1. 指定机构安全与健康官员(DASHO) ..............................................................................................2-4 2. 指定安全与健康官员(DSHO) ..............................................................................................2-4 3. 人力资源助理指挥官(CG-1) ..............................................................................................2-5 4. 健康、安全和工作生活主任(CG-11)。 ...........................................................................2-5 5. 安全与环境健康科长(CG-113) .........................................................................................................2-5 6. 人体系统整合(HSI)司长(CG-1B3) .........................................................................................2-6 7. 卫生服务科长(CG-112) .........................................................................................................................2-8 8. 健康、安全和工作生活服务中心指挥官(HSWL SC) .........................................................................2-9 9. 地区指挥官 .........................................................................................................................................2-10 10. 区指挥官 .........................................................................................................................................2-10 11. 作战后勤主任(DOL)。 ................................................................................................2-11 12. 区指挥官 ......................................................................................................................................2-11 13. 指挥官/主管 (COs/OICs) ........................................................................................................2-12 14. 安全官 (SO) ......................................................................................................................................2-13 15. 区安全经理 (SSM) .............................................................................................................................2-13 16. 助理安全官 (ASO) .............................................................................................................................2-14 17. 飞行安全官 ......................................................................................................................................2-14 18. 车间安全协调员 (SSC) .............................................................................................................................2-14 19. 一线经理和主管。 .............................................................................................................................2-14 20. 个人会员和员工。 .............................................................................................................................2-15
