摘要 软计算方法用于创建估计红土加州承载比值的模型。软计算技术是一种寻找可证明的正确和最佳问题解决方案的算法。路面设计中使用的浸泡 CBR 值需要大约 96 小时才能完成测试过程。这可能既耗时又昂贵,因此研究人员需要寻找其他方法来获取它。各种研究都采用了人工智能技术,包括神经网络、遗传算法和支持向量机,来估计 CBR 值。虽然这些方法提供了潜在的好处,但它们也表现出某些缺点,例如对参数设置的敏感性、适应性受限以及难以理解潜在的关系。本研究提出了一种应对这一挑战的新模型,即人工神经网络 (ANN) 及其混合模型 (ANFIS)。从洞穴中采集土壤样本,并对获取的土壤样本进行必要的测试。进行了指数、压实和加州承载比测试。开发了两种机器学习模型,即人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS),用于预测红土的 CBR 值。这些模型在 70% 的数据上进行了训练,并在剩余的 30% 上进行了测试。两种模型都表现出令人满意的性能,但 ANFIS 模型表现出更高的准确性,这由更高的 R2 值 (0.98)、更低的 RMSE (0.11) 和更低的 MSE (0.33) 证明。这些结果表明 ANFIS 在捕捉数据中的复杂关系方面特别有效,并且是预测红土中 CBR 值的有前途的工具。关键词:软计算技术、加州承载比、指标属性、红土
指挥军士长 (CSM) Axel R. Nieves-Lopez 的军事生涯长达 23 年,1981 年 8 月出生于波多黎各圣图尔塞。他于 2001 年 2 月加入美国陆军,就读于德克萨斯州拉克兰空军基地的国防语言学院 (DLI)。同年晚些时候,他参加了佐治亚州本宁堡(现称为摩尔堡)的单站单位训练,并于 2001 年 9 月以步兵身份毕业。他担任过从团队领导到一级军士的所有领导职务,担任过多个教官,并担任过海外步兵顾问。CSM Nieves-Lopez 的职务包括第 4 步兵师 (MECH) 第 2 旅第 8 步兵团第 2 营 Alpha 连布雷德利步兵车驾驶员和步枪手;第 101 空降师第 1 旅第 327 步兵团第 2 营 Alpha 连小队队长和班长;空降游骑兵训练旅第 4 营 Charlie 连游骑兵教官;第 25 步兵师第 2 斯特赖克旅第 27 步兵团第 1 营排长;美国驻巴拿马大使馆安全与合作办公室步兵顾问;一级军士,阿尔法连和总部连,第 1 营,第 6 步兵团,第 2 装甲旅,第 1 装甲师;NCOLCOE 高级领导课程辅导员,佐治亚州斯图尔特堡。最近担任第 199 步兵旅作战军士长。他曾三次部署支援伊拉克自由行动 (OIF):OIF I (2003-2004) 与第 8 步兵团第 2 营;OIF III (2005-2006) 和 OIF V (2007-2008) 与第 327 步兵团第 2 营。2014 年,他随第 1 营第 27 步兵团部署到太平洋通道,支持 PACOM 安全合作任务,参加与泰国、韩国和菲律宾军队的双边演习。CSM Nieves-Lopez 参加了专业军事教育 (PME) 系统的所有级别,包括高级领导课程 (HG)、空中突击、游骑兵、空降和探路者学校毕业生。他完成了战术认证课程、陆军基础教员课程、通用教师发展教员课程、丛林作战战术课程(澳大利亚)和丛林幸存者课程(澳大利亚)。毕业于军士长学院第 72 届。他已获得 57 个学分,获得领导力和劳动力发展学士学位。CSM Nieves-Lopez 与田纳西州克拉克斯维尔的 Brandi Marie Nieves 结婚已超过 18 年。他们有两个孩子,Elyssia 和 Mateo。他的奖章和勋章包括功绩服务奖章 2 橡树叶簇 (OLC)、陆军表彰奖章 (英勇)、陆军表彰奖章 (8 OLC)、陆军成就奖章 (5 OLC)、优良品行奖章 (第 7 次颁发)、国防服务奖章、伊拉克战役奖章 (3 战役之星)、全球反恐战争远征奖章、全球反恐战争服务奖章、韩国服务防御奖章、士官专业发展丝带 (数字 5) 陆军服务丝带、海外服务奖章 (第 5 次颁发)、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、游骑兵徽章、跳伞员徽章、空中突击徽章、探路者徽章、智利跳伞员徽章和驾驶员徽章 (履带和轮式)。
我们提供一个灵活的工作环境,包括每周几天在家工作,以及每年最多6周的偏远位置工作的可能性。我们还致力于支持团队成员的学习和发展,每年提供最高1,000美元的学习预算,每年有10天的时间休息时间。我们的办公室位于阿姆斯特丹的心脏地带,距阿姆斯特丹中央车站约15分钟。
人类大脑一直是激烈研究的重点。众所周知,个体在大脑体积,细胞学,灰质和白质,陀螺模式和心室大小的分布方面有很大差异。2个放射科医生和神经科医生经常面临问题的问题,即发现心室是否在正常范围内或患者年龄扩大。3,4大脑随着衰老而经历了许多总体和组织病理学的变化,包括导致心室肥大的脑组织回归。5由于通常随着衰老而发生的这些变化,老年患者疾病的诊断通常很复杂。因此,没有神经系统缺陷的老年人可能发生的两个主要变化是心室和皮质萎缩的增大。要了解这些变化,对脑心室形态计量学的了解很重要。6
相反,该行业还暗示了某些应用程序(例如ShopBack)终止其在新加坡和马来西亚的Paylater服务(由于收购和投资者退缩而终止其在新加坡和马来西亚)的未来。甚至还有文章,预测了由于其他监管问题而导致的这些付款方法的下降,并且业务模式最终依靠冲动购买。
