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尤里·雷森德·丰塞卡
∗（即将举行）INFORMS 年会，凤凰城，2023 年 ∗ 经济学和计算会议 (EC'23)，伦敦，2023 年 ∗ RMP 年会，伦敦，2023 年 ∗ MSOM 年会，蒙特利尔，2023 年 ∗ POMS 年会，奥兰多，2023 年 ∗ INFORMS 年会，印第安纳州，2022 年
Yuri Gagarin的宣传-PURDUE E -PUBS
周日泰晤士报。https://www.sundaytimes.lk/210404/education/60th-anniversary-of-yuri-gagarins-spaceflight-spaceflight-and-visit-to-ceylon- 438701.html-438701.html＃：〜： 201961年12月20日％。
飞向无限，来自日本 - Yuri Group
日本太空行业先驱企业 ispace 正在提供一种太空投资方式，通过专注于基础设施和流程，同时搭上大型太空火箭的便车，从而有可能将风险降至最低。这既是积极的，也是有风险的，因为它使“工具制造商”依赖火箭制造商来发展业务。这也使他们依赖其他风险更高的参与者，如太空采矿者，来真正推动太空经济。不过，作为一家多元化的太空公司，在各个领域签订合同，可以提供平衡和更多的商业载体。
Yuri Bozzi，博士简历更新于 1 月 19 日，
• 1993-94 年：以良心拒服兵役者身份访问学者（以公务服务代替兵役）。Consorzio Mario Negri Sud，基耶蒂，
智能系统的概念用于对飞机Aleksandr Yu进行故障排除。 Yurin 1,2，Yuri V. Kotlov 2和Vladimir M. Popov 2
特别是[4]考虑了用于对飞机进行故障排除的系统，包括设备的数学模型，并确保该模型与飞行日志（电子移动应用程序）和电子文档中的条目的相互作用。使用此模型，设备故障及其原因之间建立了对应关系。同时，本文未指定飞机的类型和使用的模型，而是在概念层面提供了基本解决方案。[5]描述了旨在通过将技术文档添加到其内存中，以快速访问它，旨在升级/扩展机上维护系统（OBMS）[6]。提出了一种算法，用于从特定的失败转换为打开故障排除手册的所需页面。在[7]中提出了故障排除任务的形式化以及综合通用飞机设备的最佳故障排除策略的方法。
引用本文：Yuri Loginov，Vladimir Kuznetsov。一种定量确定土壤水提取物中硫酸盐离子的新方法
摘要：提出了一种方法和必要的分析设备，用于从土壤和水性培养基中的硫酸盐离子进行质量定量测定，并提出了水性培养基中的硫酸盐离子，其中包括以下事实，即将已知量的2-水性氯化氯化物含有氯化氢添加到分析样品的等分样品中。所得的不溶性硫酸钡化合物降低了氯化钡的初始浓度。在特殊设计的火焰分光光度法分析仪上确定溶液中剩余的氯化钡量。这使您可以计算与钡相关的硫酸盐离子的量，该硫酸盐是由设备程序自动执行的。通过所提出的水样中提出的方法可靠确定的硫酸盐离子浓度范围为10至100 mg/dm 3。可靠确定的从0.2至2.4 c（1/2SO4）mol/dm 3（从10到115 mg/dm 3）的土壤提取物中硫酸盐离子的浓度范围。必须用蒸馏水多次将较高浓度的硫酸盐离子稀释。该方法使确定水土壤提取物，淡水储层和河流，地下来源，自来水，沉积物，被工业企业的硫酸排放污染的沉积物是可能的。该方法非常简单，准确且富有成效。该方法由国家乌拉尔研究所（MVI-66373620-007-2018）认证，并由联邦技术法规和计量署（RosStandart）批准，作为No.253.0080/ra。RU.311866/2019。 专利号 2681855在俄罗斯联邦知识产权服务公司的优先级，日期为2017年9月15日的优先级，用于确定硫酸盐离子形式的硫酸盐在土壤中的硫酸盐离子的形式，并从土壤中及其所需的设备确定。 在这些物体中确定硫酸盐离子的详细方法在书中发表在《开放媒体：“使用流动分析技术对土壤，植物和水生环境的农业化学和化学参数的确定”，由俄罗斯科学院学院院士编辑。RU.311866/2019。专利号2681855在俄罗斯联邦知识产权服务公司的优先级，日期为2017年9月15日的优先级，用于确定硫酸盐离子形式的硫酸盐在土壤中的硫酸盐离子的形式，并从土壤中及其所需的设备确定。在这些物体中确定硫酸盐离子的详细方法在书中发表在《开放媒体：“使用流动分析技术对土壤，植物和水生环境的农业化学和化学参数的确定”，由俄罗斯科学院学院院士编辑。
参考：Lee Jae Seung，Morita Yuri，Kawai Yusuke K.，Covaci Adrian，Kubota Akira。
参考：Lee Jae Seung，Morita Yuri，Kawai Yusuke K.，Covaci Adrian，Kubota Akira。 doi）：https：//doi.org/10.1016/j.chemosphere.2019.125738引用此参考：https：//hdl.handle.net/10067/10067/1666212121215151515151162165165141
Zhilong Weng
Zhilong Weng是科隆大学和科隆大学医院的博士生，由Yuri Tolkach监督。 他从德国达姆施塔特技术大学获得了计算工程硕士学位，他专注于计算机视觉研究，包括传统的图像处理和基于深度学习的图像检测。 他目前的研究重点是推进计算病理学中的人工智能应用。Zhilong Weng是科隆大学和科隆大学医院的博士生，由Yuri Tolkach监督。他从德国达姆施塔特技术大学获得了计算工程硕士学位，他专注于计算机视觉研究，包括传统的图像处理和基于深度学习的图像检测。他目前的研究重点是推进计算病理学中的人工智能应用。
可持续发展的私人慈善事业，2018-20
作者对经合组织的教育和技能局的同事表示感谢，以获得宝贵的意见和建议。JulianaGonzálezRodríguez在整个报告的整个准备过程中提供了支持。Ricardo Sanchez Torres和Dongwook Choi在数据收集过程中提供了管理支持；里卡多·桑切斯·托雷斯（Ricardo Sanchez Torres）还支持该报告的生产。Francois盯着最初的研究设计。SolèneBurtz，Young Chang，Jonathan James，Jason McGrath和Christopher Olivares支持了数据收集工具的开发。Duncan Crawford，Sophie Vayssettes和Michael Ward提供了报告草案的反馈。在萨沙·拉米雷斯·休斯（Sasha Ramirez Hughes）的指导下，夏洛特·贝尔（Charlotte Baer）和德拉·辛（Della Shin）为生产和交流提供了支持。该团队还要感谢Andreas Schleicher（教育和技能总监）和Yuri Belfali（幼儿和学校部门负责人）对报告的整体指导和反馈。Yuri Belfali还支持第6章的数据收集和分析。