XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGill
吉尔公司出版物
空中客车 Gillfab ® 4123 5360 M1M 000500 类型 MDC2 玻璃布酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4223 5360 M1M 000500 类型 BCC2 玻璃布酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4405A/B TL 53/5000/79 类型 PC3-1、PC3-2 玻璃布环氧饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4422 2550 M1M 000800 类型 A-N 玻璃布酚醛饰面、Tedlar/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4505 5360 M1M 000600 类型 PC3 UD 碳酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4522 5360 M1M 000500 CCC1 型 玻璃布酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4523 5360 M1M 000500 BCC3 型 UD，玻璃布酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 4605 5360 M1M 000600 PC1 型 UD 碳酚醛饰面/间位芳纶蜂窝芯 Gillfab ® 5509 ADET 0096 I-III 型 UD 碳酚醛饰面/对位芳纶蜂窝芯
Karin Elizabeth Gill博士Karin Elizabeth Gill博士
教育博士实验心理学（2015）M.S。实验心理学（2011年）行为神经科学与心理药理学行为神经科学与心理药理学肯塔基大学肯塔基大学列克星敦大学，肯塔基州肯塔基州列克星敦，肯塔基州顾问：Chana K. Akins，博士顾问：Chana K. Akins博士论文委员会：博士。Chana Akins，苏珊论文委员会：博士。Chana Akins，Mike Barron，Kimberly Nixon（外部考官），Mark Bardo和Susan Barron Prendergast和David Westneat研究生证书（2013年）心理学（2005年）大学教学与学习未成年人：北卡罗来纳州肯塔基大学社会学大学的生物学，北卡罗来纳州夏洛特·列克星敦，北卡罗来纳州夏洛特市，北卡罗来纳州夏洛特，专业经验2022-tresent 2022-Tresent 2016-2022 2016-2022 Chana K. Akins博士Drs的助理行为神经科学计划肯塔基大学中心大学实验室。安德里亚·弗里德里希（Andrea Friedrich），雷08/2014 - 12/2014 Archer，Chana Akins，Hui Chu和Lynda Sharrett兼职教师东部肯塔基大学心理学系
波音合格产品 - 吉尔公司
BMS 8-223，2 级 B 型 13、20、30、40、50、70 Gilliner ® 1367/1367A/1368/1368A 是高强度、低 FST 级衬垫，采用编织 S 玻璃或编织 E 和 S 玻璃布制成，表面采用改性酚醛树脂系统，表面覆盖 1 mil 白色 Tedlar ® 覆盖层，表面反射率高，外观均匀。Gilliner ® 1367A（现为 1368A）于 30 多年前首次推出，自此成为全球主要 OEM 项目的标准。这些产品还用作机舱内部潮湿区域使用的非纺织地垫的背衬材料（无 Tedlar ® 覆盖层）。 Gilliner ® 1367/1367A/1368/1368A 符合 FAR 第 25 部分附录 F 第 I 和 III 部分的要求。1367A/1368A 是该产品以 13-40 型供应的名称；1367 是该产品以 50 和 70 型供应的名称；1367C 是该产品以卷材形式供应的名称。
EKA (Eberhard) Gill 教授
个人简介 Eberhard Gill 自 1989 年至 2006 年一直在德国航空航天中心 (DLR) 担任研究员，研究领域为卫星精确定轨、自主导航和航天器编队飞行。他曾担任多项国际地球和深空航天任务的联合研究员和首席研究员。他为 BIRD 微型卫星开发了基于 GPS 的机载导航系统，为 Prisma 编队飞行任务开发了基于 GPS 的制导、导航和控制系统。自 2007 年起，他担任代尔夫特理工大学 (TU Delft) 空间系统工程系主任。该系主任开发了纳米卫星 Delfi-C3，该卫星于 2008 年发射并成功运行，以及 2013 年发射的 Delfi-Next 纳米卫星。自 2013 年起，他还担任代尔夫特理工大学航空航天工程学院空间工程系主任。自 2015 年起，他担任代尔夫特空间研究所的创始主任。
齐欣博士 - 吉尔神经科学研究所