Mabylon AG接受研究的总计超过130万瑞士法郎的肌萎缩性侧面硬化症(ALS)(ALS)和炎性型计划和炎性症计划,苏黎世/瑞士,2024年9月24日,Mabylon AG-Mabylon AG(Mabylon AG)是高吞吐量,表征和抗体的高度3,是人类宣布的1.的领导者。 Innosuisse Swiss Innovation Agency,Target ALS和ALS协会。来自目标ALS和ALS关联的资金致力于促进人衍生的TDP-43内生内形态的发展,这些内生内形态可以通过降低病态神经元中的病理TDP-43聚集体来恢复肌萎缩性侧面硬化症(ALS)患者的正常TDP-43功能。„ TDP-43骨料是ALS的标志,已成为治疗该疾病的家族性和零星形式的主要目标。” ALS协会研究高级副总裁Kuldip Dave博士说。„我们很高兴通过我们的劳伦斯和伊莎贝尔·巴内特药物开发计划来支持Mabylon AG内部象征方法的持续临床前发展。从实验室中获得有希望的治疗方法,并尽快进行临床测试是使ALS成为可宜居疾病的关键,直到我们可以治愈它为止。” Innosuisse授予Mabylon My012计划的进一步发展,这是一种专有的,炎症的抗体疗法,用于治疗炎症性肠病(IBD),并具有出色的安全性和有效性“我们方法的基础是对大型患者人群和/或免疫动物的天然抗体的快速鉴定。”„这就是我们在ALS和IBD中识别抗体候选的方式。这些赠款清楚地验证了我们的研究质量以及我们方法的巨大治疗潜力。赠款将使我们能够加速这些计划并补充我们计划的B系列筹款活动。” “我们非常感谢这些赠款,这将通过与各个领域的著名顶级专家的研究合作来帮助我们实现这两个计划的临床前证明,” Mabylon首席执行官Alcide Barberis说。„目标是与生物制药公司合作或创建具有专用投资的特定资产的衍生产品,将计划迅速发展为临床开发。在Mabylon,我们目前正在将精力集中在我们创新的抗过敏原抗体产品候选物的临床发展上。” 2024年5月,Mabylon宣布提名多特异性的抗过敏原抗体,该抗体现在正在进行研究新药(IND)研究,随后将进入临床开发以治疗花生过敏为了过敏计划,Mabylon已通过Pfizer Ignite计划与辉瑞签订了合作协议。
使用脑机接口 (BCI) 进行交流的持久性尚未得到广泛研究,这些接口适用于患有进行性神经退行性疾病的人。我们报告了一位患有晚期肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的患者 7 年独立在家使用植入式通信 BCI 的情况,该患者于 2016 年报告了开始使用该产品的情况。在家使用的频率随着时间的推移而增加,以替代逐渐失去对眼球注视追踪设备的控制,随后在植入 6 年后使用频率逐渐减少。当 BCI 控制变得不可靠时,在家使用就结束了。没有技术故障的迹象。相反,神经信号的幅度下降,计算机断层扫描成像显示进行性萎缩,这表明 ALS 相关的神经退行性病变最终导致 BCI 在多年成功使用后失效,尽管还有其他合理的解释。
氮化铝(Algan)是紫外发光光子设备开发的一种材料。基于钒的金属堆栈是与N型Algan形成欧姆接触的流行方法。但是,这些金属堆栈必须退火至600°C以上的温度[6],以形成VN,在此期间,欧姆接触堆栈中的金属可以横向散布和短图案设备。这项研究的目的是确定将V/al/ni/au堆栈的横向扩散最小化的退火条件,并研究退火下的这些堆栈的行为。金属堆栈在8×8毫米硅(SI)块上图案化,并在不同的温度和时间上退火。退火条件的“安全区域”并未确定设备。通过C-TLM结构的扫描电子显微镜(SEM)图像确定扩散量。我们还观察到退火下的Ni的“弹力”可能是由于其高表面能。在以后的研究中,这种观察结果激发了将Ni切换为具有较低表面能量的金属。
2024 年 8 月 20 日 — 排名 姓氏。名字。年级。社区。选定。LT. ACHBACH。WILLIAM。2013。NFO。AEDO。1510。LT. ALLEN。CAMERON。2018。GENAV。AEDO。1510。
一组各种生物学过程与阿尔茨海默氏病(AD)和相关痴呆症的病理生理有关。然而,对疾病最早阶段相关的外围生物学机制的理解有限。在这里,我们使用了一个大型蛋白质组学平台来检查4877个血浆蛋白与10,981名中年成年人的25年痴呆症风险的关联。我们发现了32个与蛋白质,免疫,突触功能和细胞外基质组织有关的痴呆相关血浆蛋白。然后,我们在两个独立队列中复制了15种蛋白质与临床相关的神经认知结果之间的关联。我们证明了这32个痴呆症相关蛋白中的12个与AD,神经变性或神经炎症的AD,神经变性或神经炎症的生物标志物有关。我们发现,这些候选蛋白质标记中的八种是在人类后脑组织中异常表达的AD患者,尽管在这些脑组织样品中未检测到一些与痴呆症风险最密切相关的蛋白质,例如GDF15。使用网络分析,我们发现了痴呆症风险的蛋白质特征,其特征是成年人在痴呆症发作前20年的成年人中特异性免疫和蛋白质和自噬途径失调,以及痴呆症发作前的异常凝结和补体信号〜10年。双向两样本Mendelian随机化基因验证的九种候选蛋白是中年中AD的标志物,并推断出AD发病机理中SERPINA3的因果关系。最后,我们优先考虑一组中年的AD和痴呆症风险预测的候选标记。
