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FLIR FH-SeriesTM R PTZ
浪涌保护 FH R PTZ 摄像机：TVS 6000 V 防雷、浪涌保护、电压瞬变保护 PT 单元电源：2000 V（线对地 2000 V，线对线 1000 V） 视频信号：1000 V（线对地 1000 V，线对线 500 V）
英国人与经济 - 选举战场系列
神奇的摇钱树：过去几年，疫情和能源支持支出高企，这让公众更有可能认为，政府可以在需要或想要时找到资金——超过一半（51%）的人表示，过去几年的情况表明，只要政府愿意，它总能找到资金，相比之下，只有三分之一多一点（35%）的人表示，过去几年的情况表明，政府能负担的支出是有限的。忠诚国民党（红墙选民）是第二大认为政府可以在需要或想要时找到资金的人。
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
推出了5400万美元的系列A
关于Corner Therapeutics，Inc。Corner Therapeutics是一家免疫疗法公司，可解锁终身保护免受癌症和传染病。使用其新型的树突状细胞刺激平台，Corner教授免疫系统来设计其自身长寿的抗病T细胞。Corner的技术解决了“最后一英里”问题，该问题使研究人员无法实现医学的圣杯：治疗癌症和提供终身免疫力的传染病疫苗。凭借其抗原敏锐的平台，Corner正在彻底改变特殊的癌症和传染病的护理。该公司已从Bill＆Melinda Gates Foundation等领先组织和著名生物制药公司的合作伙伴中获得资金，以充分实现治疗和预防性疫苗的保护承诺。
海军电气和电子培训系列
课程：本自学课程分为多个主题领域，每个领域都包含学习目标，以帮助您确定应该学习的内容，并附有文字和插图，以帮助您理解信息。主题反映了评级或技能领域人员的日常要求和经验。它还反映了入伍社区经理 (ECM) 和其他高级人员提供的指导、技术参考、说明等，以及职业或海军标准，这些标准列在《海军入伍人员分类和职业标准手册》（NAVPERS 18068）中。
galleon一个lio rt系列
在所有锂离子技术中，Neuropower在我们的UPS系统中实现了最新的锂离子技术，磷酸锂（LifePo4）。Galleon One Lio系列为用户提供了主要好处，例如具有高性能的最高特异性功率，最安全，具有最稳定的热稳定性锂离子电池技术，最长的生命周期，在10 - 15年内无需替代，而与其他锂离子电池技术相比，成本最低。
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些