XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSRK
SRK 咨询 - 在线挖掘数据
附件为我们的独立技术报告（“ITR”），该报告涉及 Mwana Africa plc（“Mwana”）的重大和某些其他采矿及勘探资产。Mwana 是一家在英格兰和威尔士注册成立的公司，注册号为：02167843，注册办事处位于 Devon House Dartmouth Street, London, SW1H9BL，包括位于津巴布韦的 Bindura Nickel Corporation 和 Freda Rebecca Mine 以及位于津巴布韦和刚果民主共和国的勘探前景。我们根据 2007 年 3 月的提案编号 377727/1 以及我们对多伦多证券交易所安大略省证券委员会（“OSC”）上市要求的理解编制了此 ITR。
决策记录 (RoD) 修订报告 (GAUT
本报告中表达的意见基于 AECI Plant Health (AECI) 向 SRK Consulting (South Africa) (Pty) Ltd (SRK) 提供的信息。本报告中的意见是根据 AECI 的具体要求提供的。SRK 已尽一切努力审查所提供的信息。虽然 SRK 已将提供的关键数据与预期值进行了比较，但审查结果和结论的准确性完全取决于所提供数据的准确性和完整性。SRK 不对所提供信息中的任何错误或遗漏负责，也不承担因商业决策或由此导致的行动而产生的任何间接责任。本报告中提出的意见适用于 SRK 调查时存在的现场条件和特征，以及合理可预见的条件和特征。这些意见不一定适用于本报告日期之后可能出现的条件和特征，因为 SRK 对此事先不了解，也没有机会进行评估。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
截至 2019 年 3 月 31 日的季度活动报告......
上述国外矿化估计值取自 SRK Consulting (UK) Limited (“SRK”) 于 2015 年 11 月为当时持有许可证区域的私营公司 Cobra Resources 完成的一份报告，该报告使用了与 JORC 规则 2012 中的矿化资源等同的矿化类别。资源报告未公开发布，也不包括 JORC 表 1 中指定的信息。Star 仅拥有钻探数据，包括 QAQC，但不包含资源估算数据。根据 ASX 上市规则，该估算值被视为“国外估算值”。需要进行一系列确认孔、QAQC 和矿化建模，才能对矿化进行重新建模和重新估算。初步计划的钻探计划将结合针对已知资源以确认已知估算值和沿走向进行钻探目标。有关国外矿化估算值的更多信息，出于 ASX 上市规则 5.12 的要求，请参阅下文“国外估算报表”标题下的内容。
SurCapt™ 微生物表面检测试剂盒
SurCapt™ 微生物表面检测试剂盒是一种单一的即用型系统，用于无菌区域的独特表面监测。它由一个装有胰蛋白酶大豆肉汤 (TSB) 的小瓶和急性氧传感器以及植绒拭子 (Copan FLOQSwab™) 组成，微生物表面回收率≥ 70%。在小瓶内，拭子靠在装有 SRK™ 溶液（增加微生物回收率）和监管机构要求的所有四种消毒剂中和剂的海绵上。
对立方，PC-SAFT和GERG2008状态方程的评估，用于准确计算氢混合混合物的热物理特性
氢（H 2）是一种干净的燃料和能量过渡到绿色可再生能源的关键促进器，到2050年才能实现零排放的方法。地下H 2存储（UHS）是一种重要的方法，为低碳经济提供了一种永久解决方案，以满足全球能源需求。但是，UHS是一个复杂的程序，在该过程中，由于与垫子气和储层液混合，可以影响H 2污染，孔尺度散射和大规模存储容量可能会受到H 2污染的影响。文献缺乏对现有热力学模型的全面研究，以计算H 2蓝色混合物的准确传输特性对于有效设计各种H 2存储过程所必需的必不可少的混合物。这项工作基于国家（EOSS），彭 - 鲁滨逊（PR）和Soave Redlich-kwong（SRK）（SRK）及其对波士顿 - 马西亚斯（PR-BM）和Schwartzentruber-Renon（SRK）的修改以及其在可靠性方面的可靠性，并预测热液的属性，并涵盖了Hyphersical propertial hyphers， C 2 H 6，C 3 H 8，H 2 S，H 2 O，CO 2，CO，CO和N 2除了基于Helmholtz-Energy的EOSS（即PC-SAFT和GERG2008）。