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陆军部信笺
USAG-POM 1 驻军指挥官 2 驻军 CSM 3 国防部第一反应人员，定义见第 4.c 段。 DLIFLC 4 指挥官 5 助理指挥官/CDR 517 飞行大队 6 DLIFLC 飞行指挥官 7 517 飞行大队 SEL 陆军 229 飞行大队 BN 8 229 飞行大队 BN 指挥官 9 229 飞行大队 BN SEL 海军 IWTC 10 IWTC 指挥官 11 IWTC SEL 美国海军陆战队 MCD 12 MCD 指挥官 13 MCD SEL 美国空军 517 飞行大队 14 副指挥官 517 飞行大队 15 311 飞行大队指挥官 16 311 飞行大队 SEL 17 314 飞行大队指挥官 18 314 飞行大队 SEL CA 医疗支队 19 CDR CALMED NSAM 20 NPS 总裁 21 NSAM 基地指挥官 22 NPS 参谋长 23 NPS 学生主任 FNMOC 24 FNMOC美国海岸警卫队指挥官 25 美国海岸警卫队指挥官 26 美国海岸警卫队 Hawksbill CO
塑料废物（R）进化 - 具有增长机会的动态部门
1）估计数量是MSW衍生的收入的百分比，来自小组级别的直接员工总数 - 不包括承包商或其他分支机构； 2）根据报告的详细分析，从MSW考虑的收入；排水，污水，污泥和工业废物收入不包括； 3）年收入高于0.1亿欧元； 4）年收入低于0.1亿欧元
沃伦·A·杰罗姆上尉
沃伦·杰罗姆上尉是新泽西州罗塞尔人。他于 2015 年在 FT. Jackson 和 FT. Gregg-Adams 完成了基本训练，并以 92F 的身份加入美国陆军预备役。沃伦上尉驻扎在新泽西州泽西市，隶属于第 716 号 QM 连。陆军预备役提供的方向、结构和财政援助激励和推动了沃伦上尉努力争取更大的成功并继续深造。2016 年，沃伦上尉开始就读基恩大学。2017 年，在第 716 号 QM 连指挥官的敦促下，沃伦上尉加入了西顿霍尔大学的 ROTC 计划。沃伦上尉于 2018 年完成了学员先遣营，并于 2019 年被任命为现役装甲军官。他毕业于基恩大学，主修经济学，辅修金融和历史。服役后，当时的少尉参加了在佐治亚州摩尔堡举行的装甲基本军官领导课程 (ABOLC)。在从 ABOLC 毕业后的那段时间里，沃伦上尉参加了侦察兵领袖课程、布雷德利指挥官课程和维护领袖课程。在 2020 年 11 月完成所有课程后，他以 PCS 身份加入莱利堡，并在 B CO、3-66 AR BN 中指挥一个排。沃伦上尉对他的 BN，3-66 AR BN，是少数以荣誉勋章获得者詹姆斯·M·伯特上尉的名字命名的 BN 之一深感荣幸，伯特上尉是一名装甲 CPT，因在德国亚琛战役期间 10 天的英勇表现而受到表彰。抵达莱利堡后，沃伦少尉立即被任命为 BN 炮兵中期的排长，并成功整合并完成了炮兵训练。从 2020 年 12 月到 2021 年 11 月，少尉准备将他的排部署到立陶宛，以支持大西洋决心行动。在前沿部署期间，他晋升为 1LT 并完成了排长任期，之后他从其他 20 名 1LT 中被选中担任 BN S4，这需要前往东欧各地并指导我们的北约盟友，这些盟友目前正在建立他们的装甲能力并在他们的理论中实施主战坦克，立陶宛、拉脱维亚、爱沙尼亚等盟友如何开展关键的后勤行动以支持装甲 BN。1LT Warren 于 2022 年 8 月重新部署并接任 E CO 1-81 AR BN 的 XO。他于 2023 年 11 月晋升为 CPT，并于 2023 年 12 月 1 日接管 E CO 的指挥权。
用于训练贝叶斯网络进行制造系统故障诊断的数字孪生
摘要：人们提倡智能制造系统利用技术进步，通过快速诊断提高故障抵御能力，从而保证性能。在本文中，我们提出了一种用于设计数字孪生（DT）的协同仿真方法，该方法用于训练贝叶斯网络（BN），以便在设备和工厂层面进行故障诊断。具体而言，协同仿真模型是使用由联网传感器、每台设备的高保真仿真模型和工厂的详细离散事件仿真（DES）模型组成的信息物理系统（CPS）设计的。所提出的 DT 方法能够在虚拟系统中注入故障，从而减轻了昂贵的工厂车间实验的需要。应该强调的是，这种注入故障的方法消除了获取包括故障和正常工厂操作的平衡数据的需要。我们在本文中提出了一种结构干预算法 (SIA)，首先检测所有可能的有向边，然后区分 BN 的父节点和祖先节点。我们在实验室中设计了一个 DT 研究测试台，由配置成装配单元的四个工业机器人组成，每个机器人都有一个可以监测双轴振动的工业物联网传感器。这些机器人的详细设备级模拟器与机器人装配单元的详细 DES 模型集成在一起。生成的 DT 用于进行干预，以学习用于故障诊断的 BN 模型结构。实验室实验通过准确学习 BN 结构验证了所提方法的有效性，并且在实验中，发现所提方法获得的准确性（使用结构汉明距离测量）明显优于传统方法。此外，发现的BN结构对参数的变化是可靠的，例如平均失败时间（MTTF）
生产生物制药的生物合成路线...