ACIPLA 航空民用飞行员协会 (Ur / IFALPA) ACJ 联合咨询通函 (JAR) ACK 确认 (SSM CRM) ACL 高度计检查地点 (ICAO) ACL 空中交通管制许可 (EuroConrol) ACL 飞机配置清单 (空客) ACM 接受(雷达)协调信息 ACM 可接受的合规方法 (EASA) ACM 空域控制措施 ACM 空中交通管制通信管理 ACM 空气循环机 (空客和波音的缩写) ACM 额外机组成员 (YY)。装载长 ACMP 交流电机泵 (波音的缩写) ACMI 飞机、机组、维护和保险 (A/C 湿租)/隐藏 ACMI - 飞机、机组、维护和保险 湿租 出租人提供飞机、机组人员(包括他们的工资和通常的津贴)、飞机的所有维护和保险。出租人将按飞行小时收费。承租人必须提供所有燃料、着陆/搬运/停车/存储费用、机组人员 HOTAC(包括餐饮和交通)以及适用的进口税和地方税。承租人必须提供乘客/行李和货物
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基于微波辐射与降水相互作用的基本关系,微波卫星降水估计最有望从太空定量估计降雨量。目前,DMSP 专用传感器微波成像仪 (SSM/I) 上的低分辨率通道采样的空间分辨率比典型对流雨带中降雨产生的尺度大几倍。机载仪器可以提供降水云的详细微波辐射特性视图。在本文中,作者展示了 1993 年在西太平洋进行的热带海洋全球大气耦合海洋-大气响应实验期间收集的同步精细尺度(1-3 公里分辨率)共置飞机辐射和飞机降水雷达测量值。通过故意将飞机数据集的分辨率从其原始分辨率降低到当前和未来的星载传感器的分辨率,检查了传感器分辨率对组合辐射计-雷达垂直剖面降雨反演算法(为降水比对计划 2 开发和使用)的影响。雷达剖面的增加对柱状霰含量的反演值的影响大于柱状雨含量。柱状霰的反演值也明显小于之前公布的陆地降雨结果。结果
本文档旨在描述 Walt Meier 等人开发的算法。从 2015 年开始,国家冰雪数据中心 (NSIDC) 的 Florence Fetterer 向国家环境信息中心提交更新。该算法用于创建海冰浓度气候数据记录 (CDR),使用美国国防部气象卫星计划 (DMSP) 平台上的特殊传感器微波/成像仪 (SSM/I) 和特殊传感器微波成像仪和探测器 (SSMIS) 传感器。海冰浓度 CDR 的目标是提供一致、可靠且有据可查的产品,符合环境卫星气候数据记录 (NAS, 2004) 中定义的 CDR 指南。实际算法在本文档附带的计算机程序(代码)中定义;因此,本文旨在从科学角度和软件工程角度提供理解该算法的指南,以协助评估代码。美国宇航局戈达德太空飞行中心 (GSFC) 生成的海冰浓度辅助场也包括在内,因为它们采用了戈达德科学家的手动校正,并延长了时间序列以涵盖 Nimbus-7 扫描多通道微波辐射计 (SMMR) 时代 (1978-1987)。
电力预测对现代电力系统的关键决策具有重要意义,包括发电、输电、配电等。在文献中,传统的统计方法、机器学习方法和基于深度学习(例如循环神经网络)的模型用于模拟电力时间序列数据的趋势和模式。然而,它们要么受到确定性形式的限制,要么受到概率假设独立性的限制——从而忽略了电力数据分布之间的不确定性或显著相关性。反过来,忽略这些可能会导致误差累积,尤其是在依赖历史数据并旨在进行多步预测时。为了克服这些问题,我们提出了一种名为概率电力预测 (PrEF) 的新方法,该方法提出了一个非线性神经状态空间模型 (SSM),并将 copula 增强机制纳入其中,该方法可以从大规模电力时间序列数据中学习不确定性依赖性知识并了解各种因素之间的交互关系。我们的方法通过其可追溯的推理过程和提供高质量概率分布预测的能力与现有模型区分开来。在两个真实世界电力数据集上进行的大量实验表明,我们的方法始终优于其他方法。
计算流体动力学(CFD)可用于模拟血管血流动力学并分析潜在的治疗选择。CFD已证明对改善患者预后有益。但是,尚未实现CFD的实施CFD。CFD的障碍包括高计算资源,设计模拟设置所需的专业经验以及较长的处理时间。这项研究的目的是探索使用机器学习(ML)以自动和快速回归模型复制常规主动脉CFD。用于训练/测试的数据该模型由对合成生成的3D主动脉形状进行的3,000个CFD模拟组成。这些受试者是由基于实际患者特异性主动脉(n = 67)的统计形状模型(SSM)生成的。对200个测试形状进行的推理导致压力和速度的平均误差分别为6.01%±3.12 SD和3.99%±0.93 SD。我们的基于ML的模型在 * 0.075秒内执行了CFD(比求解器快4,000倍)。这项概念验证研究表明,可以在自动过程中使用ML以更快的速度且准确性地使用ML复制常规血管CFD的结果。
STES 的 Sou。Venutai Chavan 理工学院,浦那,马哈拉施特拉邦,印度摘要:在农业过程中,通常使用的传统播种操作需要更多的时间和更多的劳动力。种子进给率更高,但整个操作所需的时间更长,并且由于劳动力、设备租用而增加了总成本。传统的播种机效率较低,耗时。当今时代正朝着包括农业部门在内的所有部门的快速增长迈进。为了满足未来的粮食需求,农民必须实施新技术,这些技术不会影响土壤质地,但会增加整体作物产量。在农业过程中,通常使用的传统播种操作需要更多的时间和更多的劳动力。种子进给率更高,但整个操作所需的时间也更长,并且由于劳动力、设备租用而增加了总成本。这是一个太阳能系统,它使用可再生能源,本质上是免费的。这台机器减少了播种和施肥的工作量和总成本。关键词:播种机 (SSM)、农业自动化、农业创新、可持续农业
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• 经营年限:最多 10 年(最具潜力创业奖和最具潜力可持续发展创业奖的经营年限最多为 3 年) • 企业注册:注册为独资企业、合伙企业、有限合伙企业、有限责任合伙企业或私人有限公司。不适用于上市公司、贷款机构或贷款人的附属公司。注意:对于来自印度尼西亚的申请人,您的企业必须注册为有限责任公司 (Perseroan Terbatas 或 PT) 或有限责任合伙企业 (Commanditaire Vennonntschap 或 CV) • 本地持股:至少 30% • 截至上一财政年度的年销售营业额:最高 2000 万新加坡元或等值当地货币 • 企业简介:拥有向您所在国家/地区的官方商业实体监管机构提交的企业简介,例如: • 新加坡:向会计与公司监管局 (ACRA) 提交的企业简介 • 马来西亚:向马来西亚公司委员会 (CCM) 或马来西亚公司委员会 (SSM) 提交的企业简介 • 印度尼西亚:公司注册证 (TDP) 或 NIB 或贸易营业执照 (SIUP) 或类似文件 • 香港:公司注册证书或商业登记证 • 财务文件:过去两个财年的最新财务报表,包括管理报表。