包括“软”和“硬”两方面的好处。此外,客户和利益相关者都反馈说,GOTT 的活动开始改变人们对 KA 的文化态度,尽管人们认识到这需要更长的时间才能实现。报告的软性好处包括:对更广泛的 KA 议程的热情增加;KA 的知名度和/或吸引力增加;对 KA 的了解和认识增加;总体上更好地理解 KA 的价值;对 GOTT 的信心增加。报告的硬性好处包括:制定和实施 KA 战略;提高 KA 的能力/成熟度;在利用 KA 方面取得进展。关于附加性的整体调查结果是积极的,并证明了 GOTT 支持的价值,即如果没有 GOTT 支持,收益将需要更长的时间才能实现,规模会更小,或者质量会更低(这是基于自我报告的证据)。
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病,其特征是持续存在社交沟通和互动障碍,以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍,表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关,包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来,智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍,包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值,但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量,尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明,睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生,导致入睡困难和睡眠片段化(9-11)。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论,接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌,扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律(9)。褪黑激素是由松果体产生的一种激素,在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光,尤其是在晚上,会延缓褪黑激素水平的上升,使入睡变得更加困难(11-17)。此外,失眠的认知行为模型 (18) 表明,睡前从事刺激或唤醒活动(如玩游戏或浏览社交媒体内容)可增强认知和生理唤醒,从而使入睡更加困难。该模型提出,失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式,从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说,智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20),这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外,当科技扰乱睡前常规时,ASD 的核心症状(如过渡困难和坚持常规)可能会加剧 (2)。事实上,初步研究表明,自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联(12、13)。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高,且影响深远,但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联,但
The impacts of cleaning on the airborne and surface microbiota in Finnish primary school classrooms Martin Täubel 1,* , Emmanuelle Castagnoli 2 , Hanna Leppänen 1 , Camilla Vornanen-Winqvist 2 , Miina Juntunen 1 , Leila Kakko 2 , Tuomas Alapieti 2 , Anniina Salmela 1 , Raimo Mikkola 2 , Maria Valkonen 1 , Heidi Salonen 2 1 Finnish Institute for Health and Welfare, Kuopio, Finland 2 Aalto University (Aalto), Espoo, Finland * martin.taubel@thl.fi SUMMARY Here we present results of a cross-over intervention in Finnish primary schools in which we studied the impacts of ‘ water only ' versus ‘ normal cleaning ' on the airborne and surface mi- crobiota在教室里。