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等，原告 - 上诉人，v。
接下来的小组认为，正如投诉中所称的那样，该市对宣布的应用并没有限制量身定制，以促进政府对阻止Covid-19的蔓延的浓厚兴趣。可以采取较少的限制步骤来实现同样的引人注目的目的，例如测试和掩盖，进行温度并继续延伸到社交距离。所应用的宣言在不被涉及的情况下是致命的。通过要求自己的雇员在不住宿的情况下进行疫苗接种，同时继续与其他县的未接种消防员合作，斯波坎对宣布的应用未能充分说明会破坏其利益的问题。原告可能声称斯波坎违反了自由锻炼条款，应用了该宣言。最后，原告应该请假以修改其投诉。
冠军的DNA-克莱夫·伍德沃德爵士
“高度可转移的内容，具有国际商业和体育的卓越示例。本课程应作为对每个人都必须努力的大流行病的解毒剂。我们的团队有如此积极而动人的反馈，他们发现洞察力和教练对他们作为个人和团队成员产生了深远的影响。这是一个非常强大的计划，我们都有动力运用学习。”
华盛顿木材供应研究-WA- DNR
木材供应研究，同时估算了华盛顿西部的当前和未来木材供应和需求，也是更广泛的经济分析的“往常业务”情景，以研究管理华盛顿西部国家信托土地的替代方法。从2024年7月开始，Evergreen团队将分析碳和森林管理工作组（工作组）开发的七个场景。1表1所示的场景范围从相对简单的旋转长度变化（例如，场景2：延长一般生态管理[GEM）土地上的收获旋转到实质上更为复杂的森林管理变化（例如，方案8：增加对Silviculture的强调，对Silviculture的强调，大大增加了稀疏，并在稀疏中增加了稀疏片段，并在Gem Rocts of to Gem Ropticals lands lands shorts lands lands）。DNR员工将确定常绿团队将分析哪个场景中的哪个场景。
士兵努力保护伦纳德伍德堡社区免受蜱传疾病的侵害
上图：列兵。Fransisco Corona（左）和一等兵。Keiran Anderson（右）于 6 月 7 日利用交战技能训练设施进行模拟步枪资格认证。在过去 12 个月中，模拟训练为陆军节省了近 200 万美元的弹药成本。右：参谋军士。6 月 7 日，第 48 步兵团第 1 营 D 连的训练军士 Shaun Apgar 在射击训练期间指导学员正确的射击姿势。模拟环境使学员能够安全地为训练周期后期的实弹训练做准备。
士兵努力保护伦纳德伍德堡社区免受蜱传疾病的侵害
上图：列兵。Fransisco Corona（左）和一等兵。Keiran Anderson（右）于 6 月 7 日利用交战技能训练设施进行模拟步枪资格认证。在过去 12 个月中，模拟训练为陆军节省了近 200 万美元的弹药成本。右：参谋军士。6 月 7 日，第 48 步兵团第 1 营 D 连的训练军士 Shaun Apgar 在射击训练期间指导学员正确的射击姿势。模拟环境使学员能够安全地为训练周期后期的实弹训练做准备。
Lamco LFL®（层压指接木材）结构木材或高级工程木材
∆ = 挠度，单位为英寸 (mm) W = 均匀载荷，单位为磅/英寸 (N/mm) L = 跨度，单位为英寸 (mm) E = 弹性模量，单位为磅/平方英寸 (MPa) b = 梁宽度，单位为英寸 (mm) h = 梁深度，单位为英寸 (mm) 5. 这些表中的弯曲值基于 12 英寸 (305 mm) 的参考深度。对于其他深度，1.6E 级的弯曲值应按体积系数 (12/d) 0.34 进行调整，其中 d 以英寸为单位，最小深度为 2.5 英寸 (64 mm)。对于 1.7E、1.9E 和 2.1E 等级的其他深度，弯曲值应通过体积调整 (12/d) 0.25 进行调整，其中 d 以英寸为单位测量，最小深度为 2.5" (64 mm)。弯曲值进一步限制为 1.9E 等级的 2,455 psi 和 2.1E 等级的 2,795 psi。对于平面弯曲，对于 2" 厚和 4" 及更大的宽度，允许将值增加 1.1 倍。6. 1.6E 等级的张力 F t 值基于 24" 的参考长度。对于长达 24' 的长度，将 F t 乘以体积系数 (24/L) 0.15，其中 L 是以英寸为单位的长度。 7. 1.7E 和 1.9E 等级的张力 F t 值以 88" (7'4") 为基准长度。对于超过 88" 的长度，将 F t 乘以体积系数 (88/L) 0.1335 ，其中 L 是以英寸为单位的长度。8. 2.1E 等级的张力 F t 值以 88" (7'4") 为基准长度。对于超过 88" 的长度，将 F t 乘以 KL 。KL = (88/L) 0.125 ，其中 L 是以英寸为单位的长度。9. 当结构构件根据适用规范符合重复构件的条件时，允许 F b 增加百分之四 (4%)。
与人工神经网络的木聚合物复合材料的机械性能建模Mustafa AltayEroğlu，A， * Suat Altun，B和HasanHüsey
Mechanical properties (tensile strength (TS), modulus of elasticity in tensile (MET), flexural strength (FS), modulus of elasticity (MOE)) of the material to be obtained depending on the production parameters in the production of high-density polyethylene (HDPE) wood-polymer composites with Scots pine wood flour additive were predicted using Artificial Neural Networks (ANN) model and without破坏性测试。在研究的第一阶段，使用来自56种不同研究的有关木材聚合物复合材料的机械性能的不同研究开发了ANN模型。在第二阶段，为了确定模型的可靠性，使用未在模型的训练和测试中使用的输入参数估算输出值。基于相同的输入参数，产生了测试样品，并进行了机械测试。通过考虑平均绝对百分比误差（MAPE）值来比较从实验和ANN模型中获得的结果。在ANN模型的训练和测试阶段获得的测定系数（R 2）值均高于0.90。通过这种方式，ANN模型成功预测了木材聚合物复合材料的机械性能。由于从机械测试获得的大多数MAPE值低于10％，因此该模型被认为是可靠的模型。doi：10.15376/biores.19.3.4468-4485关键字：拉伸强度；弯曲力；弹性模量； HDPE; MAPE联系信息：A：Safranbolu的互助设计系，Safranbolu西YılmazDizdar职业学校，卡拉布克大学，Safranbolu/Karabuk，土耳其； B：土耳其卡拉布克大学卡拉布克大学技术学院工业设计工程系；答：土耳其杜兹克大学的林产品工业工程，杜兹斯大学林业教师； *通讯作者：altayeroglu@karabuk.edu.tr简介