基准模型反对涉及较大压力（0.01至101 MPa），温度（92 K至367 K）和摩尔级分（0.001至0.90）h 2的蒸气 - 液平衡（VLE）的实验数据。这项工作的新颖性在于基准和优化上述EOSS的参数，以研究VLE信封，密度和其他关键运输特性，例如热容量和Joule -joule -joule -thomson h 2混合物的Thomson系数。结果突出了依赖温度的二进制相互作用参数对嗜热物理特性的计算的显着影响。SR-RK EOS在立方EOSS中与均方根误差和绝对平均偏差之间的VLE数据表现出最高的一致性。PC-SAFT VLE模型显示出与SR-RK相当的结果。敏感性分析强调了杂质对在H 2存储过程中更改H 2蓝色流的热物理行为的高影响。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
超视距作战：复杂的环境……
本研究的目的是评估超视距 (BVR) 战场中的复杂因素如何影响巴西空军 (FAB) F-5M 飞行员的态势感知和决策过程。进行了实地调查，以分析参加 EXOP BVR 1-2015 的 38 名飞行员的感知。基于这些数据，对 52 名在超视距导弹作战的作战飞行员进行了参考 Endsley (1995) 的态势感知形成过程的分析。Rasmussen (1982) 的决策方法标志着对飞行员反应的研究，其重点是 SRK 认知控制模型。结果分析强调，38 名飞行员面临的 11 个复杂因素破坏了 3 级态势感知的形成，因为这些因素阻碍了中队成员在战场上未来行动的预测。然而，同样的因素也影响了基于知识的行为 (KBB) 模型中的决策，该模型证明了基于先前知识的行为。
圆形结构
罗伊·菲什威克（Roy Fishwick），克利夫兰钢铁罗伯特·桑普（Robert Sampays），科普尔·埃德·麦肯（Corplex Ed McCann），探险工程蒂姆·登·德克（Tim Den Dekker），费尔登·克莱格·布拉德利（Feilden Clegg Bradley）工作室弗拉维·洛雷斯（Flavie Lowres） Loughborough University Andrew Mitchell, Mace Carly Relou, Ministry of Infrastructure and Water in the Netherlands Katy Beardsworth, Network Rail Nick Fulford, nHouse Rachel Hoolahan, Orms David Mason, Skanska Fiona Cessford, SRK Consulting Cathryn Bell, Swansea University Juliette Lawson, The Crown Estate Simon Foxell, The Edge Kai Liebetanz, UK Green Building Council Feja Lesniewska，伦敦大学学院，朱莉娅·斯蒂格曼（Julia Stegemann），伦敦大学学院，威尔·霍金斯，巴斯约翰·巴雷特大学，利兹·乔纳森·诺曼大学，利兹·米歇尔·德鲁尼克大学，利兹大学，丹尼尔·丹尼尔·丹尼斯利大学
飞行机组资源管理技术作为 R - IIETA
现代喷气式飞机驾驶舱自动化程度的提高旨在降低飞行中失去控制 (LOC-I) 等不良飞机状态 (UAS) 情况的风险。尽管全球范围内 LOC-I 仅占所有分析事故的 9%，但国际航空运输协会报告称，2017 年所有事故死亡人数中 58% 是由 LOC-I 造成的。本文的重点是回答威胁和错误管理以及机组资源管理 (CRM) 技术在面临 LOC-I 威胁时是否是一种有效的风险管理工具。分析了三份 LOC-I 最终飞机事故报告，以了解这些飞行期间的人为因素 (HF) 结构。HF 领域的方法，例如通用错误建模系统 (GEMS) 和基于技能、规则和知识 (SRK) 的错误方法，为识别潜在发现提供了宝贵的见解。对飞行路径管理中的认知结构进行整体研究有助于在日常操作中可视化 LOC-I 期间的潜在条件和认知要求高的任务。考虑到本文考虑的案例数量有限，应将其视为 LOC-I 事故分析的概述。它表明，领导力和团队合作作为 CRM 培训的重要方面，可以作为缓解 HF 问题和 LOC-I 风险的关键策略。