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FR-997-陶瓷数据表 032823
物理特性 颜色 目测 象牙色 密度 g/cm3 ASTM C373-88, ASTM C20 3.91 晶粒尺寸 微米 ASTM E112-10 25 结晶相 % Alpha XRD 100 吸水率 % ASTM C373-88 0% 抗弯强度 PSI 3 点 PSI ASTM C1161, F417 39,870 弹性模量 GPA per ASTM C1198 ASTM C1198 347 泊松比 ASTM C848 0.22 抗压强度 (PSI) ASTM C773 323,000 硬度 (GPA) ASTM C1327 维氏 1342 断裂韧性 MPa√m 单边缺口 4.19 添加剂 (YtO3) Wt% ICPMS N/A 杂质 (SiO2 ) PPM GDMS <500 杂质 (Na2O) PPM GDMS <400 杂质 (CaO) PPM GDMS <400 杂质 (K2O) PPM GDMS <100 杂质 (Fe2O3) PPM GDMS <400 杂质 (TiO2) PPM GDMS <100 杂质 (C) PPM GDMS <50 杂质 (S) PPM GDMS <50
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。同时，D
摘要 - 生成扩散模型（GDMS），在对各种域的复杂数据分布进行建模方面取得了显着的进步。与此同时，深度加固学习（DRL）在优化Wi-Fi网络性能方面已显示出重大改进。Wi-Fi优化问题对于数学上的模型来说是高度挑战性的，DRL方法可以绕过复杂的数学建模，而GDMS在处理复杂的数据建模方面表现出色。因此，将DRL与GDM相结合可以相互增强其功能。Wi-Fi网络中当前的MAC层访问机制是分布式协调函数（DCF），它在大量端子中大大降低了性能。在这项研究中，我们提出了深层扩散确定性策略梯度（D3PG）算法，该算法将扩散模型与深层确定性策略梯度（DDPG）框架集成在一起，以优化Wi-Fi网络性能。据我们所知，这是在Wi-Fi性能优化中应用这种集成的第一项工作。我们提出了一种基于D3PG算法的共同调整争议窗口和聚合框架长度的访问机制。通过模拟，我们证明了这种机制在密集的Wi-Fi方案中显着优于现有的Wi-Fi标准，即使用户数量急剧增加，也保持了性能。
下一代安全定位、导航和...
确保 GPS 安全的挑战之一是该技术及其支持生态系统的复杂性。GDMS 空间电子和通信首席工程师 John Liebetreu 表示，这种确保整个系统安全的能力是 GDMS 与众不同之处。“弹性还依赖于应用于 GPS 信号本身的加密技术，以及卫星之间和整个 GPS 星座的通信。这是通用动力的核心专长。”
基因决定的代谢物对焦虑症的因果关系：双样本孟德尔随机化研究
摘要背景：焦虑症是最常见的精神障碍之一，但其潜在的生物学机制尚未完全阐明。近年来，遗传决定的代谢物（GDM）已被用来揭示精神障碍的生物学机制。然而，这种策略还没有应用于焦虑症。在此，我们通过孟德尔随机化研究探索了GDM与焦虑症的因果关系，总体目标是揭示生物学机制。方法：实施双样本孟德尔随机化（MR）分析以评估GDM与焦虑症的因果关系。以486种代谢物的全基因组关联研究（GWAS）为暴露对象，以焦虑症的四个不同的GWAS数据集为结果对象。值得注意的是，所有数据集均来自公开数据库。使用遗传工具变量（IV）探索每种代谢物的代谢物与焦虑症之间的因果关系。采用 MR Steiger 过滤法检验代谢物与焦虑症之间的因果关系。首先采用标准逆方差加权 (IVW) 方法进行因果关系分析，随后采用另外三种 MR 方法（MR-Egger、加权中值和 MR-PRESSO（多效性残差和与异常值）方法）进行 MR 分析的敏感性分析。使用 MR-Egger 截距和 Cochran's Q 统计分析评估可能的异质性和多效性。使用 Bonferroni 校正确定因果关联特征（P < 1.03 × 10 –4）。此外，使用基于网络的 MetaboAnalyst 5.0 软件进行代谢途径分析。所有统计分析均在 R 软件中完成。本研究使用了 STROBE-MR 清单来报告 MR 研究。结果：在 MR 分析中，确定了 85 个具有显著因果关系的 GDM。其中，4 个不同的焦虑症数据集中有 11 种代谢物相互重叠。Bonferroni 校正显示 1-亚油酰甘油磷酸乙醇胺（OR 固定效应 IVW = 1.04；95% CI 1.021–1.06；P 固定效应 IVW = 4.3 × 10 –5 ）是最可靠的因果代谢物。由于采用了“留一法”分析，即使没有单个 SNP，我们的结果仍然稳健。MR-Egger 截距检验表明遗传多效性对结果没有影响（截距 = − 0.0013，SE = 0.0006，P = 0.06）。Cochran Q 检验未检测到异质性（MR-Egger. Q = 7.68，P = 0.742；IVW. Q = 12.12，P = 0.436）。 MR Steiger 进行的方向性测试证实了我们对潜在因果方向的估计
环境 DNA 揭示了亚马逊鱼类多样性方面因地理、环境和人为影响的不同而出现的不匹配
图 4 从最终广义相异性模型中为地理（蓝色）、环境（绿色）和人为（粉色）变量生成的 I 样条线（表 S10）。来自最终 GDM 的 I 样条线，用于（a–d）分类学 β 多样性，（e–g）分类学 β 多样性的周转成分，（h–l）功能性 β 多样性，（m–o）功能性 β 多样性的周转成分。每个函数达到的最大高度表示在所有其他变量保持不变的情况下与相关变量梯度相关的 β 多样性总量。每个函数的斜率显示 β 多样性的速率及其沿相关梯度的变化。向上，上游；由上而下，上游-下游。地理距离单位来自 NMDS 坐标。
国防部导师-学徒计划批准的导师名单
