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FAA 先进材料联合卓越中心 (...
1. 制定表征新材料形式和评估制造成熟度的指南 1. 开发新材料数据库协议 2. 评估相对于现有数据库的材料和工艺变化的等效性 3. 评估选定的新材料和新工艺的关键工艺参数和关键特性，以及制造控制和检测方法的有效性，包括现场监测和 NDI 2. 评估长期材料和结构行为以及相关的维护活动 1. 评估老化对选定材料或结构细节的影响 2. 评估粘合接头的疲劳和损伤容限行为 3. 评估金属 AM 材料的疲劳行为
为个性化预算的计划政策和计划灵活性
个性化预算将继续提供资金来购买支持和服务，以满足参与者与残疾相关的支持需求。NDIS资金不是收入的替代品。个性化预算并非旨在涵盖与参与者残疾无直接关系的普通生活费用。个性化预算也并非旨在覆盖其他主流服务系统（例如健康，教育，正义和心理健康系统）的支持更适当地资助或提供的支持。这在应用的原理和支持表中描述。ndis参与者将得到支持，以确保通过为其他服务系统提供更好的支持而受到收费，并不会侵蚀他们的计划资金。这些都是NDI的当前要求。
浏览数字边界以进行青年政治参与
ŽeljkoVukša-fejzić（波斯尼亚）：Željko是一位具有法律专业知识和重要政治经验的萨拉热窝人，在欧洲法律学生协会，联邦调查局青年委员会和民主行动党的青年（SDA）等组织中担任领导职务。他是罗伯特·舒曼学院和NDI校友。他目前在欧洲理事会中担任代表职务； FBIH议会的青年委员会为联邦制定青年政策的制定提供了指导，建议和建议；并担任BIH最大政党副总统的参谋长。作为参谋长，他影响了所有主题的决策，包括与数字治理和数字安全有关的主题。
澳大利亚心理学会（PDF）-DSS参与
试图将参与者的心理健康与残疾分开的试图与计划的目的和目的相抵触。澳大利亚统计局的最新数据表明，澳大利亚残障人士经常在其日常生活，人际关系和社区参与中遇到重大障碍。重要的是，这些障碍通常是由恐惧和焦虑引起的，或者需要额外的支持以参与认知或情感任务。4的支持者提供的支持这些障碍必然会对参与者的心理健康产生积极的影响，该障碍是广泛定义的5个，但他们主要是在解决与该人的残疾经历密不可分的心理健康方面。因此，这样的支持必须坚定地保留在NDI的范围内。
肯尼斯·维拉瑞尔先生
KENNETH VILLAREAL Kenneth Villareal 是新墨西哥州科特兰空军基地空军作战测试和评估中心总部的实验主任。他领导并指导一个由六名文职雇员组成的办公室，该办公室为空军、战略发展规划和实验办公室以及空军特别感兴趣的其他客户提供独特的规划、快速评估和计划支持服务。AFOTEC/EX 强调应用空军研究实验室的实验技术、商用现货技术和其他非开发项目或 NDI，包括原型。量身定制的程序支持，包括实验测试规划和分析以及报告以满足客户的迫切需求，被视为 EX 的成功和客户满意度的重中之重。
肌肉能量技术的效果和
Periyaswamy Jayaseeli 1 、GK Scindia 2 、Jeyaraj Jeyakhar 3 、S. Ramya Malini 4 1 印度泰米尔纳德邦韦洛尔医学院附属医院物理医学与康复系助理教授。 2 印度泰米尔纳德邦马杜赖医学院物理医学与康复系助理教授。 3 印度泰米尔纳德邦 Pudukottai 医学院物理医学与康复系助理教授。 4 印度泰米尔纳德邦卡鲁尔医学院暨医院物理医学与康复系助理教授。 摘要背景：颈部疼痛是一个常见问题，年发病率约为 15%。颈痛是颈部疼痛的另一个名称。学生长时间阅读、写作和使用电脑工作，使他们成为颈部疼痛的高危人群。本研究旨在调查肌肉能量技术和麦肯基锻炼对患有机械性颈痛的学生的影响。材料和方法：这种准实验研究设计包括政府韦洛尔医学院和医院的 30 名患者，为期一年。A 组接受肌肉能量技术，B 组接受麦肯基锻炼，C 组接受静态拉伸。训练六周后进行后测测量。治疗时间为每次 15-20 分钟，每周 3 次，持续 6 周。结果：三组之间的 VAS 和 NDI 评分有显著差异（p<0.05）。后测平均值显示所有三组均有所改善，肌肉能量技术组的改善更大。A 组的 VAS 和 NDI 值低于其他两组。结论：我们的研究表明，这三种治疗方法可有效减轻疼痛和残疾。然而，肌肉能量技术在减轻机械性颈痛患者的疼痛和残疾方面表现出更好的效果。
视觉检测研究项目 - ROSA P
建立 AANC 的 FAA 机构间协议提供了以下任务摘要：“任务分配将要求桑迪亚支持技术转让、技术评估、技术验证、数据关联和自动化适应作为持续的过程。”简而言之，桑迪亚国家实验室已被要求开展研究，以改进老化飞机项目的无损检测 (NDI)。认识到目视检查在民航机队维护中的重要性，AANC 建立了目视检查可靠性计划。本报告介绍了该计划的基准测试阶段的结果。基准测试包括从 AANC 的波音 737 飞机上的 12 名经验丰富的检查员那里获取检查结果。所有检查员都使用相同的工作卡并检查 AANC 测试台的相同区域。
使用深度神经网络检测飞机机身缺陷
为确保飞机结构的飞行安全，有必要使用目视和无损检测 (NDI) 方法进行定期维护。在本文中，我们提出了一种使用深度神经网络 (DNN) 的基于图像的飞机缺陷自动检测方法。据我们所知，这是首次使用 DNN 进行飞机缺陷检测。我们对最先进的特征描述符进行了全面评估，并表明使用 vgg-f DNN 作为特征提取器与线性 SVM 分类器可实现最佳性能。为了减少处理时间，我们建议应用 SURF 关键点检测器来识别缺陷补丁候选。我们的实验结果表明，对于笔记本电脑上的高分辨率（20 兆像素）图像，我们可以在大约 15 秒的处理时间内实现超过 96% 的准确率。
六度自动控制器设计方法
2.5-DOF 两个半自由度 6-DOF 六自由度 AFSIM 高级仿真、集成和建模框架 API 应用程序接口 BFS 基本可行解决方案 CAP 控制预期参数 CFD 计算流体动力学 CS 控制面 CV 控制变量 DoD 国防部 ISRES 改进的随机排序进化策略 LQR 线性二次调节器 MATLAB 矩阵实验室 NASA 美国国家航空航天局 NDI 非线性动态反演 NED 东北向下 NLOPT 非线性优化 PI 比例积分控制 TSPI 时间空间位置信息 UAV 无人驾驶飞行器 WGS84 世界大地测量局 1984 HALE 高空长航时飞机