定量PCR以及扩增子测序被用来描述来自桌子和地板表面收集的空气寄生沉淀的灰尘和拭子样品中细菌和真菌微生物群的水平和组成。我们的初步分析表明,与使用清洁化学品相比,在“仅水”清洁期间,在“仅水”清洁期间,桌子和地板表面上的ATP水平降低了微生物水平的显着差异。关键字清洁;微生物组;表面;室内空气;微生物暴露。引入室内环境中麦克风长袍的暴露与居住者的健康有关。非传染性疾病,主要是呼吸和过敏性健康结果,以及不一致的疾病都与室内微生物暴露有关(Kirjavainen等人。2019)。方法本研究是在1月至2023年5月在较大赫尔辛基地区的四所小学进行的。2015)。最初在仪式中使用清洁,以控制气味并从表面上清除土壤时,清洁对控制微生物种群的重要性开始被发现微生物的发现和1800年代感染控制的诞生。今天,有一个可靠的研究基础,可以评估并比较了在实验条件下对微生物对微生物的不同清洁化学和消毒剂的影响。但是,清洁化学物质和清洁实践如何影响室内表面的微生物,这可能如何影响人类的暴露和健康。解决这一知识差距,我们研究的目的是对芬兰小学进行清洁干预措施,以评估“仅水”的影响与“诺更清洁”的影响,而化学药品对教室中的空气生气和表面微生物群的影响。这项研究是在交叉干预设计中实施的,在该设计中,通常在研究学校中进行的“正常清洁”与“仅使用水”清洁交替进行,该清洁在每日清洁教室中不使用清洁化学品。该研究在每个五个星期的四个时期内进行,两个时期,有两个时期,只有两个时才清洁。我们在四所学校中总共监视了59个教室,并在每个研究期结束时收集了空中灰尘,工作台的表面拭子和教室地板的地面拭子。空气寄宿,在每个时期内使用放置在高架表面上的无菌培养皿(通常在160-220 cm的高度; Adams等人。桌面表面拭子样品在每个
无线通信技术的飞速发展极大地推动了卫星通信的发展。卫星通信具有信息传输范围广、支持多个接收机同时通信等优势。随着卫星通信技术的不断进步,人们对更高传输速度和更宽频段的需求不断增加,这增加了人们对毫米波频谱中 Ka 波段频率的兴趣。与低频段相比,Ka 波段的数据传输速率更快,而且由于其超高频特性,也易于实现超低延迟。然而,大多数 K/Ka 波段卫星距离地面终端约 35,000 公里,距离和大气条件会导致信号衰减很大。
由于低成本无人机的普及,小型无人机的高爆检测最近已成为一个非常重要的课题,因为这对安全构成了越来越大的潜在风险[1][2]。FMCW 雷达被认为是最适合无人机检测的解决方案之一,因为它结构简单,具有短距离检测能力[1]-[4]。小型无人机的检测是一项具有挑战性的任务,因为它们的尺寸非常有限,并且采用非反射材料,因此雷达截面 (RCS) 非常小。因此,只有利用毫米波频率、高发射功率以及具有低噪声系数 (NF) 和高动态范围的接收器,才能优化雷达检测范围和分辨率。在这种情况下,氮化镓 (GaN) 微波技术代表了性能最佳的解决方案,因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的性能系数[4]-[6]。利用微波频率下卓越的 GaN 功率密度,有利于实现紧凑型高功率发射器,以增强无人机目标的弱回波信号(低 RCS)。另一方面,由于兼具低噪声和宽动态范围特性,GaN 技术在 RX 部分也非常有吸引力 [5]-[9]。这一特性对于用于无人机检测的 FMCW 雷达接收器至关重要,因为 LNA 需要检测非常低的无人机回波信号(接近热噪声水平),同时在存在强干扰/阻塞信号的情况下保持其线性度,这些信号通常是由于雷达杂波和其自身发射器功率放大器的泄漏造成的 [3][4]。在本文中,我们描述了一种基于 GaN 的 Ka 波段 MMIC LNA,可用于 FMCW 雷达接收器,用于小型无人机检测。采用 mmW-GaN 技术可以同时瞄准低 NF、高增益和大动态范围,从而在 Ka 波段上方实现无与伦比的综合性能。
