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最终的油漆和室内保护。
我们的产品已开发以承受最恶劣的环境和气候条件，我们的油漆密封剂具有一些技术上最先进的化学反应。疏水涂层键合到油漆，留下高光泽度。它将表面封闭在有害的酸雨和大气污染物上，并消除了蜡和抛光的需求。油漆密封胶是由训练有素的技术人员专业使用的，您要做的就是洗车。什么可以简单？
兽医免疫学和免疫病理学-Multimin®90
疫苗接种对呼吸道病原体引起的保护性免疫发作的策略可能会对新接受的牛肉犊牛的健康产生重大影响。目的是确定与经过改良的LIVE病毒（MLV）疫苗同时使用可注射的痕量矿物质（ITM； SE，Zn，Cu和Mn）是否会增强五天后BVDV2挑战的牛肉犊牛的免疫反应和保护性。四十五个犊牛被随机分配给三组之一（15/组）：VAC + ITM，接收到MLV-VACCINE和ITM（Multimin®90）皮下（SC）； VAC + SAL，接收相同的疫苗和盐水SC；或UNVAC，未接种。疫苗接种后五天（D.0），小牛受到BVDV2菌株890的挑战。健康状况，并收集了血液样本的白细胞计数，BVDV1和2个血清神经化抗体（SNA），BVDV-PCR以及CD4 +，CD8 +，WC1 +和CD25 + T细胞的百分比。VAC + ITM的健康评分低于UNVAC（D.8和9）。vac + itm具有比d.21和28的vac + sal和unvac更高的bvdv1＆2 sna滴度。淋巴细胞计数在UNVAC中降低，但在VAC + ITM或VAC + SAL中不减少（D.3至11）。CD4 + T细胞在UNVAC和VAC + SAL中显着降低（D.3）。vac + itm的CD4 + T细胞百分比高于UNVAC（D.3和7）。vac + itm的活化CD4 +和CD8 + T细胞的百分比低于UNVAC（d.7）。总而言之，疫苗接种引起了针对BVDV2感染的快速保护。ITM的给药与SNA对BVDV1和2的反应增加有关，健康状况增强，CD4 +
适用于小型卫星应用的微型激光高度计
K. Lingenauber ∗ 、Chr. Althaus ∗ 、J. Binger ∗ 、J. Bartholomäus † 、Chr. Hüttig ∗ 、S. Meiré ∗ 、Chr. Becker ∗ 、S. Reinert † 、P. Werner † 、M. Grott ∗ 、H. Hussmann ∗
供应链安全的最终指南
但最重要的是，供应链威胁利用了我们今天使用的所有技术的基础的复杂信任网。每个设备，每个应用程序和每个云服务都是由不同实体制作的高度专业化，相互依存的作品集的集合。应用程序和服务由数十个组件，API和开源项目组成，每个项目经常都有数百个贡献者。这些应用程序和服务在服务器，交换机和笔记本电脑上运行，这些应用程序是由数百个物理组件（例如SSD，网络适配器，GPU，I/O设备，RAM，RAM，PCIE Controllers等）构建的。这些组件以自己的内部固件运行，同样取决于核心系统固件和芯片组，系统启动过程等。每当组织购买或使用“事物”时，他们实际上都在处理数十个事情。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
covid-19疫苗犹豫
修复美国的地面运输（FAST）法案是一项为期五年的表面运输法案，于2015年12月4日通过。基于21世纪法案（MAP-21）进步的前进，《快速法案》建立了国家高速公路货运计划（NHFP），其中包括63亿美元的配方奶粉资金，以改善指定的国家高速公路货运网络（NHFN）。快速法案还建立了国家多式联运政策和目标。为了实现目标，美国运输部（美国dot）于2020年9月发布了国家货运战略计划（NFSP），该计划评估了国家货运系统的状况和绩效，并提供了预测和改进策略。美国DOT还正在开发国家多模式货运网络（NMFN），其中包括关键的多模式设施（例如，公共港口，水路，铁路）。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。