斯坦福大学医学院博士后研究员（导师：Daria Mochly-Rosen） 2010-2011 斯坦福大学医学院研究助理（导师：Daria Mochly-Rosen） 专业任职 2011-2017 凯斯西储大学医学院生理学与生物物理学系终身制助理教授 2017-2020 凯斯西储大学医学院生理学与生物物理学系终身副教授 2020-至今 凯斯西储大学医学院生理学与生物物理学系终身教授 2022-至今 凯斯西储大学生理学与生物物理学系研究生项目主任 2023-至今 Jeanette M. 和 Joseph S. Silber 脑科学教授 2023-至今 凯斯西储大学线粒体研究与治疗中心联席主任奖项 2002-2005 日本上原纪念研究基金会研究奖学金 2003-2005 日本 Zonda 基金会 Zonda 女性奖学金 2009 斯坦福大学心血管研究所青年研究员奖 2012、2013 斯皮茨学者，斯皮茨脑健康创新基金 2016-2017 凯斯西储大学先进人类健康委员会 CAHH 研究员 2017-2018 福克医学研究信托催化剂奖，福克医学基金会 2018-2021 哈灵顿罕见疾病学者奖，哈灵顿发现研究所 2019-2021 福克变革性研究奖，福克医学基金会 2022-2025 哈灵顿发现研究所 Vinney 阿尔茨海默病学者 2023-2024 凯斯西储大学教师杰出研究奖 2023-2024凯斯西储大学 John S. Diekhoff 研究生指导卓越奖 其他学术职位 2018 年至今 《Frontiers-细胞神经科学》副主编 2019 年至今 《Frontiers-神经退行性》副主编 2020 年至今 哈灵顿发现研究所执行审查委员会成员 2023 年至今 《细胞神经病理学女性》专题编辑
7.5网格连接声明 - Byers Gill Solar Farm
1。简介1 1.1。本文档的目的1 2。网格连接协议2 3。网格连接3 3.1。概述3 4。收购土地权6 4.1。面板区域，贝斯和现场变电站6 4.2。电缆路线选项6 4.3。诺顿变电站6 5。作品的交付7 5.1。面板区域（工作号1）和电池储能系统（工作号2）7 5.2。地下电缆将面板区域连接到现场变电站（工作号3）7 5.3。现场变电站（工作号4）7 5.4。地下电缆将现场变电站连接到诺顿变电站（工作号5）7 5.5。诺顿变电站内电气基础设施的构建（工作编号6）7 6。结论9
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
Hallström，J。技术教育的哲学和政治价值：促进技术多卷曲，吉尔，D。，Irving-Bell，D.，MC
[Bernard]在门打开时瞥见了钓鱼者的汽车，感到愤怒。所有汽车都使他感到不满，而不仅仅是出于表面的原因，例如它们发出的噪音或倾向于涂上鲜艳的色彩的趋势。他们就像一只脚士兵所看到的那样：该死的令人讨厌的人，对它们的大惊小怪，需要持续的关注，可笑的是，应根据他们的不同而降低成年男子。这辆特定的汽车非常令人反感。它比他[。。。];更加艰巨，它属于二十五岁或三十岁的人。年轻人似乎认为他有完美的权利购买并用汽油和油塞入它，并在他感到倾向的时候将其驱赶到各处。，他是否必须让所有头发从他的头和脸上长出，从他的脸上向外露出来，从他的脸上向前很多？在他选择称呼电气或电子产品的东西方面，他显然做得非常合理，而且很典型。
Víctor Villalba、Hans Kuiper、Eberhard Gill，“可部署空间光学器件开发中的热学和机械挑战回顾”，J. Astron。
摘要。与传统光学器件相比，可展开光学器件有望通过大幅降低质量和体积需求来达到所需的性能水平，从而彻底改变宇宙观测能力。然而，这对新望远镜的机械和热设计提出了新的要求，本质上是用质量和体积来换取结构和控制的复杂性。我们汇编了设计光学空间系统时应考虑的热机械挑战，并总结了 14 个解决这些挑战的项目。严格的部署重复性要求需要低滞后，而稳定性要求需要高刚度、适当的热管理和主动光学元件。© 2020 光学仪器工程师协会 (SPIE) [DOI: 10.1117/1.JATIS.6.1 .010902 ]
引用 (APA) Pasqualetto Cassinis, L., Fonod, R., Gill, E., Ahrns, I., & Gil Fernandez, J. (2020). 基于 CNN 的近距离姿势估计系统
本文介绍了一种新颖的框架，该框架将用于特征检测的卷积神经网络 (CNN) 与协变高效 Procrustes 视角 n 点 (CEPPnP) 求解器和扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 相结合，以实现对非合作航天器周围近距离操作的稳健单目姿态估计。在役服务航天器对非活动航天器的相对姿态估计是当前和计划中的太空任务设计中的一项关键任务，因为它与近距离操作相关，例如在轨服务和主动碎片清除。这项工作的主要贡献在于通过将协方差矩阵与 CNN 为每个检测到的特征返回的热图相关联，从图像处理步骤中获取统计信息。此信息包含在 CEPPnP 中，以提高滤波器初始化期间姿态估计步骤的准确性。导出的测量协方差矩阵用于紧密耦合的 EKF，以便更好地表示特征检测步骤中的测量误差。这提高了滤波器在 CNN 检测不准确时的鲁棒性。在目标的光照条件和部分掩蔽条件下，所提出的方法能够返回相对姿态以及相对平移和旋转速度的可靠估计值。欧洲航天局 Envisat 航天器的合成 2D 图像用于生成数据集，用于训练、验证和测试 CNN。同样，这些图像用于重建代表性的近距离场景，以验证所提出的方法。