文章信息摘要互联车辆的开发开发以及人工智能,机器学习和深度学习计算机制在车载电子设备中有助于现代综合且复杂的车辆环境,其中越来越多的车辆组件需要电动电力供应以执行其特定作用和功能。电力需求需求的增长在瓦特中加权,即使简单的灯泡不再仅仅是灯,而是车辆的电子部分。电子车辆零件的这种增加导致对电池/石墨功率电池的需求增加,并担心会减少环境足迹,还关注着创新的制造工艺,以支持电池数量的指数增加。尽管如此,热/电气市场现实对电池施加了一些限制,尤其是在需要高度重复和/或适应非常特定的热需求的使用情况下,电池的热功能始终是提高效率,有效性和相关性能指数的关键点。电池热开关在冷却和加热电池时会对电池热舒适度和长期健康产生重大影响。智能充电可以有助于暴露和增强电池性能结果,并依赖于电池加热和冷却的不同计算。同时控制电池中能量热重排的能力,在充电和/或放电期间提高功率性能,变得越来越重要。带有车载电池的小型和大型系统都可以从这种知识和管理中受益,从而导致额外的能源节省,并为能源和功率效率的范式做出贡献。通过智能电池充电范围融合计算体系结构,并最好地揭示功能管理和功能保护注意事项。关键字:有效电池电源管理的AI解决方案,行业4.0,物联网(IoT),人工智能(AI),机器学习(ML),智能制造(SM),计算机科学,数据科学,车辆,车辆,车辆可靠性
3 Zoltan Madaras Viticurtural Developments在Pécs研究所应用数字技术解决方案5 Paul Schmit,Ranko Gantner,Anna Neubauer,AnnaGarré通过数字数据记录评估马匹的耕作技术lončarić挤满了克罗地亚的耕作数据11MarioKožul,Ivan Aleksi,ŽeljkoHederić的能源管理,用于在果园中使用的自主机器人平台12dušandušandunéerski,Ivana varga,darioiiljkić,darioiljkić,darioiiljkićyeakine sige toplation toplation 14Lukašumanovac,PetraPejić苹果识别和机器人操作的图像处理方法15 LechgaLęzewski,Edward Wilczewski,Marekkościński,Iwona Jaskulska,Jacek Majcher,Andrzej Wilczek Wilczek的可靠性,用于确定精确性农业ka kariran ka karjar ka jar ka jar ka ja ka ja ka繁殖计划17 DavoriC,ZdenkoLončarić的适用性和无人机获得的数据的适用性和可变的农作物的可变性EK,Antonio Viduka,TomislavKaražija,Goran Fruk数据集,用于对象检测
Amazonas 3 (2011) · 3 个样条轮廓喇叭(Ka 波段) Measat 3B (2012) · 1 个轴向和径向波纹喇叭(X 波段) SES-10 (2014) · 1 个轴向和径向波纹喇叭(Ku 波段) SES-12 (2015) · 轴向和径向波纹喇叭(Ku 波段) Hispasat 1F (2014) · 2 个带轴向波纹的样条轮廓喇叭(Ka 波段) Amazonas 5 (2015) · 1 个轴向和径向波纹喇叭(Ku 波段) · 5 个样条轮廓喇叭(Ka 波段) · 1 个隔膜偏振器(Ka 波段) · 制造了 20 多个组件 Quantum (2018) · 样条喇叭天线(Ku 波段) · 滤波器(Ku 波段)· OMT(Ku 波段)· 制造了 20 多个组件 Kmilsat(2018 年)· 轴向和径向波纹喇叭(X 波段)· 偏振器(X 波段)· 双工器(X 波段) Egypsat(2018 年)· 轴向和径向波纹喇叭(Ka 波段) Spainsat NG 第一阶段(2019 年)· 2 个样条轮廓喇叭(X 波段)· 2 个隔膜偏振器(X 波段)· 2 个带通滤波器(X 波段)· 附加工具和套件 16 台 SmallSat(2023 年第四季度)· 1 个双圆极化双波段 K/Ka(4 端口)
组委会:Prof. Vladimir Čolović 博士,比较法研究所(塞尔维亚贝尔格莱德比较法研究所); Ivana Stevanović 博士,犯罪学和社会学研究所(犯罪学和社会学研究所,塞尔维亚贝尔格莱德); Nenad Vujić,司法学院(塞尔维亚贝尔格莱德司法学院); Jelena Kostić 博士,比较法研究所(塞尔维亚贝尔格莱德比较法研究所); Aleksandar Stevanović MA,犯罪学和社会学研究所(犯罪学和社会学研究所,塞尔维亚贝尔格莱德); Marina Matić Bošković 博士,犯罪学和社会学研究所,塞尔维亚贝尔格莱德; Aleksandra Višekruna,硕士,比较法研究所(塞尔维亚贝尔格莱德比较法研究所)会议工作语言/官方语言:英语和塞尔维亚语