1物理与电子工程学院,计算科学中心,四川师范大学,成都610068,中华人民共和国2物理学系2,香港科学技术系,北卡罗来语,九龙,香港,香港,中华人民共和国库洛恩,中华人民共和国统计局3号国际机构和统计局,加拿大41 g。量子计算,滑铁卢大学,滑铁卢N2L 3G1,加拿大安大略省5 Max-planck-institutFürQuantenoptik,Hans-Kopfermann-Str.1,85748 Garching,德国6统计学和精神科学系,沃特洛群岛,沃特洛群岛,沃特洛群岛大学,INSTARIO,INSTARIO,INSTARIO STARION INSTARIO STARION INSTARIO,加拿大大学,加拿大大学。爱荷华州,爱荷华州50011,美国8这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
在本报告中,我们记录了 WR15 矩形波导标准的模型和尺寸可追溯性,用于使用矢量网络分析仪执行 50 GHz 至 75 GHz 的多线直通反射线校准。我们确定了传输线标准模型中使用的方程,并提出了一种使用闭式解确定波导金属电导率的方法,该解将其与传播常数相关联。接下来,我们详细介绍了 WR15 传输线标准的可追溯尺寸测量和相关不确定性。最后,我们描述了如何使用我们的软件 NIST 微波不确定性框架来实现校准标准的物理模型,并将这些系统不确定性传播到被测设备的校准散射参数。我们提供了一个测量示例以供说明。
这项研究的目的是通过SWOT分析来确定Hisana Fried Chicken快餐业的营销策略。在确定营销策略时,有必要了解优势和劣势或SAP分析的内部因素,机会和威胁的外部因素或ETOP分析。本研究中使用的设计具有描述性的定性。这项研究的主题是分支机构负责人,员工和消费者。这项研究的样本是Hisana Fried Chicken Outlet,Panglima Denai的分支机构,员工和消费者。本研究中使用的样品技术是目的抽样。研究工具是通过访谈,观察和文档进行的。对所使用数据的分析是通过还原数据,数据显示和结论图。
州和地方政府的介绍:在州和地方政府利益的背景下描述电网互动式高效建筑;强调需求灵活性的趋势、挑战和机遇;概述需求灵活性的估值和绩效评估;并概述州和地方政府可以与公用事业公司、区域电网运营商和建筑业主协同采取的行动,以提高需求灵活性。
本白皮书由罗里达大学奖学金资料库的罗宾斯商学院免费提供给您,供您免费查阅。罗里达大学奖学金资料库的授权管理员已接受本白皮书,将其纳入 1980-2011 年罗宾斯商学院白皮书系列。如需更多信息,请联系 scholarshiprepository@richmond.edu。
我们希望供应商的 VFC 库存中有足够的疫苗,以便能够在下一阶段(每月、每两个月、每季度)接种疫苗,外加 5 周的安全库存。
肿瘤基因检测和靶向癌症治疗的普及促进了肿瘤学领域精准医疗的发展。精准肿瘤学知识库提供了一种组织临床相关遗传信息的方法,肿瘤学家和患者都可以轻松访问,从而促进基于遗传的临床决策。许多组织和公司已经建立了精准肿瘤学知识库,供多个用户使用。一般来说,这些知识库提供有关癌症相关遗传变异的信息以及它们相关的诊断、预后和治疗意义,但它们在信息管理、设计和用户体验方面往往有所不同。建议肿瘤学家在实践中使用多个知识库,使它们相互补充。未来,需要向共同的标准和格式靠拢,以确保所有来源的综合知识能够统一,使肿瘤学界更接近实现精准肿瘤学的目标。
摘要。深空气候观测站 (DSCOVR) 上的美国国家标准与技术研究所先进辐射计 (NISTAR) 为地球大部分阳光照射面提供连续的全盘全球宽带辐照度测量。三个主动腔式辐射计测量来自地球阳光照射面的短波 (SW;0.2-4 µm)、总 (0.4-100 µm) 和近红外 (NIR;0.7-4 µm) 通道的总辐射能量。1 级 NISTAR 数据集提供滤波辐射度(辐照度与立体角之比)。要确定白天大气顶部 (TOA) 短波和长波辐射通量,NISTAR 测量的短波辐射度必须先未经滤波。使用为典型地球场景计算的光谱辐射数据库,为 NISTAR SW 和 NIR 通道开发了一种未过滤算法。然后,通过考虑地球反射和发射辐射的各向异性特性,将得到的未过滤 NISTAR 辐射转换为全盘白天 SW 和 LW 通量。使用从多个低地球轨道和地球静止卫星确定的场景标识以及使用云和地球辐射能量系统 (CERES) 收集的数据开发的角度分布模型 (ADM) 来确定各向异性因子。来自 NISTAR 的全球年白天平均 SW 通量比来自 CERES 的大约高 6%,并且两者都表现出强烈的昼夜变化,每日最大值和最小值差异高达 20 Wm − 2,具体取决于条件
心理信息表明,特定神经元在调节涉及移动肢体的决策方面发挥作用。Honkanen 等人进一步表明,尽管昆虫的大脑很小,但能够执行复杂的动作
1。Dolgikh E等。QSAR模型的脑对铂分隔系数,KP,UU,大脑:将P-糖蛋白外排纳入变量。2016。2。Friden M等。 使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。 2009。 3。 Pedregosa F等; Scikit-Learn:Python中的机器学习。 2011。 4。 rdkit:开源化学信息学; http://www.rdkit.orgFriden M等。使用大脑和脑脊髓液中未结合药物浓度的新型数据集的大鼠和人类结构 - 脑暴露关系。2009。3。Pedregosa F等; Scikit-Learn:Python中的机器学习。2011。4。rdkit:开源化学信息学; http://www.rdkit.org