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EP 1130-2-550 - 美国陆军工程兵团出版物
1. EP 1130-2-550 第 6 章（1996 年 11 月 15 日）的变更 4 为访客援助计划提供了指导。此操作结合了 EC 1130-2-212（访客援助车辆）、EC 1130-2-213（访客援助培训）、EC 1130-2-214（辣椒油树脂-胡椒喷雾计划）和娱乐政策信函 97-02（血源性病原体）中包含的指导。
出版物
●J.R. Cronly-Dillon和G.W.佩里，1975年。在产后早期生活中大鼠视觉皮层中微管蛋白的合成与大开眼界有关。生理学杂志252，27-28。●J.R. Cronly-Dillon和G.W.佩里，1976年。小管蛋白合成在发展大鼠视觉皮层中。自然261，581-583。●J.R. Cronly-Dillon和G.W.佩里，1978年。微管蛋白合成在发展大鼠和小猫的脑皮质中。生理学杂志287，26-27。●G.W.Perry和J.R. Cronly-Dillon，1978年。微管蛋白合成。大脑研究142，374-378。 ●J.R. Cronly-Dillon和G.W. 佩里，1979年。 在连帽大鼠中视觉皮层发育的关键时期，视觉体验对微管蛋白合成的影响。 生理学杂志293，469-484。 ●T.R. Vidyasagar和G.W. 佩里，1979年。 改进的钨微电极。 大脑研究公告4，285-286。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1980年。 周围神经损伤后蛋白质合成和轴突转运。 神经科学学会摘要6，94。 ●G.C. Stone，D.L。 Wilson和G.W. 佩里，1980年。 在二维凝胶上的放射性标记蛋白的定量：分析蛋白质合成和基因表达变化的方法的测试。 电泳'79，B.J。 Radola，编辑。大脑研究142，374-378。●J.R. Cronly-Dillon和G.W.佩里，1979年。在连帽大鼠中视觉皮层发育的关键时期，视觉体验对微管蛋白合成的影响。生理学杂志293，469-484。●T.R.Vidyasagar和G.W.佩里，1979年。改进的钨微电极。大脑研究公告4，285-286。●G.W.Perry和D.L. 威尔逊，1980年。 周围神经损伤后蛋白质合成和轴突转运。 神经科学学会摘要6，94。 ●G.C. Stone，D.L。 Wilson和G.W. 佩里，1980年。 在二维凝胶上的放射性标记蛋白的定量：分析蛋白质合成和基因表达变化的方法的测试。 电泳'79，B.J。 Radola，编辑。Perry和D.L.威尔逊，1980年。周围神经损伤后蛋白质合成和轴突转运。神经科学学会摘要6，94。●G.C.Stone，D.L。 Wilson和G.W. 佩里，1980年。 在二维凝胶上的放射性标记蛋白的定量：分析蛋白质合成和基因表达变化的方法的测试。 电泳'79，B.J。 Radola，编辑。Stone，D.L。Wilson和G.W. 佩里，1980年。 在二维凝胶上的放射性标记蛋白的定量：分析蛋白质合成和基因表达变化的方法的测试。 电泳'79，B.J。 Radola，编辑。Wilson和G.W.佩里，1980年。在二维凝胶上的放射性标记蛋白的定量：分析蛋白质合成和基因表达变化的方法的测试。电泳'79，B.J。Radola，编辑。Radola，编辑。de Gruyter and Co.柏林，第361-382页。●G.W.Perry和D.L. 威尔逊，1981年。 蛋白质合成和神经再生过程中的轴突转运。 神经化学杂志37，1203-1218。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1981年。 比较青蛙和大鼠感觉神经元中快速运输的蛋白质。 神经科学学会摘要7，486。 ●B。Tedeschi，D.L。 Wilson，A。Zimmerman和G.W. 佩里，1981年。 轴突运输的蛋白是否是从坐骨神经释放出来的？ 大脑研究211，175-178。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1982年。 鉴定α和β小管蛋白亚基。 神经化学杂志38，1155-1159。 ●G.W. Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Perry和D.L.威尔逊，1981年。蛋白质合成和神经再生过程中的轴突转运。神经化学杂志37，1203-1218。●G.W.Perry和D.L. 威尔逊，1981年。 比较青蛙和大鼠感觉神经元中快速运输的蛋白质。 神经科学学会摘要7，486。 ●B。Tedeschi，D.L。 Wilson，A。Zimmerman和G.W. 佩里，1981年。 轴突运输的蛋白是否是从坐骨神经释放出来的？ 大脑研究211，175-178。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1982年。 鉴定α和β小管蛋白亚基。 神经化学杂志38，1155-1159。 ●G.W. Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Perry和D.L.威尔逊，1981年。比较青蛙和大鼠感觉神经元中快速运输的蛋白质。神经科学学会摘要7，486。●B。Tedeschi，D.L。Wilson，A。Zimmerman和G.W. 佩里，1981年。 轴突运输的蛋白是否是从坐骨神经释放出来的？ 大脑研究211，175-178。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1982年。 