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EECS 122，讲座29 -Kevin Fall的页面
- - ATM ATM ATM QOS QOS••CBR，VBR，ABR，UBR服务CBR，VBR，ABR，UBR服务••PCR，SCR，SCR，MBS，MCR流量参数PCR，SCR，SCR，MBS，MCR流量参数••CDV（CDV（T），CDV（T），CDV（T），MAXCTD MAXCTD，MAXCTD MAXCTD，CLR，CLR QOS QOS QOS QOS INTER EMENTINT•clr QOS QOS comporty• control, equivalent capacity (not really ATM specific per-se) specific per-se) – – Internet Internet QoS QoS • • IntServ IntServ : TSPECS, controlled load, guaranteed : TSPECS, controlled load, guaranteed • • DiffServ DiffServ : general model, AF and EF : general model, AF and EF PHBs PHBs • • RSVP RSVP
湿拌碎石中各种材料的实验室研究
路面分为刚性路面和柔性路面两种。柔性路面由四个部分组成，即路基、底基层、基层和面层。柔性路面基层的道路建设中使用水结碎石和湿拌碎石。与传统的水结碎石相比，用 WMM 建造的柔性路面施工速度更快，更耐用。本研究的目的是比较 WMM 中使用的各种细材料的工程参数。用于比较的材料是土、石粉、沙子、粘土和粉煤灰。这样做是为了找出哪种细材料最适合 WMM 建设。对各种 WMM 混合物进行了重型压实试验、CBR 试验和渗透性试验。重型压实试验表明，与其他 WMM 组合相比，含石粉的 WMM 具有最高的最大干密度，而含粉煤灰的 WMM 具有最高的最佳含水量。 CBR试验表明，在研究中使用的所有细粒材料中，添加石粉的WMM具有最高的CBR值。渗透性试验表明，添加沙子的WMM具有最大的渗透系数值，而添加粘土的WMM具有最小的渗透系数值。
关键基础设施相互依赖性建模 - CIP 计划
13 Fort Future 是一个基于网络的协作规划系统，它使用模拟来测试国防部 (DoD) 设施的计划。它使用开放的面向服务的架构，允许从同一组替代方案同时运行多个模拟，并将其组织成一个研究。基于网络的工作台提供基于地理信息系统 (GIS) 的计划编辑器，控制模拟并将结果组织成决策矩阵。Fort Future 使用“虚拟设施”模拟来评估关键基础设施对任务的影响，该模拟包含运输、电力、水系统模型，包括水载化学/生物/放射 (CBR) 剂、空气中的 CBR 羽流、设施、任务任务和流程、代理和动态计划。POC：美国陆军工程兵团、工程师研究与发展中心、建筑工程研究实验室 (CERL)、Michael P. Case 博士，Michael.P.Case@erdc.usace.army.mil
伊斯兰堡空间技术学院采购部 RFQ-2223-00089
委员会和检查报告（结果）对您具有约束力。10. 税费：i. 买方在出示单独编号的“税务发票”后，应向供应商支付 GST/CED，发票上应显示《1990 年销售税法》第 23 条规定的销售税金额和其他详细信息。ii. 按照现行的 GST SRO，18% GST 金额的 20% 由买方保留，随后提交给 CBR/政府金库，而 18% GST 金额的 80% 将支付给供应商，随后存入 CBR/政府金库。iii. 所得税将按规定扣除。iv. 开标后，政府征收的任何税费变更均由投标人承担。之后不再接受任何报价变更。 11. 付款：所有付款将通过划线支票支付给
基本军事要求 - 海军部落
13. 化学、生物和放射 (CBR) 防御...................................................................................... 13-1 14. 急救和健康............................................................................................................... 14-1 15. 生存........................................................................................................................ 15-1 16. 职业和教育信息....................................................................................................... 16-1 17. 财务管理和压力管理....................................................................................................... 17-1 18. 表面保护....................................................................................................................... 18-1 19. 