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最终区域住房需求分配 (RHNA ...
自 1969 年以来，加利福尼亚州要求每个地方政府为所有收入水平的人们规划其在该州住房需求中的份额。通过区域住房需求分配 (RHNA) 流程，每个地方管辖区都会被分配一定数量的住房单元，代表其在八年内在该州住房需求中的份额。州住房要素法要求湾区政府协会 (ABAG) 制定一种方法，将湾区在该州住房需求中的份额分配给九县地区的地方政府，包括报告 RHNA 方法。本报告包含制定最终方法所涉及的数据和假设，并解释了最终方法如何考虑关键法定因素并满足《住房要素法》中概述的五个关键目标。1
关于空间用户需求和要求的报告
过去十年，由于航天工业的深刻范式转变，面向太空用户的 GNSS 市场发展极为迅速。以向非政府和更具商业导向的参与者开放该行业为特征，一种颠覆性的商业驱动太空方法已经出现，再加上重要的技术进步，导致卫星数量不断增加。进入第三个千年时，约有 800 颗卫星在地球轨道上运行。二十年后，这个数字现已超过 3,000 颗卫星，预计未来十年将增加四倍。突显了我们社会中太空的民主化以及该行业与日益数字化的人类活动的融合，低地球轨道 (LEO) 上新的卫星巨型星座系统的发展是这个新时代的标志。
哥伦布地区-CEDS-Final.pdf
在整个 CEDS 过程中，MORPC 以各种方式与地区利益相关者接触。战略委员会于 2021 年春季和夏季举行会议，以指导 CEDS 流程并确定战略重点。MORPC 工作人员向该地区的相关团体介绍了 CEDS，包括经济发展领导人、私营部门代表和地方政府。最后，为期 30 天的公众评论期允许整个地区提出意见。在此期间，CEDS 被介绍给几个地区受众，包括 MORPC 的社区咨询委员会、交通咨询委员会、理事会和执行委员会、中俄亥俄州发展交易所 (MODE) 和中俄亥俄州农村规划组织 (CORPO) 诺克斯、麦迪逊、费尔菲尔德、莫罗和联合等县的小组委员会。
培训需求分析 (TNA) 研究...
1.概述 训练是为装备训练、使用和维护提供必要的师资、程序、方法、技术、教材、设备设施等，是将航空武器装备设计成果转化为实际作战能力的决定性措施，决定着装备能否快速有效地形成战斗力。随着航空武器装备技术的发展，对装备作战能力提出了更高的要求。只有正确、准确的训练需求分析（TNA）才能有效指导后续训练，使军队获得更好的战斗力[1] 。目前，国内军机训练需求分析主要由装备系统设计人员根据装备性能要求的差距，拟定训练内容。基于各系统设计者推测训练需求的方法在训练实践中暴露出训练知识点碎片化、无法实现受训者分级训练、训练内容不适应受训者任务需要等弱点。因此，亟待建立一套科学的训练需求分析方法，将飞机功能、性能、使用、维护等知识与部队实际情况相结合。从而合理设置理论教学与实践课程，适用于用户任务特点，快速提高训练效果。训练需求分析（TNA）是一种设置训练内容和训练目标的方法或技术。该方法主要将任务与受训者分析相结合，将知识点模块化，合理安排训练时间，以准确完成训练任务[2] 。目前，TNA主要应用于民航飞行员训练，收集飞行员在执行任务的各个阶段需要完成的常规任务或应急任务，分析其执行情况，并根据任务要求进行相应的改进。
大数据、人工智能和机器学习更好地满足客户的个性化需求
借助 OVO UnCover，OVO 现在可以更广泛地访问可用数据，并可以将其转换为有意义的业务决策，从而为每个客户释放超个性化营销的潜力。Cloudera 支持的情境化报价引擎使用先进的智能数据分析和机器学习实时处理客户数据，并构建推荐算法，根据消费者的生活阶段和需求为他们提供最佳解决方案。例如，购买手机的用户可能会被提示购买额外的手机保险。新婚夫妇可能会获得家庭保险。最终向客户提出的建议是根据他们的个人需求，量身定制最合适、最相关的客户产品体验。