鉴定α和β小管蛋白亚基。 神经化学杂志38，1155-1159。 ●G.W. Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Wilson，A。Zimmerman和G.W.佩里，1981年。轴突运输的蛋白是否是从坐骨神经释放出来的？大脑研究211，175-178。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1982年。 鉴定α和β小管蛋白亚基。 神经化学杂志38，1155-1159。 ●G.W. Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。大脑研究211，175-178。●G.W.Perry和D.L. 威尔逊，1982年。 鉴定α和β小管蛋白亚基。 神经化学杂志38，1155-1159。 ●G.W. Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Perry和D.L.威尔逊，1982年。鉴定α和β小管蛋白亚基。神经化学杂志38，1155-1159。●G.W.Perry，S.R。 Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Perry，S.R。Krayanek和D.L. 威尔逊，1983年。 蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。 神经化学杂志40，1590-1598。 ●G.W. Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Krayanek和D.L.威尔逊，1983年。蛋白质合成和背根再生过程中的快速轴突转运。神经化学杂志40，1590-1598。●G.W.Perry和D.L. 威尔逊，1983年。 青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。 神经化学杂志41，772-779。Perry和D.L.威尔逊，1983年。青蛙和大鼠中的多肽：快速运输和丰富的神经蛋白的进化变化。神经化学杂志41，772-779。
2025年全球航空可持续发展展望 - 出版物
2. 协调各地区可持续燃料补贴 (SAF) 政策并延长补贴期限对于鼓励投资和确保各地区一致采用 SAF 至关重要。2024 年，亚太地区成为关键市场：多个国家出台了支持性政策，而中国预计将于今年公布详细的 SAF 政策。巴西和智利已建立国家 SAF 项目并建立合作伙伴关系。阿曼和沙特阿拉伯正在制定 SAF 发展战略。欧洲拥有强大的 SAF 政策，但面临来自具有原料竞争优势的新兴市场的竞争。在美国，由于政治变化，SAF 激励措施的未来仍不确定。政策框架不均衡和可持续性标准各异，构成挑战：需要制定一致、协调的政策来支持全球采用 SAF 并确保脱碳进程的进展。
流量对在里奥格兰德盆地上层气候的潜在变化的响应
欣赏鸟类的人每年向美国（美国）经济贡献超过1000亿美元的相关购买，有助于支持140万个工作岗位和900亿美元的劳动相关收入（美国鱼类和野生动物服务，2022）1。在全国范围内，美国地质调查局（USGS）的鸟类带实验室（BBL）和繁殖鸟类调查（BBS）对于联邦和州野生动植物机构，迁徙鸟类飞行委员会和非政府组织的职能至关重要。BBL和BBS提供的数据可帮助资源经理履行其减少鸟类与人之间冲突，确定最大保护需求的物种并设定健康收获水平的任务。私营部门的行业采用了基于科学的，可持续的实践，该实践是由BBL和BB的数据驱动的，这些实践受益于自己的行动和鸟类。在没有足够支持BBL和BBS的情况下，具有不同兴趣的群体依赖于这些数据，以实现有效的管理决策并实现与鸟相关挑战的协作成果。
出版物
Schwarts VU, Winter S, Shelest E, Marcet-Hoben M, Horn F, Wehner S, Lind J, Valant V, Veeme M, Nowrousian M, Jacobsen ID, Brown A, Böcker S, Volvery K (2014) Gene expansion shapes taken architectures in the dog pathytheimia corymbifiera : an evolutionary genomesis in the ancient terrop terrop terrops （粘液菌）。PLOS遗传学10（8），E100496。
出版物清单-Ricardo Vinuesa
[80] S. Rezaeiravesh，R。Vinuesa和P. Schlatter。一个不确定性定量框架，用于评估计算流体动力学中的准确性，灵敏度和鲁棒性。J. Comput。SCI。 ，62，101688，2022。 [81] M. Morimoto，K。Fukami，R。Maulik，R。Vinuesa和K. Fukagata。 基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。 Nagare J. JPN。 Soc。 流体机械。 ，41，2022。 [82] R. T. Javed，O。Nasir，M。Borit，L。Vanh´ee，E。Zea，S。Gupta，R。Vinuesa和J. Qadir。 下车！ AI伦理教育中的孤岛：全球AI课程的无监督主题建模分析。 J. Artif。 Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。SCI。，62，101688，2022。[81] M. Morimoto，K。Fukami，R。