通讯作者：vijai.gupta@sruc.ac.uk, vijaifzd@gmai.com (VK Gupta) bn.singh@nbri.res.in (BN Singh)
金属涂层晶片上六方氮化硼的化学气相沉积及电阻开关器件的无转移制造
在电子设备结构中引入层状二维 (2D) 材料是提升电子设备性能和提供附加功能的一种有趣策略。例如，石墨烯（导电性）已用作电容器 [ 1 ] 和电池 [ 2 ] 中的电极，而过渡金属二硫属化物 (TMD)，例如 MoS 2 、 WS 2 和 WSe 2（半导体性），常用作场效应晶体管 (FET) 和光电探测器 [ 3 – 5 ] 中的沟道。六方氮化硼 (h-BN) 是由 B 和 N 原子排列成 sp 2 六方晶格的二维层状材料，其带隙为 5.9 eV [ 6 ]。因此，h-BN 是一种电绝缘体，并且在许多不同的应用中非常有用。到目前为止，h-BN 已被证明是一种非常可靠的 FET 栅极电介质，并且能够比高 k 电介质更好地抵抗电应力 [7,8]，因为
综合和应用多吡咯/DBSA/硝酸硼三元复合材料作为氨气检测的潜在化学传感器
6 s cm -1在准备好的聚合物薄膜中。获得的表征结果与PPY/DBSA/BN复合材料进行的NH 3 3气体传感器测量非常吻合。发现两者之间的线性相关系数为r 2 = 0.9916，表明关系很强。此外，PPY/DBSA/BN薄膜显示出5.8 ppm的检测低限（LOD），超过了NH 3气体的OSHA阈值。这表明传感器对痕量的NH 3气体高度敏感。此外，PPY/DBSA/BN薄膜表现出非凡的可重复性性，最多可用于10个循环，而无需显着降低性能。在存在常见干扰物种的情况下，传感器还表现出对NH 3气体的选择性。此外，它表现出长期稳定性，并在7天内保持其性能。提议的自组装气体传感器在室温下检测NH 3气体时表现出了显着的性能，使其成为工业应用的有前途的候选人。
3D-BN 骨架中填料尺寸对环氧基复合材料热导率影响的研究
随着 5G、人工智能、物联网等技术的快速发展，微电子设备的工作温度不断升高，对导热和电绝缘材料的需求显著增加[1-4]。这主要是因为微电子设备运行时芯片产生的热量由于一层热界面材料（TIM）而不能迅速传递到冷却设备。TIM 的主要作用是填充微电子设备与散热器翅片之间的缝隙，从而降低界面热阻[5]。环氧树脂或硅橡胶等聚合物因具有优异的黏附性、热稳定性和电绝缘性，常用作 TIM[6，7]。然而，它们的 TC 值较低（低于 0.3 W/m·K），不能满足微电子设备的需求。因此，迫切需要具有优异平面热导率的TIM，它能及时将热量传递至散热片，进而将热量传输到设备外部。通过加入陶瓷填料，如AlN[8-10]、Al2O3[11-13]、Si3N4[14]和BN[15，16]，复合策略被认为是提高热导率的最有效方法。特别是对于具有与石墨类似的层状结构的BN，由于其优异的热导率（平面方向约600W/m·K）和宽的带隙[17-20]，它引起了人们的极大兴趣。因此，将BN加入到聚合物中对提高热导率具有重要意义。然而，通过传统共混方法制备的BN基复合材料的平面热导率远低于平面取向的。在这方面，已经开发出一些策略来增强聚合物复合材料的平面导热性。一种策略是构建三维网络骨架。在这种结构中，
新的主要阴性IL6ST变体扩展了依赖GP130的Hyper-Ige综合征的免疫学和临床光谱
摘要 - 对网络入侵检测系统的评估需要足够数量的混合网络流量，即由恶意和合法流动组成。特别是获得现实的合法流量很难。合成网络流量是响应不足或不完整的现实数据集的工具之一。在本文中，我们仅着重于合成产生高质量的合法流量，而我们不会深入研究恶意交通。对于这项特定任务，最近的贡献利用了高级机器学习驱动的方法，特别是通过生成对抗网络（GAN）。但是，对GAN生成的数据的评估通常会忽略关键属性，例如协议依从性。我们的研究通过提出一组全面的指标来解决差距，以评估合成合法网络流量的质量。为了说明这些指标的价值，我们通过简单但有效的概率生成模型Bayesian Network（BN）将面向网络的gans进行了经验比较。根据我们提出的评估指标，基于BN的网络流量产生的表现优于基于ART GAN的对手。在我们的研究中，BN产生了更现实和有用的合成良性流量，并同时最大程度地减少了计算成本。