针对马凡氏综合征、VEDS 综合征、Loeys-Dietz 综合征及相关遗传性主动脉和血管疾病患者的 COVID-19 和疫苗信息更新
目前，尚无关于 COVID-19 Delta 变体对结缔组织疾病患者的影响的具体数据。但是，我们知道 Delta 变体具有高度传染性——大约是之前变体的两倍。这种变体在未接种疫苗的人中可能比之前的毒株引起更严重的疾病。完全接种疫苗的人如果感染 Delta 变体突破性感染，通常 COVID-19 的病情要轻得多。但是，即使是完全接种疫苗的人，如果他们确实被感染——即使病情轻微或无症状，他们的上呼吸道也会携带极高量的 Delta 变体病毒。这使得他们更有可能将病毒传播给周围的人——这可能会给未接种疫苗的人（包括幼儿）带来可怕的后果。
热能分配系统 (TEDS) 启动和调试
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基于证据的数据策略 (DHS EDS)
2018 年《循证政策制定基础法案》（也称为 2018 年《证据法案》 (PL 115-435)）要求联邦机构建立流程，使数据管理实践现代化，从而更好地为政策决策提供信息。该法案以《政府绩效与结果法案》（GPRA）现代化法案中长期存在的原则为基础，支持信息质量、访问、保护和使用。这些原则在 2019 年 OMB 对 A-11 号通函的更新中进行了更新和进一步定义。6 最后，OMB 对《证据法案》的实施指南建立了一种新范式，即“强调协作和协调以推进数据和证据建设功能……通过法定授权联邦证据建设、开放政府数据、机密信息保护和统计效率。” 7
MSTIC 博士学院 & EDST 博士学院
量化人体运动行为首先要尽可能准确地测量和估计运动学和动力学变量。监测人体运动在功能康复、骨科、运动、辅助机器人或工业人体工程学中有着广泛的应用。当今的运动捕捉系统通常指立体摄影测量系统和实验室级测力板，它们虽然准确，但价格昂贵、需要专业技能且不便携。最近，使用惯性测量单元或 RGB 深度相机等价格实惠的传感器进行人体运动估计已成为众多研究的主题。尽管这些系统在实验室外具有巨大的应用潜力，但它们的准确性仍然有限，主要是由于固有的 IMU 漂移和视觉遮挡，而且关节运动学和动力学估计仍然难以估计。这些缺点可能解释了为什么这种系统很少用于常见的临床应用或家庭康复计划。在此背景下，本论文致力于开发一种新型、经济实惠的运动捕捉系统，该系统能够准确估计人体的三维关节状态。与以前基于视觉或惯性传感器的研究不同，所提出的方法包括结合新设计的视觉惯性传感器的数据。该系统还利用了新的实用校准方法，这种方法不需要任何外部设备，而且价格非常实惠。所有传感器数据都融合到一个受约束的扩展卡尔曼滤波器中，该滤波器利用人体的生物力学和所研究的任务来显著改善关节状态估计。这是通过结合不同类型的约束来实现的，例如关节限制、刚体和软关节约束，以及对关节轨迹和/或传感器随机偏差的时间演变进行建模。该系统估计精确的三维关节运动学的能力已通过对上臂和跑步机步态的日常生活活动的各种案例研究得到验证。已经研究了两种具有不同传感器数量和配置的不同原型。与黄金标准运动捕捉系统相比，对几名健康受试者进行的实验显示出非常令人满意的结果。总体而言，两个系统之间的平均 RMS 差异低于 4 度。当使用较少数量的传感器进行步态分析时也是如此。该系统还用于动态识别