YP没有积极的反应包括接受更适当的相互作用,作为继续成人护理的动机。负面反应包括与旅行有关的后勤问题,但并未包含收到的护理。儿科提供者的积极反应包括易于转移过程,计划的独特性以及成人护理团队的同情心。改进的想法包括儿科和成人护理团队之间的协作人会议;利用儿科联络人与成人团队会面;成人团队应通知小儿团队与患者联系的问题。来自成人提供者的积极回应包括拥有一个充满激情的成人护理团队,并继续与计划组成部分进行护理。改进的想法包括更频繁的访问;并在与患者学校时间表保持一致的下午或晚上的诊所老虎机。Butalia等。 (2020)Butalia等。(2020)
简介:由于有大量证据表明在诺亚纪和赫斯珀利亚纪(约 3-4 亿年前)火星表面存在液态水 [1],火星仍然是寻找外星宜居环境的主要目标。鉴于热液系统在地球生命起源中的潜在作用 [2-5],火星热液系统已引起人们的关注,并通过现场任务探索 [6]、遥感分析 [7-8] 和宜居环境建模 [9] 对其进行了研究。通过遥感,人们通过蚀变矿物(例如硫酸盐、水合硅酸盐、碳酸盐和氧化物)的存在发现了火星上的几个假定热液系统 [7-8, 10-14]。形成这些矿物所需的条件(例如温度和酸度)限制了可能存在于这些环境中的潜在陆地微生物群落。
动机:火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘(2-40 µm)颗粒覆盖,而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖,但主要由沉积物组成,而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪(TES)仪器分辨率上,这意味着基岩跨度很少3 km,没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外,明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性(例如灰尘覆盖)引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外,明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性(例如灰尘覆盖)引起的[5]。
试点项目成功证明了路边可以数字化管理。为整个中心城、大学城和南街商业区生成了所有路边资产和法规的新数据集。更重要的是,它证明了数字工具可以实时向所有路边用户提供监管变化。最初选定部署的两个智能装卸区在该街区当地利益相关者的意见下必须移动,而这一变化仅需几分钟即可实施。最后,试点项目表明,手动执法效率极低,而基于摄像头或传感器的执法是确保大多数路边用户遵守公布法规的唯一方法。由于该项目的“试点”形式,所有运营必须在 4 月中旬期限结束前关闭。
ECE,三一工程技术学院,Telangana Peddapalli。 摘要:这篇文章告诉您有关自动驾驶汽车系统原型所需的所有信息。 驾驶与互联网相关的汽车现在比以前更安全。 车道检测,对象检测和交通灯检测是三种类型的检测。 这是项目中最重要的部分。 减少死亡和伤害的数量是该计划的主要目标之一。 最重要的四个部分是Raspberry Pi,PICAMERA,Internet调制解调器和Web服务器。这些是使其更易于使用的计算机视觉工具。保留改进Raspberry Pi。 视频被放在互联网上,以便任何人都可以观看它们。 这个想法非常有用,并同时节省了钱。 关键字:Raspberry Pi,相机,物联网,开放式简历,计算机视觉,IR传感器。ECE,三一工程技术学院,Telangana Peddapalli。摘要:这篇文章告诉您有关自动驾驶汽车系统原型所需的所有信息。驾驶与互联网相关的汽车现在比以前更安全。车道检测,对象检测和交通灯检测是三种类型的检测。这是项目中最重要的部分。减少死亡和伤害的数量是该计划的主要目标之一。最重要的四个部分是Raspberry Pi,PICAMERA,Internet调制解调器和Web服务器。这些是使其更易于使用的计算机视觉工具。保留改进Raspberry Pi。视频被放在互联网上,以便任何人都可以观看它们。这个想法非常有用,并同时节省了钱。关键字:Raspberry Pi,相机,物联网,开放式简历,计算机视觉,IR传感器。
该项目介绍了通过手动移动控制的手势驱动的智能汽车的设计和实现。该系统采用Arduino微控制器与MPU6050加速度计和陀螺仪传感器配对来检测和解释手势。通过倾斜或移动传感器,用户可以命令汽车向前移动,向后,向左或向右或停止。MPU6050在三个轴(X,Y和Z)中测量加速度和角速度,并且Arduino处理此数据以通过L298N电动机驱动器来控制汽车的直流电动机。这种基于手势的方法提供了免提操作,使其适用于行动率有限或传统控制设备不切实际的情况。手势控制的直观性质简化了用户体验,而系统的交互性则增强了其在机器人技术,教育,娱乐和辅助技术中的适用性。
本报告的方法涉及一种多方面的方法,以收集有关智能课堂设施有效性的全面数据。最初,问卷分布在智能城市当局中,以收集有关各种指标的国家级别数据,包括学校的数量,学生入学人数以及与建立智能课堂相关的成本。在城市级别的分析中,本研究的重点关注Ajmer,NDMC和Tumakuru,与包括学生,教师和校长在内的各种利益相关者进行了现场访问和调查。这些调查旨在捕获对智能课堂技术的使用,舒适和影响的定性和定量见解。然后分析收集的数据,以识别模式,评估总体效力,并了解所涉及的教育机构所面临的挑战和收益。我们使用各种类型的探索性数据分析技术和有序的逻辑回归模型的概念。