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Garhumariya，奥里萨邦路（Chhattisgarh）496001
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飞机定期维护计划开发
本研究的一个结果是确定了在飞机定期维护开发中改进 MSG-3 方法使用的潜在领域。另一个结果是开发了一种系统方法，该方法由事件树分析 (ETA) 的应用指导，用于识别和量化由飞机系统故障引起的不同操作风险，以支持维护任务开发的决策。第三个结果是提出了一种基于不同多标准决策 (MCDM) 方法组合的方法，用于为飞机定期维护开发选择最有效的维护策略。最后，第四个结果是提出了一种由图形工具支持的成本率函数 (CRF) 模型。该方法可用于确定最佳维护间隔和故障查找检查 (FFI) 频率，并为正在老化的飞机可修复项目制定 FFI 和修复任务的组合。
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
无线用于机器学习：调查
随着数据生成越来越多地发生在没有有线连接的设备上，机器学习（ML）与Tra FFI C相关的无线网络将无处不在。许多研究表明，传统的无线协议非常有用或不利于支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在本专着中，我们对最新的无线方法进行了综合审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，在文学，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理中有两个明确的主题。本调查介绍了这些方法，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。
实施氢能开发活动……
能源部与澳大利亚公司 Fortescue Future Industries (FFI) 就阿塞拜疆可再生能源项目和绿色氢能潜力的研究与开发合作签署框架协议。11 GW 风电场项目（10 GW 海上和 1 GW 陆上），集成绿色氢能和绿色氨能
挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
GAO-22-105236，国税局免费文件程序
IRS 和 FFI 最近将当前协议延长至 2023 年 10 月；然而，短期延长并未解决日益严峻的挑战。例如，两家大公司最近退出了该计划，其中一家以纳税人经验要求为由退出。IRS 在 2022 年报税季的大部分时间的数据显示，在去年其中一家公司退出后的一年中，使用该计划的纳税人减少了。利益相关者对维持现有计划还是 IRS 开发自己的在线报税系统会为纳税人提供更好的体验有不同的看法。无论如何，IRS 并没有管理依赖免费报税计划的风险，因为它可以帮助纳税人免费在线报税。根据协议条款，个别公司可以随时退出免费报税计划，如果 IRS 开发了自己的系统，FFI 可以终止该计划。如果不通过为纳税人开发额外的免费在线报税选项来管理这些风险，IRS 可能无法实现其战略目标，即让所有纳税人都能履行纳税义务。
核物理的量子计算
尽管在理解极端环境下的物质方面不断取得令人瞩目的进展，但利用现有的分析和计算技术，在实验和观察之外进行定量扩展仍然具有挑战性。众所周知，经典计算在提供量子系统动力学或密集量子系统性质的稳健结果方面存在局限性，例如参考文献 [1]。Feynman [2] 等人的开创性工作已经预见到了这些局限性，他们将量子计算确定为一条前进的道路。量子计算机现已成为现实，虽然发展迅速，多样性和能力不断增强，但目前仅限于中等大小的噪声量子比特和量子数系统，量子相干时间相对较短，即我们处于噪声中型量子 (NISQ) 时代 [3]。量子计算提供的额外能力是对纠缠和叠加的控制，我们正在学习如何将其集成到我们的计算工具箱和分析技术中。量子计算对于特定的计算机科学问题具有优势，例如参考文献 [4]。 [4]，研究人员现在正积极寻求量子优势在科学应用方面的应用。由于我们在标准模型物理中面临的挑战本质上是量子力学的，人们乐观地认为，它们可能为科学应用提供量子优势的早期证明。使用理想的量子计算机可以有效地进行实时时间演化 [5]。因此，如果能以足够的精度准备相关的初始状态，未来的量子计算机有望模拟复杂过程的时间演化，如强子化和碎裂、低能核反应、热化、相干中微子味演化和早期宇宙中的物质产生，例如参考文献 [6–8]。尽管初始状态准备在规模上通常效率不高，即使使用量子计算机，但大自然在这方面对我们通常很仁慈，出现了对称性、间隙和层次结构，因此经典和量子模拟的结合是可行的
（14）简历指南公共卫生示例 2024-25
2023 年冬季流行病学助教：混乱、不平等。变革研讨会贝茨学院，生物系 ● 为 15 名一年级学生组织课堂讨论会，讨论影响具有历史和当前意义的全球流行病分布的种族、民族、社会和经济差异。 ● 定期安排学习和复习课程