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sgk1抑制剂LQT-1213（Islasertib）促进了
方法•波1是一项2次处理，2期交叉研究。•健康的人类志愿者被服用多菲替二酯-500 µg bid，口服（第1-8天）和与LQT-1213（0.25 mg/kg的0.25 mg/kg，第5和第6天0.50 mg/kg），第7和8天和0.70 mg/kg/kg在第7天和8）或分配了0.70 mg/kg。•从2小时开始收集连续的12铅24小时24小时的数据，然后在第1至8天给药。在每个时期的第4、6和8天进行了多菲迪和LQT-1213的完整PK采样。
ALQ-212 存档报告
公制 美制 尺寸 重量 电子控制单元 7.26 千克 16 磅 传感器 (6)（带防冰功能） 1.36 千克/5.5 千克 3 磅/12 磅 堵塞头控制单元 5.9 千克 13 磅 堵塞头（2） 16.8 千克/33.6 千克 37 磅/74 磅 激光堵塞源 9.53 千克 21 磅 尺寸 电子控制单元 12.7 x 22.9 x 33 厘米 5 x 9 x 13 英寸 传感器（带防冰功能） 10 x 10 厘米 4 x 4 英寸 堵塞头控制单元 20.3 x 17.8 x 22.9 厘米 8 x 7 x 9 英寸 堵塞头（2） 35.6 x 22.9 x 22.9 厘米 14 x 9 x 9 英寸 激光堵塞源 17.8 x 17.8 x 45.7 厘米 7 x 7 x 18 英寸 设计特点。ALQ-212 ATIRCM 是一种定向激光对抗系统，用于保护直升机和一些固定翼飞机免受热寻的导弹的攻击。激光安装在可移动的炮塔上，它的能量会使导弹的导引头电路过载或中断。热弹诱饵在吸引这些导弹方面几乎毫无用处。ATIRCM 将高强度、脉冲调制的红外能量束瞄准导弹，以混淆和过载导引头。
bcom（运输和物流管理） - （B34TLQ）
每个模块的通过标记为50％。如果27个模块的平均加权标记至少为75％，则该学位会以区别为优势。每个模块的标记由两个同等加权的组件组成，即。考试标记和学期标记。参加考试的最低学期分数为40％。每个模块的学期标记包括学期评估和任务/分配以及其他可能的组件，并在每个模块的学习指南中阐明。
75LQ150
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波音 737 MAX 8 PK-LQP 案例
本文研究了大量以发生事故的 PK-LQP（B737 MAX 8）的历史飞行轨迹为特征的残留证据。随后，采用该方法根据现有飞行数据生成新的安全相关知识。在本研究开始时，该方法通过在线和离线报告收集的所有数据、来自 flightradar24 的 ADS-B 数据和统计方法的支持来开发假设。这项初步研究使用 Python 作为数据整理和分析的基本程序。结果表明，在 KNKT（印度尼西亚国家运输安全委员会-印度尼西亚）提供的数据中，飞机（PK-LQP）表现出与数据集有效 B737 MAX 8（地面真实数据）产生的典型爬升阶段相比异常行为。结果也证实了本研究提出的假设。
JMSH1001ATLQ
暗淡。毫米最小值姓名。最大限度。 A 2.20 2.30 2.40 b 0.70 0.80 0.90 b1 9.70 9.80 9.90 b2 0.42 0.46 0.50 c 0.40 0.50 0.60 D 10.28 10.38 10.58 D 10 E1 7.80 E4 8.80 E5 9.20 和 1.20（BSC）
在LQB/P-EBL界面的极化工程中，基于Algan的深紫外线发光二极管的增强载体注入
摘要 - 基于Algan的深紫外线发光二极管（DUV LED）的外部量子效率（EQE）由于电子泄漏的主要问题而远非令人满意阻塞层（P-EBL）可以在该界面附近诱导电子积累和孔耗尽，从而导致电子泄漏并阻碍孔注入。在本文中，我们提出了在LQB和P-EBL之间插入的Al-Composition Increasing Algan层（ACI-ALGAN），以增强DUV LED的载体注入能力，通过调节LQB/EBL界面和下层机制在LQB/EBL界面上调节偏振产生的表电荷产生的床单，并通过数字计算分析。插入结构可以消除LQB的P侧界面处的正电荷，并在P-EBL的N侧界面附近诱导孔积累，这随后可以减少电子泄漏和偏爱孔注射。提出的带有ACI-Algan层的DUV LED结构表现出增强的EQE 45.7％，其正向电压保持不变。此设计方案可以提供另一种方法来促进使用各种应用程序的DUV LED的性能。
iLQR-VAE：基于控制的输入驱动动态学习及其在神经数据中的应用
了解神经动力学如何引起行为是系统神经科学中最基本的问题之一。为了实现这一点，一种常见的方法是记录行为动物的神经群体，并将这些数据建模为来自潜在动力系统，该系统的状态轨迹随后可以通过某种形式的解码与行为观察相关联。由于记录通常在仅构成更广泛牵连网络的一部分的局部电路中进行，因此同时学习局部动态并推断可能驱动它们的任何未观察到的外部输入非常重要。在这里，我们介绍了 iLQR-VAE，这是一种基于控制的新型非线性动态系统变分推理方法，能够学习潜在动态、初始条件和持续的外部输入。与最近的深度学习方法一样，我们的方法基于输入驱动的顺序变分自动编码器 (VAE)。主要的新颖之处在于在识别模型中使用强大的迭代线性二次调节器算法 (iLQR)。标准证据下限的优化需要通过 iLQR 解决方案进行区分，这得益于可区分控制方面的最新进展。重要的是，通过生成模型隐式定义识别模型可以大大减少自由参数的数量，并允许灵活、高质量的推理。例如，这使得在对较小块进行训练后，可以在一次长时间试验中评估模型。我们展示了 iLQR-VAE 在一系列合成系统上的有效性，这些系统具有自主和输入驱动的动态。我们进一步展示了在两个不同的伸手任务中对非人类灵长类动物的神经和行为记录的最新性能。
高性能飞机纵向飞行中 SDRE 与 LQR 控制比较
考虑到近年来科技的发展，飞机模型的动力学分析具有重要的意义，人们提出了新的方法和控制设计来描述和改进飞机的动力学、控制和稳定性。在这种情况下，战斗机在战斗情况下的行为至关重要，因为该系统的运行更接近其极限区域，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，飞机的动力学自然是非线性的，因为作用在系统上的许多力，例如阻力和升力以及空气层的方向及其与所选参考的关系。因此，忽视非线性方面可能会限制系统代表性模型的能力，从而限制其电子控制器的能力。根据 [2] ，对于更现实的模型，必须考虑固有的非线性和不确定性，以避免不稳定的运行区域，从而实现更高效、更现实的控制项目。