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第 15 章 — 辐射防护第 .0100 节
第 .0100 节 - 一般规定 10A NCAC 15 .0101 范围 (a) 除非另有明确规定，这些规则适用于在北卡罗来纳州接收、拥有、使用、转让、拥有或获取任何辐射源的所有人。 (b) 在任何人受到美国核管理委员会监管的范围内，这些规则中的任何内容均不适用于任何人。 (c) 北卡罗来纳州对未达到临界质量的原材料、副产品材料和特殊核材料的监管，受“美国原子能委员会与北卡罗来纳州之间根据《1954 年原子能法》第 274 条修正案终止该州某些委员会监管和责任的协议”条款的约束，该协议依据公法 86-373 修正案和 10 CFR 第 150 部分的规定执行。历史记录说明：授权 GS 104E-2；104E-7、104E-10104E-7(a)(2)；104E-12(a)；1980 年 2 月 1 日生效；从 10 NCAC 3G .2201 转移并重新编纂，1990 年 1 月 4 日生效；修订生效。 1993 年 6 月 1 日；从 15A NCAC 11 .0101 转移并重新编码，自 2015 年 2 月 1 日起生效。10A NCAC 15 .0102 遵守法律这些规则中的任何内容均不免除任何人遵守其他相关北卡罗来纳州法律和规则的责任。历史记录：授权 GS 104E-7；1980 年 2 月 1 日生效；从 10 NCAC 3G .2202 转移并重新编码，自 1990 年 1 月 4 日生效；修订，1993 年 5 月 1 日生效；从 15A NCAC 11 .0102 转移并重新编码2015 年 2 月 1 日。10A NCAC 15 .0103 故意暴露本章第 .0100 至 .1000 节中的任何内容不得解释为限制为医学诊断和治疗目的故意将患者暴露于辐射。历史记录注释：授权 GS 104E-7；自 1980 年 2 月 1 日起生效；从 10 NCAC 3G .2203 转移和重新编码，自 1990 年 1 月 4 日生效；从 15A NCAC 11 .0103 转移和重新编码，自 2015 年 2 月 1 日起生效。10A NCAC 15 .0104 定义在本规则中，适用以下定义。
微软团队于 2024 年 10 月 23 日星期三举行的规划、保护服务和许可委员会会议记录
该申请于 2024 年 5 月 22 日提交给 PPSL 委员会，委员会同意向规划官员索取信息，说明根据 LDP2 政策 83（保护农业和小块土地），该拟议开发项目对剩余农业用地的使用和运营有何影响。补充报告 5 号告知了收到的迟交陈述，并提供了所要求的进一步信息提交的最新情况。规划官员告知，在发布此补充报告后，收到了佃农关于申请人提交的农业报告的迟交陈述。还收到了休姆议员的迟交电子邮件，要求委员会进行现场检查。建议根据补充报告 5 号中详述的条件和理由授予规划许可，其中包括对条件 15 的修订，以增加提供替代谷仓的替代方案的灵活性，以及附加条件以确保住宅庭院的确切细节。决定委员会注意到补充报告 5 的内容，该报告对与 NPF4 政策 5 和 LDP2 政策 83 相关的拟议开发项目提供了进一步详细的评估，并同意在满足以下条件和理由的情况下授予规划许可：
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
智能扫描和 D-TECT ®
检测到 76 个类别，覆盖 D-TECT 处理的 HS 代码的 60% 检测到武器 合规性不断提高：合规性不仅在对象检测和申报商品之间进行比较，而且还考虑任何类型的异常，即使它与特定类别无关 直接从生产数据库构建的数据集 热图突出显示图像中检测到的物体和异常（即使与类别无关） 自动标记以创建新类别
使用实时驾驶员困倦检测...
驾驶员疲劳是指一种疲劳或困倦的状态，会削弱驾驶员安全驾驶车辆的能力 [1]。疲劳驾驶是全球道路交通事故的重要诱因，因为它会影响驾驶员的反应时间、决策能力和整体警觉性。疲劳驾驶的后果可能与醉酒驾驶一样严重，包括车道保持能力、判断距离和有效处理驾驶环境信息的能力下降 [2]。驾驶员疲劳造成的损失是广泛而多方面的，会影响个人和公共安全。从个人角度来看，疲劳驾驶会增加发生事故的风险，导致潜在的伤害或死亡。从经济角度来看，这些事故可能导致与车辆维修、医疗费、保险费和法律费用相关的巨额财务成本。从更广泛的角度来看，驾驶员疲劳会因事故 [3]、应急响应和清理工作而导致交通拥堵，进一步影响经济生产力和交通网络的效率。
RE/ Architecture的生产条件 div>
我们研究了建筑实践及其理论反映。除了其社会影响和建筑设计的创造性之外，建筑师的职业生活受到系统依赖性，技术要求和功能限制的深厚影响。回应我们时代的危机，出现了几个关键问题：在当代建筑实践中出现了哪些新的或乌托邦的观点，关键方法，替代模型和自我概念？正在制定哪些创新策略，实践和角色？知识，技能，人际关系，责任，作者身份和AES thetics如何发展？最后，无知的动力，局限性和领域是什么阻碍了建筑实践的发展？
无人驾驶飞机传输缺陷检测
由于电网大小的持续增长，传输线的抽象缺陷识别已成为确保当前传输系统正确运行的关键步骤。这项研究主要涉及当前无人机传播缺陷检测的缺点，尤其是在图像质量和其他相关问题方面。为了响应，已经提出了基于边缘计算的无人机传播缺陷检测系统。该系统采用边缘计算网络和轻巧的改进，最后，通过对实验数据的分析，验证了系统的性能和检测有效性。结果表明，用于检测绝缘体的研究模型的准确性比其他模型高0.05。该系统在检测正常绝缘体和异常绝缘子方面更有效。该系统在检测传输线图像中的误差比其他算法低0.18，与其他模型误差值相比，平均百分比误差低0.20。这表明研究中使用的系统能够改善传输线的检测，并提高了检测到的图像的质量。这是一本出色的手册，可在将来增强无人机输电线路缺陷精度。