安全和危险材料.................................................................................................... 19-1 20. 海上力量.................................................................................................................... 20-1 21. 领导和监督.................................................................................................................... 21-1 22. 安全要求和国际协议.................................................................................................... 22-1
MFR 终端扩展概念
CBR 分为以下几个部分：• 第 1 部分，项目概述。• 第 2 部分，航站楼设施清单。航站楼设施清单的目的是确定 MFR 航站楼区域内目前存在的设施和条件。现有设施的清单提供了评估性能和预测未来需求所需的基准。• 第 3 部分，航站楼设施要求。本节确定了预计到 2042 年 MFR 的航站楼设施要求。根据航空需求计划活动水平描述和评估了现有航站楼的容量，为就适当大小的航站楼组件和飞机停车场布局提出建议提供了依据。该分析根据 FAA 制定的行业标准和指南确定未来设施改进的要求。• 第 4 部分，概念开发。本节介绍航站楼综合体和航站楼的替代布局的开发情况。对布局的预期航空效用、财务可行性和运营绩效进行评估。并指出了推荐的替代方案。• 第 5 部分，实施。 CBR 的这一部分展示了 MFR 为所讨论项目提供资金的能力，包括资金来源和获得 FAA 资助的资格。实施计划包括项目时间表、分阶段计划和对可能建设成本的意见。
WP-08设计基于认知案例的家庭服务机器人的计划框架
摘要 - 预计家庭服务机器人将执行在家庭环境中通常遇到的广泛任务。对于自主操作，应能够计划其行为以提前执行这些任务，并且至少应该能够计划在操作过程中进行其他任务。是由于环境中的可变性和不确定性，最好将机器人赋予基于学习的任务计划能力，该功能取决于人类机器人的影响（HRI）。我们采用一种基于案例的推理（CBR）方法来进行家庭服务 - 机器人学习，并对认知HRI范式进行评估，其中包括四个Cog-Nitive模型（需求，任务，交互和用户模型），以适应给定情况。给出了用户的新命令，机器人从已经存在的任务中找到了最接近的任务案例，以从计划开始并修改它（即动作序列）根据认知模型适应给定情况。为了促进我们CBR方法中使用的任务案例的可重复性和灵活性，机器人任务说明语言（RTDL）旨在使用原子行动分类法表示任务[1]。所提出的方法应用于“带我的可乐”场景，并在我们的机器人系统IDRO中实现。
启用，教育和授权 - 愿景 - 艾德印度
珀金斯IDI项目愿景aid印度和珀金斯印度已合作，确定印度北方邦阿格拉的多重残疾和视力障碍儿童（MDVI）。这包括识别和干预，对338名残疾儿童的挨家挨户筛查进行了筛查。这项工作是由Khandoli Block的训练有素的特殊教育者和CBR工人的项目团队监督的。该计划计划涵盖更多村庄。
图像过滤以使用机器学习算法提高玉米流苏检测精度
摘要：基于无人机（UAV）的图像已被广泛用于收集时间序列的农艺数据，然后将其纳入植物育种计划中，以增强作物的改善。在本研究中，通过利用航空摄影数据集进行有效的分析，从玉米多样性面板中进行了233种不同的近交系的现场试验，我们开发了机器学习方法，以在地图水平上获得自动化的流苏数。我们既采用了基于对象的逐项计数（CBD）方法，也采用了基于密度的划分（CBR）方法。使用一种图像分割方法，该方法删除了与植物流苏无关的大多数像素，结果表明，基于对象（CBD）检测的准确性有了显着提高，并且在探测器训练有滤过90的图像上，在0.7033上达到0.7033的交叉验证预测准确性（R 2）峰值。使用未经过滤的图像时，CBR方法的准确性最高，平均绝对误差（MAE）为7.99。但是，当使用引导时，在90的阈值中过滤的图像显示出比未经过滤的图像（8.90）更好的MAE（8.65）。这些方法将允许对开花相关性状进行准确的估计，并有助于做出繁殖决定以改善作物。
晚期胰腺癌个性化匹配靶向治疗：一项试点队列分析
尽管取得了进展，但胰腺癌的 2 年生存率仍然很低。我们在 18 名患者（晚期/转移性胰腺癌）中评估了一种生物标志物驱动的组合/N-of-one 策略（来自分子肿瘤委员会）。每名患者施用的靶向药物 = 2.5（中位数）（范围，1 – 4）；一线治疗（N = 5）；二线治疗（N = 13）。比较患者（高匹配度与低匹配度）（匹配评分≥ 50% 与 <50%；反映与靶向药物匹配的改变数量除以致病改变的数量），生存期明显更长（风险比 [HR] 0.24（95% 置信区间 [CI]，0.078 – 0.76，P = 0.016）；临床受益率 (CBR)（病情稳定 ≥ 6 个月/部分/完全缓解）趋势更高（45.5 vs 0.0%，P = 0.10）；无进展生存期，HR，95% CI，0.36（0.12 – 1.10）（p = 0.075）。一线治疗与≥二线治疗相比，CBR 更高（80.0 vs 7.7%，P = 0.008）。无 3 – 4 级毒性发生。反应时间最长的患者通过同时靶向 MEK 和 CDK4/6 变异（无化疗）实现部分缓解（17.5 个月）。因此，基因组匹配的靶向药物组合在这些晚期胰腺癌中有效。有必要进行更大规模的前瞻性试验。