•记录每个探针位置的穿透深度,以及在穿透极限的地质估计中。•从泥炭深度的核心收集数据,每米的von后测量,Acrotelm的厚度,Catotelm和无定形泥炭(如果存在),并在水表上发表评论。•记录所有探测位置的基础地质:例如基岩,粘土,淤泥,沙子。•在所有探针位置记录植被:例如裸露的地面,草,石毛,棉草,混合苔藓或泥炭苔藓。•在所有探针位置记录地面牢固度:0 - 太柔软而无法行走,1 - 表面可通过,2 - 表面相当牢固,表面牢固。•记录所有探测位置的位置注释:(例如d-排水,DD-漫射排水等 - 现有轨道,例如 - 侵蚀性沟渠,PC-泥炭切割,pH -PEAT -hag,PS-潜在的泥炭幻灯片,W-水课程,p-池/池塘,sp -sp -sphagnum池)。•拍摄所有核心的摄影记录。•根据规范文档将所有数据显示在表中,并适当地标记位置。•提供一个图形,呈现探测位置和泥炭深度。•提供一份事实报告,详细介绍完成的工作和收集的数据。
GDM的全球患病率在5.8%至11.7%之间。6流行率的广泛差异可能是由GDM诊断标准的差异来解释的。6尽管90%的GDM病例将在分娩后正常化,但有些案件将持续存在,而妇女将发展糖尿病前期或DM。据报道,分娩后五年后约有50%的GDM患者被诊断为2型DM。7在斯里兰卡(Sri Lanka),一项纵向研究发现,与没有GDM相比,GDM女性在10年持续时间内患糖尿病的几率是10.6倍。8然而,生活方式干预措施有机会减慢这些女性中2型糖尿病的进展。9重要的是向具有GDM的女性提供准确,及时的信息,以了解其未来患糖尿病的风险。他们还应该接受根据需求量身定制的干预措施。确保有关积极生活方式修正案的行为的持续改变,应考虑几个要素,包括风险感知,信念和心理社会障碍。10除其他外,风险感知被确定为各种理论健康模型中健康行为的重要决定因素。11对患有未来糖尿病的高风险感知的女性更有动力进行筛查和生活方式改变。12关于发育糖尿病(RPS-DD)问卷的风险感知调查评估了一个人感知的患有这种疾病的风险的各个方面。13此工具由乐观偏见,个人控制,糖尿病风险因素知识,福利和障碍以及风险感知组成。最初用于预防糖尿病计划密歇根州糖尿病研究中心,14它在GDM母亲之间进行了随后的验证过程。13使用Cronbach的α的内部一致性非常出色(0.65至0.72)。RPS-DD问卷开发过程是彻底且多阶段的。但是,可以组织其他研究以评估验证性因素分析和评估其外部有效性。此外,马来语中没有发表的工具来衡量该人群中糖尿病的风险感知。这项研究旨在适应,翻译和
a. 提供位于加里曼丹和苏拉威西岛的项目开发地点最新的土地使用、地形、航空图像和其他所需地图 b. 使用二手数据(GIS 等)支持初步位置分析 c. 在任务指导/说明最少的情况下,利用自己的调查仪器对地表、地下和水下(湖泊)进行调查,以确定安装新的浮动或地面安装光伏、风力发电厂和储能的最佳位置,并为最终位置提供建议。 2. 对潜在和选定位置(根据与 IESR 协商和/或利益相关者讨论后的调查结果选定位置)进行预可行性研究,其中包括浮动或地面安装光伏、风能和储能,规格如下:
1.2 英国武装部队性骚扰研究始于 2006 年,当时国防部 (MoD) 代表国防部对所有女性人员进行了一项三军调查,这是国防部与平等机会委员会 (EOC)(现为平等与人权委员会)商定的行动计划的一部分。随后,各军种进行了独立研究,2009 年和 2015 年,RN 使用 2006 年国防部方法的变体进行了重复调查,但扩大了调查范围,将男性人员样本纳入其中。在此期间,陆军和皇家空军 (RAF) 使用了相同的调查设计,但总体方法略有不同。RN 于 2021 年初承诺进行进一步调查,使用其自己的 2015 年方法作为调查设计的基础。调查数据是在 2021 年 7 月至 9 月之间的 10 周内收集的。
•针灸委员会•脊椎治疗委员会委员会a脊骨疗法针灸o脊骨疗法的内科医师o整脊神经病o脊骨疗法儿科o脊骨疗法o脊骨疗法康复治疗•职业治疗委员会o驾驶和社区活动能力o环境改变o喂食,饮食,吞咽o o生物学o低视力o心理健康o心理健康o小儿康复o身体康复o学校系统o o其他o拒绝降低验光委员会•验光委员会•角膜委员会和接触管理委员
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此技术警报(TA)的目的是提供有关为ATIS学习部署开发的课程的课程调查的要求的信息。必须在ATIS学习中创建为ATIS学习部署开发的课程的课程终结调查。ATIS学习使课程开发人员和课程经理可以使用反馈活动来创建课程终结调查,以评估内容的有效性,并帮助揭示学习者存在的任何问题。ATIS Learning Rescerware的课程结束调查不得是课件内容包的一部分,并且不需要经过VPDE测试或认证的Scorm符合性。
摘要 - 在过去的十年中,使用自动无人机系统进行测量,搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起,需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健,关键算法。此外,快速快速使无人机能够覆盖更多的地面,提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务,研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门,并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g,在整个感知,计划,控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能,系统需要实时算法,这些算法对运动模糊,高动态范围,模型不确定性,空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域,其发展的概述,并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。
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