Advancia Technologies, LLC AECOM Technical Services, Inc. AGEISS, Inc. All Points Logistics, LLC。Allegheny Science and Technologies Inc. ARServices, Inc.Assured Consulting Solutions, LLC Assured Information Security Inc. (AIS) BAE BAE Systems 信息与电子集成 Bell Textron, Inc. 波音航空航天 波音公司 波音情报与分析 Booz Allen Hamilton (BAH) BP Products North American Inc. Cabras Marine Corp. CACI Clifton Larsen Allen (CLA) LLP Corps Solutions, LLC Crew Training International, Inc (CTI) E-Volve Technology Systems, Inc. 通用原子航空系统。Inc. (GA-ASI) 通用动力信息技术公司 (GDIT) 通用动力任务系统公司 (GDMS) 全球资源解决方案公司 (GRS) 致同会计师事务所 (Guidehouse Inc.) 霍恩贝克海上运营商 IBM Integration Innovation Inc. (i3) Invictus Jacobs Engineering Jacobs Technology
Dod Mentor-Protégé计划批准的导师列表
Advancia Technologies, LLC AECOM Technical Services, Inc. AGEISS, Inc. All Points Logistics, LLC Allegheny Science and Technologies Inc. ARServices, Inc. AstraZeneca Pharmaceuticals LP Assured Consulting Solutions, LLC Assured Information Security Inc. (AIS) Axiologic Solutions LLC BAE BAE Systems Information & Electronics Integration Inc. Bell Textron, Inc. Boeing航空波音公司波音公司波音情报与分析BOOZ ALLEN HAMILTON（BAH）BP PRODUCTS NORTH AMERICAL INC。商业Integra Technology Solutions Inc. Cabras Marine Corporation CACI CACI CACI CACICO CLIFTON LARSEN LAREN（CLA）LARSEN（CLA）LLP LLP CORPS CORPS CORPS SOLITITS，LLC Creative Solutions，Creative Solutions Consulting，Inc。CREW Training International，Inc（CTI）网络太空解决方案LLC DESERENCE INC. DEVAL生命周期LLC Edaptive Computing Inc.（ECI）E-Volve Tovely Technology Systems，Inc。一般原子航空系统。Inc.（GA-ASI）通用电气公司通用动力学信息技术（GDIT）通用动力任务系统（GDMS）
基于模型的系统工程（MBSE）A Ghost Robotics Vision 60 Q-ugv未来电力系统和新兴军事要求猎人Hughes，C
免责声明：此处表达的观点是作者的观点，不反映美国空军学院，空军部或国防部的立场。作者注意：作者感谢Jordan Caldwell和整个Ghost Robotics团队以及Lonewolf Logistics的Wyatt Woolsey，为这个Capstone项目提供了极大的支持。摘要：本文介绍了基于模型的系统工程（MBSE）来建模Ghost Robotics Vision 60 60四足动物无人接地车（Q-ugv），并指导军事工程师和领导者的未来决策。系统的CATIA魔术系统用于与系统内部和外部交互作用，包括从这些过程和交互中汲取的功率。通过将此模型连接到基于MATLAB的程序，创建了Vision 60的整体模型，可以在设计阶段的早期进行修改，改进和更好地理解。我们工作的一种应用是帮助预测和分析从各种附件和内部流程中汲取的权力，以预测军事环境中的未来绩效。这项研究的结果提供了对未来电力系统设计的见解，尤其是在添加了机器人的附件，并证明了MBSE建模在军事环境中复杂系统的潜力。最后，本文验证了国防部（DOD）内MBSE的潜在实施，以在当前数字化转型中保持优于对手的优势地位。关键字：机器人技术，基于模型的系统工程，幽灵，Q-ugv，技术1。简介机器人在国防和工业中的使用变得无处不在。在使用的各种机器人中，四足动物无人接地车辆（Q-ugv）由于其多功能性和以安全有效的方式扩展人类能力的潜力而获得了知名度。例如，陆军已将Q-ugv用于清理建筑物和确定潜在威胁等任务。陆军机动卓越中心部署了Flir Packbot EOD机器人和通用动力任务系统（GDMS）进行侦察和炸弹处理（Grizzle，2018年）。执法机构还使用Q-UGV来寻找失踪人员或嫌疑人（Holt，2020）。这些机器人在灾难反应方案中也有潜力，可以使用它们来定位幸存者并评估损害（Kusaka，Miyawaki和Nakamura，2020年）。Q-ugv的其他应用包括指导视觉障碍的人（育儿，2023年），监视（Hougen等，2000）和伴侣（Banks等，2008； de Visser等，2022）。本文重点介绍了Ghost Robotics Vision 60 Q-UGV（图1）。Vision 60是中型的高耐用，敏捷且耐用的全天候无人机无人机，旨在在各种非结构化的城市和自然环境中用于防御，国土和企业应用。可以携带各种有效载荷，包括电光传感器，机器人臂以及致命和非致命武器。Vision 60由1,250 WH锂离子电池提供动力，宣传范围为10公里，尽管真实范围和运营时间高度依赖于任务配置文件（例如有效负载重量，配件的功率要求，移动速度）和环境因素。作为组织，包括特种作战部队，执法和公共安全，开始使用这些机器人，必须了解任务概况和环境影响范围和操作时间，因为这可能会影响机器人所需的机器人数量，也可以影响机器人对特定任务的实用性。