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雷诺-太浩国际机场的新方法...
但随着旅客出行量预计每年将超过 650 万人次，而特斯拉等有望实现增长的公司推动了货运量的增长，很明显，RNO 的未来计划不仅需要适应未来的旅客增长，还需要考虑机场如何扩大其对里诺-太浩地区的积极影响。机场利用高效、交通便利的机场可以为该地区带来竞争优势这一事实，将里诺-太浩地区定位为西部各州的中央配送枢纽，以帮助推动更大的经济发展。
治疗难以愈合的伤口的方法 - 新加坡
通过早期抗生物膜干预策略治疗难以愈合的伤口：伤口卫生 Christine Murphy、Leanne Atkin、Terry Swanson、Masahiro Tachi、Yih Kai Tan、Melina Vega de Ceniga、Dot Weir、Randall Wolcott、Júlia Ĉernohorská、Guido Ciprandi、Joachim Dissemond、Garth A James、Jenny Hurlow、José Luis Lázaro MartÍnez、Beata Mrozikiewicz-Rakowska 和 Pauline Wilson 《伤口护理杂志》 2020 29:Sup3b、S1-S26
纳米技术作为农业的环保方法
由于自然资源有限、农业部门粮食作物生产率低、气候变化迅速和人口增长迅速，全球粮食安全现在已成为最具挑战性的问题。研究人员正试图采用更新的创新和技术来增加粮食作物的产量以满足需求。纳米技术是最具挑战性的技术之一，它可以提高可持续农业中作物的生产力，纳米肥料、纳米农药、纳米生物传感器和基于纳米材料的修复策略具有重要意义。生产纳米颗粒 (NP) 的物理和化学过程对生态系统有不利影响。因此，使用各种微生物进行 NP 的绿色合成提供了一种更有前景和可持续的替代方案。纳米技术前景广阔，因为它具有许多潜在好处，例如改善食品质量、最大限度地减少农业投入和通过吸收土壤中的养分来丰富植物。纳米颗粒可用作纳米肥料、独特的农用化学品载体和定位或调节营养输送，并改善作物保护。纳米材料的潜力为可持续农业带来了一场新的绿色革命。
我们的商业和可持续发展方法
我们的高级管理团队负责实施我们的可持续发展战略，包括制定目标和实现目标的进展。我们还有一个由约 100 名 Teck 员工组成的专门公司团队，他们的主要工作职责是监督我们在环境、社会和社区问题上的集体努力。总经理负责在其运营中实施 Teck 的内部可持续发展相关标准（可持续发展标准）以及外部会员资格和自愿要求，确保符合国际标准化组织 ISO 14001 标准并获得认证（如适用），并持续实现年度可持续发展目标，包括我们的可持续发展目标。每位总经理都向其各自业务部门的副总裁或高级副总裁汇报。
评估准备情况的系统方法...
正在开发和采购过程中的系统在接近国家空域系统的实施时，必须表现出越来越高的成熟度和安全性。必须完成多项必需的活动，以证明系统在实施前的“准备就绪”或成熟程度。这包括解决有关用户参与和操作准备的问题，例如：如何应对人机集成挑战？如何在整个开发生命周期中捕捉人类表现的差异？2021 年 9 月，美国国家标准协会 (ANSI) 和人因与人体工程学学会 (HFES) 发布了人类准备水平 (HRL) 量表，即 ANSI/HFES 标准 400-2021，“系统开发过程中的人类准备水平量表”。HRL 量表用于评估、跟踪和传达系统对人类使用的准备情况。它旨在补充美国国家航空航天局 (NASA) 开发的现有技术准备水平 (TRL) 量表，该量表用于衡量和传达技术的成熟度。本研究提供了一种方法，可根据现有的研究、采购和系统开发流程定制 HRL 量表。它还确定了将现有人为因素工作活动和输出数据与 HRL 量表相结合的具体机会。结果可以为使用 HRL 量表作为现有流程的增强而不改变现有流程提供基础。根据所审查的文献，自 2021 年 9 月量表编纂以来，联邦航空管理局 (FAA) 是世界上第一个在此背景下推进使用 HRL 的民航局 (CAA)。
一种蓝色的分离和转化方法
起草和实施一个以最小风险的快速分离计划，而无需依靠过渡服务协议（TSA）（TSA）取决于数据分析公司，Francisco Partners之间的密切合作，而技术集团销售数据分析公司。Francisco Partners寻求另一个队友，可以带来外部视角并帮助实现预期的目标 - 质量高效。Francisco Partners与Deloitte互动，以帮助执行分离和站立式的努力，重点关注数据分析公司的财务和销售职能，这主要是其领先的现货和记录到记录的报告技术能力。
脑肿瘤分类方法
摘要。脑肿瘤诊断是一个复杂的问题，需要专业技能和知识。手动分析通常很耗时，而且解释结果的主观性很强。卷积神经网络 (CNN) 已成为一种有前途的解决方案，可自动从磁共振图像 (MRI) 中对脑肿瘤进行分类。CNN 是一种神经网络，可以自动学习并从图像中提取相关特征，使其在应用于深度学习算法时特别适合这项任务。文献中广泛探讨了 CNN 在脑肿瘤诊断中的应用，许多研究报告了有希望的结果。通过利用标记的 MRI 数据集，CNN 可以学习准确检测和分类不同类型的脑肿瘤，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体腺瘤。这些模型已被证明在某些情况下优于传统的机器学习算法，甚至优于人类专家。本文介绍了一种旨在从 MRI 中识别和分类脑肿瘤的 CNN 模型。该模型在大量 MRI 数据集上进行训练，并在独立测试集上评估其性能。考虑到所有验证步骤，该模型的准确率达到 99%，并且优于最先进的脑肿瘤分类方法。当考虑单个类别时，胶质瘤、脑膜瘤、背神经瘤和垂体的准确率分别为 100%、98%、99% 和 99%。开发准确有效的脑肿瘤诊断方法对于改善患者预后和降低医疗成本至关重要。本文可以为日益增多的医学图像分析深度学习文献做出贡献，从而加深我们对如何充分利用这些强大算法来解决现实世界医疗问题的理解。
基于虚拟存储的聚合方法
摘要 越来越多的电动汽车 (EV) 数量将对电力系统构成挑战，但 EV 也可能通过智能充电支持系统平衡。在尊重计算约束的同时对 EV 的系统级影响进行建模需要汇总各个配置文件。我们表明，研究通常依赖太少的配置文件来准确模拟 EV 的系统级影响，而单个配置文件的简单汇总会导致高估车队的灵活性潜力。为了解决这个问题，我们引入了一种可扩展且准确的聚合方法，该方法基于将不受控制的充电策略的偏差建模为虚拟能量存储的想法。我们将其应用于德国案例研究，并估计平均灵活性潜力为 6.2 kWh/EV，仅为简单聚合结果的 10%。我们得出结论，我们的方法可以在能源系统模型中更真实地表示 EV，并建议将其应用于其他灵活资产。
元宇宙中的动机双重过程方法......
方法：在这项研究中，我们的目的是研究大脑额叶的不对称激活是否有助于描述消费者的选择。为了获得更强的实验控制，我们在虚拟现实零售店设计了一个实验，同时使用脑电图 (EEG) 记录参与者的大脑反应。在虚拟商店测试期间，参与者完成两项任务；首先，从预先定义的购物清单中选择商品，我们将这一阶段称为“计划购买”。其次，受试者被告知他们也可以选择不在清单上的产品，我们将其标记为“计划外购买”。我们假设计划购买与更强的认知参与有关，而第二项任务更依赖于即时的情绪反应。
