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从 F70 到新一代 FREMM
• 由 17 个相同的多功能控制台组成 • 实时控制和协调所有设备 • 集中从传感器收到的所有信息以制定战术情况并允许控制所有武器系统 • 提供高水平的自动化和极大的灵活性，可将战斗任务分配给不同的操作员
WD4810-072324 的 CE 说明：疫苗可预防疾病的流行病学和预防粉红皮书网络点播系列：疫苗接种-2024
发起日期：2024 年 7 月 23 日 到期日期：2026 年 7 月 1 日 URL：https://www.cdc.gov/vaccines/ed/webinar-epv/index.html 硬件/软件：计算机硬件；互联网连接；浏览器； 材料：互联网连接、计算机和电话线 目标受众：管理员、CHES 认证的健康教育工作者、医生、流行病学家、LPN、LVN、医务助理、医学生、NP、护士技术员、其他健康教育工作者、药剂师、PA、项目经理、RN 先决条件：参与者应具有基本的科学教育背景，包括生物学、免疫和疫苗可预防疾病等学科领域的一般知识。 形式：本课程为持久材料。
news-25749-annuaire-windustry-2015-16.pdf
由 SER 发布，2015 年 10 月 - 设计/制作：raphael.simonnet@gmail.com - 编者注：本目录中发布的信息由公司提供。他们不以任何方式承担可再生能源联盟的责任。本网站不对公司文件的内容负责 - 图片来源：封面（从左到右）： 从左到右：©AREVA、©DCNS、©LBI、©Cyril ABAD – ALSTOM、© AREVA。ISSN：2430-9141
风能与海洋能产业名录...
由 SER 发布，2015 年 10 月 - 设计/制作：raphael.simonnet@gmail.com - 编者注：本目录中发布的信息由公司提供。他们不以任何方式承担可再生能源联盟的责任。后者不对公司文件的内容负责 - 图片来源：封面（从左到右）： 从左到右：©AREVA、©DCNS、©LBI、©Cyril ABAD – ALSTOM、©AREVA。 ISSN 号：2430-9141
WD4810-070924 的 CE 说明
发起日期：2024 年 7 月 9 日 到期日期：2026 年 7 月 1 日 URL：https://www.cdc.gov/vaccines/ed/webinar-epv/index.html 硬件/软件：计算机硬件；互联网连接；浏览器； 材料：互联网连接、计算机和电话线 目标受众：管理员、CHES 认证的健康教育工作者、医生、流行病学家、LPN、LVN、医务助理、医学生、NP、护士技术员、其他健康教育工作者、药剂师、PA、项目经理、RN 先决条件：参与者应具有基本的科学教育背景，包括生物学、免疫和疫苗可预防疾病等学科领域的一般知识。 形式：本课程为持久材料。
CE指示FO R WD4810-071824
起源日期：7/18/2024到期日期：7/1/2026 URL：https：//www.cdc.gov/vaccines/ed/webinar-epv/index.htex.html硬件/软件/软件：计算机硬件；互联网连接；浏览器；材料：互联网连接，计算机和电话线目标受众：管理员，CHES认证的健康教育者，医师，流行病学家，LPN，LVN，LVN，医疗助理，医学生，NPS，NP，护士，护士，其他健康教育者，其他健康教育者，药剂师，PAS，PAS，程序经理，程序经理，RNS的主题和参与者应具有一项基本的教育领域，包括科学知识，领域的科学知识，包括科学知识，可预防疾病。格式：本课程持久材料。
Birpi United International
120。委员会对减少收购成本和实际运营外国技术的成本的可能手段特别重要。这些可能性可能与通过贷款或援助向知识群体的财政援助有关，他们直接由其自己的政府直接提供给专有的供应商，例如，税收优惠或通过税收优惠或担保，或从国际财务资源中间接提供税收优惠。在公共领域中的创新或由公寓，半公共或非营利性机构的支持或在公共领域中开发或得到支持的情况下，提到了特殊的可能性。
设备人工利基市场的设备，机器和设备...
摘要：由于天然底物是这种情况，人造设备的人工表面是无数微生物物种的家园。人工产物不一定以人相关的微生物体为特征。取而代之的是，它们可以呈现由特定环境形成的原始微生物种群（通常是极端）选择压力。本评论提供了对一系列人工设备，机器和设备的微生物生态学的详细见解，我们认为这是特定的微生物壁ni，不一定在“构建环境”微生物组定义中插入。相反，我们在这里提出了类似于物联网（IoT）的事物（MOT）概念的微生物组（MOT），因为我们认为这对于阐明人类制造的，但不一定是与人类有关的，未经探索的微生物壁ches可能有用的。
深度检测 - 新闻资料包
DEEPDETECT 项目旨在训练人工智能，以提高检测和识别光学和红外图像中极小物体的任务。这些图像中的内容种类繁多，甚至人类也很难检测到非常小的物体。因此，目的是评估这些技术以协助决策。当然，无论是在民用还是军用环境中，这都必须快速而高效，以避免任何错误。