关于二战地面战的讨论通常强调北非的战斗、西方盟国对法国的解放,或东线的艰苦卓绝的斗争。当讨论太平洋战区的地面战时,焦点通常集中在海军陆战队对塔拉瓦岛和硫磺岛等岛屿的史诗般的攻击,或在道格拉斯·麦克阿瑟将军的领导下解放菲律宾,尽管这引起了争议。虽然有一些关于美国陆军在太平洋早期斗争的书籍,如埃里克·伯杰鲁德的《火光冲天:南太平洋的陆战》,但这个主题仍然没有像上述战役那样得到深入探讨。作者詹姆斯·杰伊·卡拉法诺在他的新书《残酷的战争:1942 年巴布亚新几内亚的丛林战斗》中,将 1942 年的巴布亚新几内亚战役放在了最显眼的位置。卡拉法诺是一位国家安全专家,曾任美国陆军军官,拥有乔治城大学博士和硕士学位,他在这本有趣且写得很好的书中汇集了美国、澳大利亚、土著和日本的观点。
值班/值班分配签到签出 AM ODO LT BAKER 0730 1315 PM ODO LT CORBETT 1315 1945 AM SDO ENS ROSARIO-COLLADO 0630 1330 PM SDO ENS CARIGLIO 1330 2030 IWO LTJG ASHER 2230 0630 SKEDS WRITER CIV BRYANT 0800 1230 SKEDS 审阅者 LT NORTON 1200 1700 值班司机(随叫随到)LTJG HAMMER 0000 2359 注释:任务指挥官分配 IAW SOP NMM: 0800-2359 NJW: 0900-1700 VT-7 FCLP: NMM: 无; NJW:无 VT-9 FCLP:NMM:1345-1415;NJW:无 现役预备役:无 钻井预备役:CDR LOWERY、LCDR BOLSTAD、LCDR JOHNSON、LCDR THYBERG、Maj GENTRY 备注:1.0730-0930:LEVEL-A;CDR POLSON、Maj LINDHOLM、Maj OEHLMAN、Capt LEPICK,全部需要;VT-7 准备室 2。0930-1200:IGS;ANTHONY、BROPHY、CARDENAS、HORAN、LERETTE、WAGNER,全部需要; SIM 大楼 3。0930-1130:ROBD;CIV HUDOCK,全部需要;SIM 大楼 4。1000-1100:AQB;XO,Maj HOLSEY,Maj LINDHOLM,Maj MIRANDA;XO 办公室 5。1200-1430:SNA ROBD;全部需要;SIM 大楼 6。1230-1300:IP 简报;CO,LT OBERSTOETTER;CO 办公室 7。1300-1330:IP 简报;CO,LT SEARS; CO 办公室 8。1330-1500:T-45 同步会议;CO;CO 办公室 9。1400-1430:联队行动会议;MIRANDA 少校、O'SULLIVAN 中尉;作战室 10。1700:CLASS 96 MTG;全部可用;VT-9 LSO SHACK
纵观美国战争史,美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年,战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是,这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用(Greiss 1984;Ballendorf 2003)。1983 年格林纳达的军事行动中,数字地理空间数据首次得到广泛使用(Cole 1998)。从那时起,我军在为许多类似的突发事件做准备的同时,进行了多次行动(Cole 1998;Krulak 1999)。美国军队已经并将继续依赖地图(模拟和数字)作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具(Murray and O'Leary 2002)。推动美国军队从依赖模拟产品转向数字产品的重要催化剂包括:(1)全球定位系统 (GPS);(2)无人机 (UAV);(3)高分辨率卫星图像;(4)地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时,本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术,其次研究了这些数据的 GIS 集成以用于军事应用。将要讨论的应用是开发和分析用于评估沿海地区机动的濒海战争 (LW) 数据库(Fleming 等人,2008 年)。
纵观美国战争史,美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年,战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是,这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用(Greiss 1984;Ballendorf 2003)。1983 年格林纳达的军事行动中,数字地理空间数据首次得到广泛使用(Cole 1998)。从那时起,我军在为许多类似的突发事件做准备的同时,进行了多次行动(Cole 1998;Krulak 1999)。美国军队已经并将继续依赖地图(模拟和数字)作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具(Murray and O’Leary 2002)。推动美国军方从依赖模拟产品向依赖数字产品转变的重要催化剂包括:(1)全球定位系统 (GPS);(2)无人驾驶飞行器 (UAV);(3)高分辨率卫星图像;(4)地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时,本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术,其次研究了这些数据在军事应用中的 GIS 集成。将要解决的应用是沿海战争的发展和分析
