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分类排除确定
空气质量排放量将来自短期乘以使用，每个位置仅几个小时，而沃尔克夫车辆排气。项目排放不会超过当地的空气鹌鹑分发标准。预计承包商将通过该项目采用WAPA的程序：AQ-SOP-1：承包商将遵守对空气质量事务具有管辖权的机构的所有App Li Cable要求，并且将获得O＆M的任何必要的许可。AQ-SOP-2：机械和车辆将保持良好的操作状态，较旧的设备将被符合适用的排放标准的设备所取代；将维护适当的排放控制设备，用于车辆和设备，PE R EPA和/或WAPA AI R〜任务要求。aq-sop-3：当不活跃使用时，闲置设备将被关闭；将控制固定发电机的可见排放。aq-sop-4：灰尘 - <：0ntrol措施将根据需要在道路建设和维护中实施。运输松散材料的卡车将被覆盖或维护至少两英尺的干舷，不会产生任何可见的灰尘排放。aq-sop-5：不会开放施工垃圾。AQ-SOP-6：在大风时期将停止分级活动（由当地空气质量管理区确定。aq-sop-7：将在当地空气质量指数预计将超过1 50的天数避免进行重大操作。AQ-SOP-8：包括尘埃控制措施，例如水或化学抑制剂。aq-sop-9：重新分离地面表面，这些地面受到严重干扰以防止土壤的风散。aq-sop-10：维护活动期间，定期裸露的土壤和未铺设的通道道路。aq-sop- 11：使用合理可行的方法和设备来控制，预防和以其他方式最小化大气排放或排放空气污染物。
2024 年 9 月 11 日 裁定请求
7.8 此项附加附加费应向位于 PSPCL 供电区域内的消费者征收，征收依据是他们从 PSPCL 以外的来源获得的实际开放接入电力，但前提是 PSPCL 的合同容量在此期间继续处于闲置状态。此外，本命令将取代委员会于 2024 年 3 月 28 日在 2024 年第 04 号请愿书中通过的关于附加附加费的先前命令，该命令适用于本请愿书。
磁共振引导的集中超声心理切开术 - 临床确定和适应症 - 美国退伍军人事务部
必需震颤是一种神经（神经系统）疾病，会导致身体部位的非自愿摇动或发抖。基本震颤也可能被称为良性基本震颤，是最常见的震颤类型，在任何年龄都可以发生，但在40岁以上的人中最常见。没有已知的原因震颤的原因，但是50％的病例与遗传危险因素有关。研究表明，小脑，丘脑和皮层（大脑结构的组成部分）参与了必需震颤的机制。症状可能包括摇摇欲坠/颤抖的声音，点头点头和握手，影响写作，保持对象或使用工具的能力。症状可能是由某些药物，情绪，疲劳，咖啡因或温度变化引起的。
线腕管释放 - 临床确定和指示 - 美国退伍军人事务部
线腕管释放（TCTR）是用于治疗CTS的最小侵入性程序。使用局部麻醉和超声指导，通过韧带周围的两次小点插入线，并用线伸出韧带，以释放中位神经的陷阱。没有切开切口，只使用超声指导将针头和螺纹定位以切割韧带的指导，在手腕和手掌处插入针。该技术旨在减少软组织创伤并实现更快的恢复时间。TCTR的潜在挑战之一是难以使手和手腕内的基本解剖结构可视化，这可能会导致对组织和神经的意外损害。当前的研究表明，使用超声引导图像执行此程序需要练习，因为临床医生有学习曲线。
引用本文 Hemadri K, Ajith ADS, Kukanur V, Nagaral M. 用不同合金增强 Al6262 的磨损率和摩擦系数的测定
对基于铝合金 6262 的混合金属基复合材料在干滑动条件下进行了摩擦学研究，该复合材料加入了不同重量百分比的碳化钨 (WC) 和二硫化钼 (MoS 2)。具体来说，碳化钨的加入量为 3%、6% 和 9%，而二硫化钼的加入量为 2%、4% 和 6%。这些混合复合材料的制造采用搅拌铸造技术。实验设计遵循 L27 正交阵列，并采用田口优化来确定输入参数的最佳组合。采用正交阵列、信噪比和方差分析来研究开发的复合材料的最佳测试参数。最佳配方可产生最小的磨损率和摩擦系数，即 9% WC、6% MoS2、负载为 10N、滑动速度为 1 m/s 以及滑动距离为 400 m。使用扫描电子显微镜 (SEM) 对 Al6262/WC/MoS 2 混合复合材料进行表征。
riio-2重新开放申请2024确定草案
我们正在咨询什么？................................................................ 11 Summary of our Draft Determinations .................................................. 13 Consultation approach ....................................................................... 15 Consultation stages ........................................................................... 17 How to respond ................................................................................ 18 Your response, data and confidentiality ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
使用机器学习的Cislunar初始轨道测定的一种自适应方法
初始轨道测定（IOD）是Cislunar制度中日益相关的问题，在该制度中，混乱的动力学会降低经典IOD方法的性能。在这项调查中，提出了一个端到端Cislunar IOD过程的框架，其中包含了仅角度的观察，该观察值模拟了机会检测方案。列表机器学习技术以帮助复杂的Cislunar IOD过程，这项工作为Cislunar Orbit确定（MCCLOD）模型提供了机器分类器，该模型采用神经网络，将有关循环限制性三体性问题（CRTBP）的神经网络注入有关已知的多体动态结构的信息。在高保真动力学环境中，新型的mcClod iod工艺直接与Earth-moon L 1和L 2 Halo Orbit示例的经典两体IOD方法（Gooding）进行了比较。通过回归和轨道分类实施两个神经网络（NN）模型，以识别仅角度的仅角度测量的6D状态。结果模拟表明精度的急剧提高（McClod最多证明位置误差性能的两个数量级提高）和批处理最小二乘的收敛一致性。尽管“与回归的分类” NN降低了整体McClod iod性能，但模拟表明混合分类NN随后是回归NN框架在经过测试的Cislunar IOD问题中产生较低的位置误差。