Maulik，R。Vinuesa和K. Fukagata。基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。Nagare J. JPN。Soc。流体机械。，41，2022。[82] R. T. Javed，O。Nasir，M。Borit，L。Vanh´ee，E。Zea，S。Gupta，R。Vinuesa和J. Qadir。下车！AI伦理教育中的孤岛：全球AI课程的无监督主题建模分析。J. Artif。 Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。J. Artif。Intell。 res。 ，73，933–965，2022。 [83] Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Intell。res。，73，933–965，2022。[83]Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Moon，R。Murphy，Y。Nakauchi，E。Prestes，B。RaoR.，R。Vinuesa和C.-M。 m orch。机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。IEEE机器人。Autom。 mag。 ，29，92–107，2022。 [84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体，7，62，2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies，15，1513，2022。 [86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。Autom。mag。，29，92–107，2022。[84] R. Vinuesa，O。Lehmkuhl，A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。流体，7，62，2022。[85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。用于复杂流的机器学习方法。Energies，15，1513，2022。[86] N. Tabatabaei，R。Vinuesa，R。Orléu和P. Schlatter。在rans模拟中，边界层的湍流跳闸技术。流湍流。燃烧。，108，661–682，2022。[87] N. Tabatabaei，M。Hajipour，F。Mallor，R。Orloul - Orl u，R。Vinuesa和P. Schlatter。使用风洞测量值对NACA4412唤醒建模。流体，7，153，2022。[88] G. R. McPherson，B。Sirmacek和R. Vinuesa。质量灭绝事件的环境阈值。结果工程。，13，100342，2022。[89] D. Mamchur，J。Peksa，S。LeClainche和R. Vinuesa。用于非侵入对象检查的射线照相和新技术的应用和进步。传感器，22，2121，2022。[90] R. Raman，P。Singh，V。K. Singh，R。Vinuesa和P. Nedungadi。了解IEEE访问中出版物的文献计量模式。IEEE访问，10，35561–35577，2022。[91] M. Atzori，W。Kéopp，S。W. D. Chien，D。Massaro，F。Mallor，A。Peplinski，M。Rezaei，N。Jansson，S。Markidis，R。Vinuesa，E。Laure，P。Schlatter，P。Schlatter和T. Weinkauf。用paraview催化剂在NEK5000中大规模湍流模拟的原位可视化。J.超级计算。，78，3605–3620，2022。[92] D. Mamchur，J。Peksa，S。LeClainche和R. Vinuesa。对非侵害对象筛查技术的艺术状态分析。prz。elektrotech。，98，168–173，2022。[93] S. Singh Gill，R。Vinuesa，V。Balasubramanian和S. K. Ghosh。创新的软件系统，用于管理COVID-19大流行的影响。nat。软件。：实践。实验。，52，821–823，2022。[94] R. Vinuesa和B. Sirmacek。可解释的深度学习模型，以帮助实现可持续发展目标。马赫。Intell。 ，3，926，2021。 [95] L. Guastoni，A。Guemes，A。Ianiro，S。Decetti，P。Schlatter，H。Azizpour和R. Vinuesa。 卷积网络模型，以预测壁数量的壁湍流。 J.流体机械。 ，928，A27，2021。 [96] A. Guemes，S。Decetti，A。Ianiro，B。Sirmacek，H。Azizpour和R. Vinuesa。 从粗壁测量到湍流速度场，通过深度学习。 物理。 流体，33，075121，2021。Intell。，3，926，2021。[95] L. Guastoni，A。Guemes，A。Ianiro，S。Decetti，P。Schlatter，H。Azizpour和R. Vinuesa。卷积网络模型，以预测壁数量的壁湍流。J.流体机械。，928，A27，2021。[96] A. Guemes，S。Decetti，A。Ianiro，B。Sirmacek，H。Azizpour和R. Vinuesa。从粗壁测量到湍流速度场，通过深度学习。物理。流体，33，075121，2021。