服务5月22日，2024年瓦肯社区医院 *待定（Est。末日至6月2024年）
引用Neilson BN，Craig CM，Altman GC，Travis AT，Vance JA和Klein Mi（2021）可以将生物友善假设应用于长期的人类空间
国际空间站（ISS）始终在船上约有3-5名机组人员，通常在ISS上持续约5-7个月。自2020年3月以来，ISS上发生了170个长期空间任务。因此，长期空间任务是太空探索的组成部分，并且随着月球和火星的任务即将到来，只会继续扩大持续时间。但是，长期空间任务给人机组人员带来了一些挑战。这些挑战中的大多数都与对微重力的生理适应有关，包括晕车，肌肉萎缩和心血管衰减。虽然不是很好，但在计划长期空间任务时要考虑的另一个主要因素是环境对宇航员的心理影响。居住在太空中的宇航员将无法进入自然景观和其他发现对心理压力和整体幸福感具有恢复性影响的环境。除了无法进入这些修复的自然环境之外，宇航员还将暴露于压力大，陌生的空间环境中。该迷你审查的目的是首先总结与与空间相关的压力源相关的文献。接下来，将提供有关生物质假说和恢复性环境的大量文献概述，因为这些文献可能是相对简单且具有成本效益的解决方案，以减轻长期空间任务中所面临的压力。最后，将介绍与太空胶囊中此类环境的设计以及未来的方向有关的考虑。
扶手椅型（7, 7）和锯齿型（12, 0）氮化硼纳米管的光电特性：理论研究
碳纳米管已被广泛研究。它们的直径和手性赋予它们半导体和金属特性，使其在单电子晶体管、气体存储材料和磁制冷机等纳米级器件中具有吸引力 [1]。此外，一些研究集中于氮化硼 (BN) 纳米材料，包括 BN 纳米管、BN 纳米胶囊、BN 纳米颗粒和 BN 簇。BN 纳米管的结构类似于碳纳米管，由交替的硼原子和氮原子组成，它们完全取代石墨状薄片中的碳原子，原子间距变化很小。1981 年，Ishii 等人报道发现了具有竹子状结构的一维氮化硼 (BN) 纳米结构，他们将其称为 BN 晶须 [2]。然而，直到 1994 年，才首次在理论研究中提出了具有完美管状结构的 BN 纳米结构的存在 [3]，之后才于 1995 年通过电弧放电合成。在随后的几年中，大部分研究都集中在合成氮化硼纳米管 (BNNT) 和表征其结构上。近年来，人们对氮化硼纳米管 (BNNT) 的兴趣日益浓厚，因为它们在所有配置中都具有半导体特性，具有较宽的带隙。这些特性使它们特别适合开发紫外发光装置和太阳能电池中的各种应用。此外，它们在极端条件下保持稳定光电特性的能力为新材料开辟了新方向。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。
深蓝色排放9,10双（全氟苯）蒽
摘要在ANTH或ANTH（Br）2的单个步骤反应中合成了一种新的深蓝色发射和高度荧光蒽（ANTH）衍生物，其中包含全氟苄基（Bn F）组，9,10- ANTH（Bn f）2，在ANTH或ANTH（Br）2的单个步骤反应中合成，使用bn f I，使用bn f I，通过bn f I，通过bn f使用高 - 较高的cu- pperem cu-/ na-a光化学反应。通过NMR光谱和单晶X射线衍射法阐明了其结构。后者揭示了相邻安斯核之间没有π -π相互作用。与ANTH和9,10-Antherivations相比，9,10-Anth（Bn F）2的高光致发光量子产率（PLQY）为0.85（BN F）2，其光稳定性显着提高，并且简单的合成访问使其成为一种有吸引力的材料，作为深蓝色的OLED发射异味和有效的荧光概率。
PCS 外处理安装 PAC Slip 士兵等级...
士兵军衔 全名：_________________________________________________________ 单位（旅/BN）：_________________________________________________________________________ 为了从进出处理大楼 505 室 154 室收到安装清理文件，此表格必须在审查和验证以下文件后由 BN 和 BDE S1 完整签名并签字。 士兵可以在休假开始日期前 10 个工作日（包括 DONSAS，联邦假日除外）收到安装清理文件。 周一、周二、周三、周五 0730-1600，周四 0900-1600（2023 年 5 月 1 日生效） 如果任何所需文件缺失或不完整，服务成员将被送回单位纠正缺陷，然后才能签发安装清理文件。 ___________PCS 命令及其任何修订 BN 首字母 ___________ IPPS-A“与 PCS 一起缺席”表格 BN 首字母 ___________ 代理备忘录（签发时代理人必须在场）（如适用） BN 首字母 以下文件必须由 S1 验证和/或更新，但 MPD 不要求提供。 ___________DD 93 BN 首字母 ___________SGLV BN 首字母
排雷传感器建模和特征级融合... - LISC
摘要— 开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。结构和参数学习算法用于在 BN 模型中编码地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系。推理用于在存在异质土壤和不同环境条件的情况下估计目标特征。开发了一种在 BN 模型上运行的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确性相对于单传感器测量提高了 64%
贝叶斯网络的排雷传感器建模和特征级融合
摘要— 开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法对 BN 模型中的地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和变化的环境条件的情况下，推理用于估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确性相对于单传感器测量提高了高达 64%，并且同时检测和分类的物体数量增加了高达 62%。
利用贝叶斯网络进行排雷传感器建模和特征级融合
摘要—开发了一种获取传感器测量过程的贝叶斯网络 (BN) 表示的方法，以便从统一的角度处理传感器融合和管理问题。传感器数据中嵌入的不确定性、可靠性和因果信息用于构建传感器的 BN 模型。该方法用于为人道主义排雷建模探地雷达、电磁感应和红外传感器。采用结构和参数学习算法在 BN 模型中对地雷特征、传感器测量值和环境条件之间的关系进行编码。在存在异质土壤和不同环境条件的情况下，使用推理来估计目标特征。开发了一种基于 BN 模型的多传感器融合技术，以利用传感器测量值的互补性。通过相同的方法，可以获得 BN 分类器来估计目标类型。 BN 模型和分类器还计算所谓的置信度，以量化与特征估计和分类决策相关的不确定性。通过实施这些 BN 工具来检测和分类具有不同形状、大小、深度和金属含量特征的金属和塑料地雷，证明了该方法的有效性。通过 BN 融合，特征估计的准确度相对于单传感器测量提高了 64%，并且同时检测到和分类的物体数量增加了 62%。