纵观美国战争史,美国军方在每场冲突中都使用了地理空间信息。直到最近 25 年,战场指挥官使用的地理空间信息都是纸质地图。值得注意的是,这些地图在诺曼底、塔拉瓦和硫磺岛的沿海战场上发挥了关键作用(Greiss 1984;Ballendorf 2003)。1983 年格林纳达的军事行动中,数字地理空间数据首次得到广泛使用(Cole 1998)。从那时起,我军在为许多类似的突发事件做准备的同时,进行了多次行动(Cole 1998;Krulak 1999)。美国军队已经并将继续依赖地图(模拟和数字)作为使用传统部队和目标部队的军事行动的基线规划工具(Murray and O'Leary 2002)。推动美国军队从依赖模拟产品转向数字产品的重要催化剂包括:(1)全球定位系统 (GPS);(2)无人机 (UAV);(3)高分辨率卫星图像;(4)地理信息系统 (GIS) (NIMA 2003)。在讨论这四个重要催化剂时,本评论首先总结了与军事行动相关的传统和最先进的地理空间数据收集技术,其次研究了这些数据的 GIS 集成以用于军事应用。将要讨论的应用是开发和分析用于评估沿海地区机动的濒海战争 (LW) 数据库(Fleming 等人,2008 年)。
外电细菌在没有任何介体的情况下将电子直接传递到细胞外电子受体的能力对于微生物燃料电池技术至关重要。当前的研究评估了从微生物燃料电池中从棕榈油磨坊流出物(POME)中分离的细菌的外发质潜能。香水样品是从尼日利亚奥森州立州立州立大学的棕榈油磨坊工厂获得的。分离株在色彩(差异)培养基上分析,以从黑色变为白色。分离株是在表型和分子上鉴定的。在双腔室微生物燃料电池(MFC)中研究了分离株产生有效电力的潜力。总体而言,从pome样品中获得了十个分离株,只有三个分离株通过将琼脂颜色从黑色转变为白色,显示了外部发明潜力。分子分析揭示了三种新型菌株AAS001(OQ690764),阿米洛菌Faciens菌株AAS002(OQ690765)和Priestia Aryabhattai菌株AAS003(OQ690766)。菌株AAS003与AAS001的应变为229mV和229mV和AAS002的菌株AAS003的电压电势最高,为191mV。同样,菌株AAS003记录的功率和电流密度(分别为345 mW/m 2和437 mA/m 2)远高于AAS001菌株(10 mW/m 2和64 mA/m 2)和菌株AAS002(15 mW/m 2和92 mA/m 2)。这项研究表明,AAS003菌株是生物电力产生的极好的生物催化剂。
●LDOE汇编的“选定的摄影报价”●凯西·皮尔森(Cathy Pearson)拍摄影片●苏珊·桑塔(Susan Sontag)的摄影作品●●劳拉·马洛内(Laura Mallonee)的“照片如何散布劳拉·马洛内(Laura Mallonee)的燃料燃料”●“来自covington高中生和本地新闻之间的遭遇的病毒录像的影响”进入带来JAP投降报价“生命杂志●移民母亲:一张照片如何定义唐·纳尔多(Don Nardo)的大萧条。马丁·萨德勒(Martin Sadler)●YALE的摄影师和人文基金会的摄影师●PBS的“珍珠港:攻击”●“战场:珍珠港”的“危险战斗:危险的战斗:PBS的美国第二次世界大战二战”由PBS●fireside chat 20:在战争的进度上,富兰克林·D·弗兰克林·D·弗兰克林(Franklin D.戴夫·鲁斯(Dave Roos)的力量克服了灾难性的登陆纳粹的灾难性登陆”●“诺曼底的滩头:欧洲的命运之战被海洋和空中加入,《生活杂志》●《苏珊·桑特格(Susan Sontag)》(Susan Sontag)的“ D-Day和Omaha Beach Landings”由“ D-Day和Omaha Beach Landings”●“ Deman the War”。由梅格·鲁塞尔(Meg Roussel)●汤姆·帕特森(Thom Patterson)
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题,并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域,群体智能正被用于改善诊断和治疗,从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中,用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病,它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外,它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性,这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常,SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中,用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而,将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战,使它们更高效、可扩展,更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者,SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别,这有助于识别与癌组织相关的模式和特征,有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域,预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域,SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中,旨在探索使用群体智能技术的各个方面,包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容:
