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本文档已更新,以反映 2020 年推出的“S”系列 BIOS 中的新功能和更新功能。S 系列 BIOS 是以字母 S 开头的版本(例如,S71 Ver. 01.01.00)。前几代商用 PC 的 BIOS 系列名称为 R(2019 年)、Q(2017-2018 年)、P(2016 年)和 N(2015 年),本白皮书也涵盖了这些名称。较新平台中的某些功能在较早的型号中不受支持,而某些较旧的设置可能会在较新的型号中弃用。许多功能和设置依赖于并非每个型号都存在的特定硬件或设计元素。因此,本文档描述了所列产品组合中的 BIOS 设置超集,并非所有当前一代产品都支持此处描述的所有 BIOS 功能。
为了缓解这些问题,研究人员一直在尝试通过涂覆气管导管表面来改变气管导管和患者气管组织之间的界面。例如,Olson 等人将银粒子添加到气管导管上的水凝胶涂层中以减少细菌负担,并使用狗作为模型系统来评估该策略的成功性。在另一项研究中,在绵羊模型上测试了一种采用抗菌分子磺胺嘧啶银的浸涂方法;在这里,细菌定植在气管导管和组织上都成功减少。[5] 2008 年,市售的银涂层管在人类患者身上进行了测试;正如预期的那样,观察到 VAP 发生率降低或至少延迟。[6] 文献中介绍的其他抗菌涂层利用了 ceragenin(模仿抗菌生长抑制剂)或苯乙烯苯。[7,8]
即使在在线设置中,笔记也在学习中也起着至关重要的作用,因为它可以帮助具有两个基本技能的学生(默默化和理解力)。这项研究旨在了解哪种笔记方法中的哪种方法(普通的传统,普通数字,有色传统和有色数字)是对在线设置中9至12年级学生的记忆和理解最有效的。研究人员进行了一个成熟的实验,该实验通过定性数据将其定量发现进行了三角测量:记忆和理解测试结果是定量数据,而参与者注释的图像是定性数据。根据四种笔记方法将参与者分为四组。最后,研究得出的结论是,这四种笔记方法对理解的影响比记忆更大。普通的传统群体在达到最高平均水平时取得了最重要的结果,而彩色传统群体的分数最为一致。此外,这项研究更多地关注了参与者的分数和注释。
摘要 对行为非人类灵长类动物进行电生理学研究通常需要将动物与其社会群体分开,并限制其部分运动,以进行良好控制的实验。当研究目标本身并不要求限制动物的运动时,通常仍需要通过系留数据采集来满足实验需求。同时,最近的技术进步允许在有限尺寸的围栏内以高带宽进行无线神经生理学记录。在这里,我们展示了来自不受约束的恒河猴的单单位分辨率无线神经记录,当时它们在我们定制的独立触摸屏系统 [实验行为仪器 (XBI)] 上在其家庭环境中执行自定进度的结构化视觉运动任务。我们能够成功地表征神经对任务参数的调节,例如在运动规划和执行过程中的视觉空间选择性,这与通过基于设置的神经生理学记录获得的现有结果一致。我们得出结论,当出于科学原因不需要限制运动和/或高度控制、隔离的环境时,笼式无线神经记录是一种可行的选择。我们提出了一种方法,让动物能够以自定节奏的方式使用我们的 XBI 设备,既可以进行全自动训练和认知测试,也可以在熟悉的环境中获取神经数据,与同类保持听觉联系,有时还可以保持视觉联系。
抽象量子密钥分布(QKD)旨在提供一种在理论上安全的分发秘密密钥的方法。但是,实际设备可能不会遵循理论假设,这为窃听者提供了一个后门。单光子检测器被认为是QKD系统中最脆弱的部分。测量设备独立(MDI)协议提供了一种方法,可以通过在准备好的状态上共同引入不信任的继电器执行钟形测量来删除所有检测器侧通道。继电器也可以用作量子网络的中心节点,该网络允许量子通信无信任的继电器或点对点通信,这很难扩大。
项目数据状态 ................................................................................................................................................................ 11 项目数据 .................................................................................................................................................................... 12 WBS元素数据 ........................................................................................................................................................... 13 附加项目数据 .................................................................................................................................................................... 16
摘要对卫星链路的更高信号带宽的需求不断增加,这需要大量使用较高的载流子频率。因此,使用光通道。这些不仅允许比常见的射频载体更大的数据速率,而且还具有降低的干扰易感性。除了增加身体安全程度外,它们还提供了能够分配复杂许可程序的优势。激光通信的终端非常适合在小型卫星上部署,因为它们具有高功率效率和紧凑性。基于激光的SAT-SAT通信已经在太空中进行了验证,并且已由欧洲数据中继系统(EDRS)在操作中部署。,但还将这项技术应用于直接卫星至地球(DTE)连接具有巨大的潜力。目前,RSC³正在与低地球轨道中的卫星进行光学通信验证Labot(Laser-BodeNStation Trauen)。主要使用的对应物将是遵循CCSDS标准“ Optical On-Off Keying(O3K)”的DLR通信与导航研究所的Osiris末端。我们介绍了设计(主要由Digos Potsdam GmbH公司),初始测试站点以及项目状态。通过调试,该站将扩展现有的DLR网络,从而增加其链路可用性。车站的可部署结构将支持研究不同位置大气条件的影响。
与SARS-COV2大流行期间一样,在家中提供医疗保健是降低医疗保健成本和感染风险的关键进步。特别是在运动训练应用中,可穿戴和便携式设备可用于运动和监测相关的大脑信号。在这种情况下,必须最大程度地减少监视设置以及要收集,处理和共享的数据量。在本文中,我们针对包括高维脑电图和EMG数据进行分类的监视系统解决了这一挑战。我们将EEG和EMG融合到大小平方相干(MSC)信号中,我们使用不同的算法(来自作者的一个)从中提取特征来解决二进制分类问题。最后,我们提出了一种映射和聚集的策略,以提高机器学习结果的解释性。所提出的方法提供了非常低的错误分类错误(<0。1),具有很少且稳定的MSC功能(<初始功能集的10%)。此外,我们确定了跨算法和分类问题的共同模式,即,与以前的文献一致,在8÷80 Hz中激活了8÷80 Hz的肌肉。因此,这项研究代表了可靠的EEG-EMG设置最小化以实现在家中精确的运动训练的一步。
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