提出的结构及其与化粪池系统等现有基础设施的兼容性。提供原始结构(如果有)的先验许可证证明,并咨询当地机构,以确保所有文档符合其要求。可能需要进行其他可行性研究来扩大平面图。在开始重建之前,如何验证遭受火灾损害的建筑物的结构完整性?结构完整性应由可以评估基础,墙壁和关键支持结构的执照专业人员评估。他们将检查裂纹,扭曲或由极热引起的材料。从检查中获取详细的报告,以确定必要的维修或是否需要进行完整的重建。在被专业人士清理之前,不要输入看起来不稳定的结构。是否有州或地方计划来协助重建被摧毁的房屋?当地援助中心和灾难恢复中心提供资源,包括经济援助,住房援助和重建指导。这些中心的公共卫生官员可以提供有关环境安全和许可证的信息。也可以提供诸如FEMA灾难援助或国家赠款之类的计划。有哪些财政援助可用于被火灾摧毁的重建物业?财政援助选择包括保险索赔,无保险人的紧急处方援助计划(EPAP)以及救灾资金。此外,非营利组织可以为重建成本提供支持。与当地恢复中心或公共卫生机构联系以获取有关资格和申请的指导。我如何重建房屋以使未来更加防火?使用防火材料,例如A级屋顶和耐灰烬的通风孔。通过清除结构周围的易燃植被并安装不可抗性的屏障来结合防御空间。遵循针对火灾区域的更新建筑法规,并咨询专门从事防火设计的专业人员。大火后是否有建议对园林绿化或侵蚀控制?使用土壤修正案,例如堆肥或覆盖物来稳定裸露的土壤并减少侵蚀。避免使用灰分作为肥料,因为它可能含有有害的污染物。植物耐火植被,并用木屑或干净的土壤覆盖裸露的区域。请咨询适合您财产的侵蚀控制措施的当地资源。
该项目包括在格拉德斯通附近的阿尔多加开发一个氢气生产设施,开发一条氢气管道以将氢气输送到格拉德斯通港,在格拉德斯通港开发一个氢气液化设施和船舶装载设施,以及向格拉德斯通港的氨生产设施供应氢气。
背景:手工燃烧非常具有挑战性,并且已经引入了许多治疗性干预措施,以增强燃烧后的手部功能,但是,仍然可以看到差的结果。目的:旨在探索约束诱导运动疗法(CIMT)对燃烧的主体功能的影响。患者和方法:这项前瞻性随机对照试验包括34例背侧主张手烧伤。他们的年龄从20岁到35岁。患者是从开罗大学的医院收集的,并随机分为两组; (a)组的17名患者除了接受传统疗法外接受CIMT的患者,而(b)组的17名患者仅接受了传统疗法,其中包括运动范围(ROM)练习,定位,加强运动,伸展运动和职业活动。使用手指的手指仪,手工测功机和密歇根州手部问卷(MHQ)评估了掌po pophangeal(MCP)关节ROM,手持强度和功能,此后4周和8周的治疗。结果:两组在MCP关节ROM,手柄强度和治疗8周后均显示出显着改善(P = 0.001)。在治疗8周后,MCP关节ROM和MHQ量表的平均值和MHQ量表的平均值有显着差异。结论:八周的约束运动疗法可以极大地增强燃烧的主动性运动和功能范围。关键字:约束诱导运动疗法,手部功能。简介
图 1. WBB 区域规划的结构 12 地图 1. 原住民所有权主张与裁定 16 图 2. 现有和未来的区域定居模式 44 图 3. 主要区域工业用地 67 图 4. WBB 农业生产的重要性(2019/2020 年) 73 图 5. 农林业/再造林区 77 地图 2. 区域农业区 81 地图 3. 优先生活区 103 地图 4. 区域生物多样性网络 111 地图 5. 暗天区 112 图 6. 昆士兰州的规划框架 119 图 7. WBB 区域规划与其他规划之间的关系 120 图 8. 区域基础设施规划和优先排序的指示性流程 121
澳大利亚传染病研究所 (AIID) 旨在保护澳大利亚和更广泛的亚太地区免受重大全球卫生问题和流行病的侵害。它的成立最大限度地发挥了合作伙伴的力量,并增强了研究及其转化、公共卫生和教育方面的能力。AIID 是基金会合作伙伴伯内特研究所、多尔蒂研究所和墨尔本大学的一项合作计划,由维多利亚州政府资助。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注,但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中,我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较,作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集,我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明,所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征;它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索,以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
1物理学系,区域大气建模小组,国际卓越校园校园校园校园校园校园校园校园校园母马Nostrum,默西亚大学,西班牙默西亚大学,2个荒漠化研究中心(CIDE,CSIC,GVA),西班牙国家研究委员会,瓦伦西亚,西班牙,西班牙,3个应用数学系和计算机科学科学Cantabria大学气象和计算,与CSIC,Santander,西班牙,4 pyrenean生态研究所(IPE -CSIC)相关的单位加泰罗尼亚大学,巴塞罗那,西班牙,地质,地理与环境系7,阿尔卡拉大学,环境遥感研究小组,西班牙阿尔卡拉·德·亨纳雷斯,8地球科学与地球资源研究所,国家研究委员会,国家研究委员会,皮萨,意大利,意大利,9,CIêdomluiz学院9 (IDL),里斯本大学,里斯本,葡萄牙
1物理学系,区域大气建模小组,国际卓越校园校园校园校园校园校园校园校园校园母马Nostrum,默西亚大学,西班牙默西亚大学,2个荒漠化研究中心(CIDE,CSIC,GVA),西班牙国家研究委员会,瓦伦西亚,西班牙,西班牙,3个应用数学系和计算机科学科学Cantabria大学气象和计算,与CSIC,Santander,西班牙,4 pyrenean生态研究所(IPE -CSIC)相关的单位加泰罗尼亚大学,巴塞罗那,西班牙,地质,地理与环境系7,阿尔卡拉大学,环境遥感研究小组,西班牙阿尔卡拉·德·亨纳雷斯,8地球科学与地球资源研究所,国家研究委员会,国家研究委员会,皮萨,意大利,意大利,9,CIêdomluiz学院9 (IDL),里斯本大学,里斯本,葡萄牙
了解野火后被烧毁区域的程度和严重程度是对对Climate变化影响感兴趣的科学家进行研究的重要目标和重点。在我们的项目中,我们使用六个进一步的分割模型来实现这项任务,使用较低分辨率Landsat卫星的遥感图像作为输入和输出分割掩码,以表明图像的哪些部分被燃烧并且未燃烧。我们的模型建立在Pytorch模型库和开源U-NET模型的DeepLabv3分割模型上;我们使用这些模型的预贴版本作为基线,并进一步实验将红外带作为输入和MAE损失函数,旨在减少噪声和低分辨率的影响。我们发现所有方法都达到了高精度,但是除了RGB之外,还包括NIR(近红外)和SWIR(短波输入)频段的5频段模型,对于DeepLabV3和U-NET架构都表现最好。我们的模型在数据集中的加利福尼亚野火方面非常有效,但是我们希望将它们进一步推广到世界其他地区的分布之外的火灾,那里的火灾未有充分记录。这些广告将极大地帮助这些领域的应急准备,野生火灾和气候科学。
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