抗 - 多巴胺能剂。 1)用于眩晕和精神病态。 2)高剂量 - 在精神病患者中治疗抑郁和冷漠。 4.2植物眩晕的平均剂量:该治疗是在成人剂量低的情况下以低剂量(每天50-100毫克)启动的。 通常,成人的维持剂量为每天150-300毫克,分剂量为150-300毫克。 严重的病例:剂量可能会增加。 治疗持续时间不应少于15天,应在必要时继续几周。 精神病学初始剂量为200-400毫克,每天两次,必要时增加至最多1200毫克的每日两次。 维持剂量每天600-800毫克分剂量的剂量。 精神病学 - 老年人:老年人可能需要相同的剂量范围,但是,作为一般情况下,在老年患者中使用精神药物的一般规则,起始剂量应降低并逐渐增加,尤其是在肾脏损害的人中。 精神病学 - 6岁以上年龄的儿童:3-5 mg/kg体重/天/天不剂量抗 - 多巴胺能剂。1)用于眩晕和精神病态。2)高剂量 - 在精神病患者中治疗抑郁和冷漠。4.2植物眩晕的平均剂量:该治疗是在成人剂量低的情况下以低剂量(每天50-100毫克)启动的。通常,成人的维持剂量为每天150-300毫克,分剂量为150-300毫克。严重的病例:剂量可能会增加。治疗持续时间不应少于15天,应在必要时继续几周。精神病学初始剂量为200-400毫克,每天两次,必要时增加至最多1200毫克的每日两次。维持剂量每天600-800毫克分剂量的剂量。精神病学 - 老年人:老年人可能需要相同的剂量范围,但是,作为一般情况下,在老年患者中使用精神药物的一般规则,起始剂量应降低并逐渐增加,尤其是在肾脏损害的人中。精神病学 - 6岁以上年龄的儿童:3-5 mg/kg体重/天/天不剂量
P&MP由一个拥有大量才能和知识的劳动力组成。为了继续支持和发展我们的劳动力,P&P旨在扩大主题专业知识,发展领导能力,并成长为一个激励和支持彼此的团队。此外,P&MP试图吸引带来新技能和各种观点的传入人才。要开发一条即将到来的人才的管道,团队必须在教育计划和其他社区中升级并针对招聘,包括招聘活动,这些活动提供有关如何通过州的应用程序系统申请工作的指导。必须强调鼓舞和培养领导者,他们关心改善运输网络并向青年进行宣传,以使他们尽早学习选择,流动性和环境。
摘要 - 一种足够强的模态逻辑,以完全表征系统的行为称为表达性。最近,随着(概率,网络物理等)的推理,系统的多样性越来越多。),重点转移到定量设置,从而为定量逻辑和行为指标带来了许多表达性结果。这些定量的表达性结果中的每一个都使用量身定制的论点;提炼这些论点的本质是非平凡的,但对于支持新的定量设置的表达模态逻辑的设计很重要。在本文中,我们介绍了基于近似家庭的新概念来得出定量表达结果的第一个分类框架。一个关键的成分是鳕鱼的提升,这是一种均匀的观察以各种双性异性的构造 - 类似于双性模拟指标的概念。我们表明,最近有几个定量表达性结果(例如Kénig等人。和Fijalkow等人)被容纳在我们的框架中;对于我们所谓的一分化均匀性,也得出了新的表达结果。
摘要:本研究论文的框架涉及一种称为“颤振”的现象,这是一种众所周知的动态气动弹性不稳定性,由结构振动和非定常气动力相互作用引起,振动水平可能引发较大振幅,最终导致飞机在几秒钟内发生灾难性故障。颤振预测和颤振清除是飞机设计、开发和认证过程中的主要问题。因此,认证必须保证飞机在整个飞行包线内没有颤振。在 FLEXOP(无颤振飞行包线扩展以提高经济性能)项目框架内,已经实施了一种频域中仅输出的操作模态参数估计算法,用于监测气动弹性模式的演变,从而几乎实时地监测颤振。因此,已经生成了 FLEXOP 飞机的集成气动弹性仿真模型。
摘要目的——地面振动测试对于飞机设计和认证至关重要。快速松弛矢量拟合 (FRVF) 和 Loewner 框架 (LF) 最近扩展到机械系统中的模态参数提取,以解决时间和频域技术的计算挑战,用于航空相关结构的损伤检测。设计/方法/方法——FRVF 和 LF 应用于数值数据集以评估噪声稳健性和损伤检测性能。还评估了计算效率。此外,它们还应用于一种新的高纵横比机翼损伤检测基准,将其性能与最先进的方法 N4SID 进行比较。结果——FRVF 和 LF 可有效检测结构变化;LF 表现出更好的噪声稳健性,而 FRVF 的计算效率更高。实际意义——建议在有噪声的测量中使用 LF。原创性/价值——据作者所知,这是首次应用 LF 和 FRVF 提取航空相关结构中的模态参数的研究。此外,还介绍了一种新型高纵横比机翼损伤检测基准。