HPORT SNAME BTITLE AUIC BSC等级Desig tac wrk prd portld nrps portland me&Recruit/off Rec 66382 01015 CWO3 7331 S 2408 OCEALA VFA 31 A/COMNT/COMNT/COMNT/5 GWP 2017 597 597 CWO 331 C 2412 NORVA VAW&CRON 67 79 79 79 79.11 7331 C 2501 CHINLA VX 9(仅F18)A/C OMNT MTL/MTL/MMCO-ASST(G446)153 153 IWO WAKUNI FRC NATEC NATEC DET IWAKUAV MNT FLD MNT FLD REP/SITE REP/SITE REP/SITE 30864 LEAD 30864 68415 CWO4 7331 O 2503 p.2503 avu frc frc frc CWO3 7331 SOR 2020 VMAW/VMAWC/ATL 09527 16020 CWO3 7331 S 2504 NORVA VFA 106 A/C OMNT线/(G6)09679 37010 CWO3 /C OMNT/MTL(G4)09372 19010 CWO3 7331 D 2506 LEMOORE VFA 125-F35 A/C MNT QC(G5)09485 18040 CWO 235 A/C 235 A/C 25 (G5)09963 19010 CWO3 7331 C 2511 60r/sa/c omnt AV/WP/DIVO 2508070 CWO 331 S 2511 LEMOORE VFA 125-F35 A/C OMNT AV/WP/WP(G8)/USMC 09485 29010 CWO2 7331 S 2511 SDGO CVN 72 LINCOLN 72 LINCOLN A/CW 212-173 173 173.170 CIMNIC LCTL&AL(G4)09199 19010 CWO3 7331 C 2512 P MUGU VAW 113 A/C MTLCTL&AL 09459 19010 CWO3 7331 C 2512 LEMOORE V/C 19494/C 19494/C 19494/FAM 9010 CWO3 7331 C 2512 NORVA va. 19010 CWO3 7331 C 2512 NORVA HSC 9 A/C MTLCTL&AL/MCO(G4)09160 130 CWO 213 213 CW AW 117 A/C MTLCTL&AL(G5)09985 19010 19010 CWO3 7330 C 2601 C 2601 SDGO LHD 8 MAKIN 33 MAKIN 3 33 MIN/MIN/MTI IMIN MIN/MTI IMIN 31 C 2602 JAX 114 CPRWN 40102010 CWO4 7330 S 2602 NORTI HSC 23 A/C OMNT AV/WP/WP(G4)MQ-8B 09848 29010 CWO2 7330 C 2602
HPORT SNAME BTITLE AUIC BSC等级Desig tac wrk prd portld nrps portland me&Recruit/off Rec 66382 01015 CWO3 7331 S 2408 OCEALA VFA 31 A/COMNT/COMNT/COMNT/5 GWP 2017 597 597 CWO 331 C 2412 NORVA VAW&CRON 67 79 79 79 79.11 7331 C 2501 CHINLA VX 9(仅F18)A/C OMNT MTL/MTL/MMCO-ASST(G446)153 153 IWO WAKUNI FRC NATEC NATEC DET IWAKUAV MNT FLD MNT FLD REP/SITE REP/SITE REP/SITE 30864 LEAD 30864 68415 CWO4 7331 O 2503 p.2503 avu frc frc frc CWO3 7331 SOR 2020 VMAW/VMAWC/ATL 09527 16020 CWO3 7331 S 2504 NORVA VFA 106 A/C OMNT线/(G6)09679 37010 CWO3 /C OMNT/MTL(G4)09372 19010 CWO3 7331 D 2506 LEMOORE VFA 125-F35 A/C MNT QC(G5)09485 18040 CWO 235 A/C 235 A/C 25 (G5)09963 19010 CWO3 7331 C 2511 60r/sa/c omnt AV/WP/DIVO 2508070 CWO 331 S 2511 LEMOORE VFA 125-F35 A/C OMNT AV/WP/WP(G8)/USMC 09485 29010 CWO2 7331 S 2511 SDGO CVN 72 LINCOLN 72 LINCOLN A/CW 212-173 173 173.170 CIMNIC LCTL&AL(G4)09199 19010 CWO3 7331 C 2512 P MUGU VAW 113 A/C MTLCTL&AL 09459 19010 CWO3 7331 C 2512 LEMOORE V/C 19494/C 19494/C 19494/FAM 9010 CWO3 7331 C 2512 NORVA va. 19010 CWO3 7331 C 2512 NORVA HSC 9 A/C MTLCTL&AL/MCO(G4)09160 130 CWO 213 213 CW AW 117 A/C MTLCTL&AL(G5)09985 19010 19010 CWO3 7330 C 2601 C 2601 SDGO LHD 8 MAKIN 33 MAKIN 3 33 MIN/MIN/MTI IMIN MIN/MTI IMIN 31 C 2602 JAX 114 CPRWN 40102010 CWO4 7330 S 2602 NORTI HSC 23 A/C OMNT AV/WP/WP(G4)MQ-8B 09848 29010 CWO2 7330 C 2602