随着房地产继续成为全球经济的重要组成部分,在线平台在使这一过程更加无缝、安全和方便方面发挥着越来越重要的作用。本文探讨了这些平台的演变、其商业模式以及它们为获得竞争优势而采用的先进技术功能。通过对行业的全面分析和领先平台的案例研究,我们力求了解当今在线房地产公司面临的机遇和挑战。在线房地产商业模式通过利用数字技术创造更高效、更透明、更便捷的体验,改变了人们购买、出售、租赁和投资房地产的方式。
最严重的疾病困扰着人类的人是心脏病,因此早期诊断和预测心脏病是挽救人类生命的必要条件。心脏病需要早期诊断和预后才能挽救生命。因此,通过使用深度学习算法来避免机器学习中的缺点来完成准确的预测,因为它们使用单独的算法进行特征选择来提取功能。结果,卷积神经网络(CNN)与Aquila优化算法(AOA)结合使用,作为混合深卷积神经网络(DCNN),用于检测心脏。AOA算法用于选择DCNN中的重量参数,该参数在图像上很好地工作。心电图(ECG)图像用于预测心血管疾病。驱动该研究的概念是将ECG图像和临床数据结合在一起,以便在预测中提供高性能。ECG图像已预处理以缩小大小,然后应用CNN并进行预测。在这种情况下,采用了不同的预处理方法,并在这项工作中找到了最佳的预处理方法。ECG图像,并应用了不同的数学方法,例如傅立叶变换,DCT或傅立叶变换和DCT等的组合,并找到最佳方法。然后在MATLAB中实现了所提出的模型,并通过将其与其他现有CNN模型进行比较来评估其性能。关键词:深卷积神经网络,Aquila优化算法,心脏病,
摘要 模态分析在设计中用于确定结构或机械零件的振动特性,即固有频率和振型。模态分析是一种线性分析,可以是预应力结构的模态分析,也可以是循环对称结构的模态分析。它是谐分析、瞬态动力学分析和谐分析的出发点。利用ANSYS有限元分析软件,以A-10攻击机飞机起落架为研究对象,采用常用的Block Lanczos法计算出起落架固定边界条件下的前四阶固有频率和振型均在48Hz左右,从而为起落架的设计和改进提供可靠的依据。关键词:A10攻击机起落架;有限元法;Block Lanczos法;模态分析。
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度,相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场,从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁,广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯(SG)梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性,这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss(lg)和雌雄同体 - 高斯(HG)梁[9],它们一直是广泛研究的主题,用于许多应用中的模态分解,例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁,称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss(HLG)模式[14,15],可以使用适当的圆柱形透镜(Attigmatic Translions)[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点(MPS)[17-19],如图1。这种表示形式导致了这样的见解:这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是,没有为无限的