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如果用户打算使用该设备指示罐内液体的体积/质量,建议首次校准是进行完整的“湿校准”,以在规定条件下建立罐内液位与该液体体积/质量之间的关系。典型程序包括根据校准表将雷达液位测量装置的读数与体积/质量指示进行比较。该表是为具有规定几何形状的固定储罐或反应器以及精确计量的参考液体体积/质量而建立的,例如在规定条件下使用参考校准流量计确定。上述所有测量(例如计量介质的数量、罐体几何形状、环境和工艺条件)都会影响整体测量不确定度。
双耳节拍脑刺激是一种支持家庭认知任务的流行策略。然而,这种家庭脑刺激可能对认知过程没有影响,任何智力提高可能只是安慰剂效应。因此,如果不相信它,它可能不会带来任何好处。在这里,我们在家中对 1000 人进行了测试,让他们进行两部分的流体智力测试。一些人在听双耳节拍的情况下参加了第二部分,而另一些人则在沉默或听其他声音的情况下参加了第二部分。双耳节拍组被分成三个小组。第一个小组被告知他们将听一些改善大脑工作的声音,第二个小组被告知中性声音,第三个小组被告知一些性质不明的声音。我们发现,听双耳节拍并不是中性的,因为无论在什么情况下,它都会显著降低分数。沉默或其他声音没有影响。因此,家庭双耳节拍脑刺激带来的效果与假设相反:它不但不能支持认知活动的有效性,反而可能会削弱它们。
迪拜,5 月 22 日(美联社)“随着伊朗核计划的紧张局势升级,美国军方本月公布了一枚威力强大的炸弹的照片,该炸弹旨在深入地下,摧毁可用于浓缩铀的地下设施。5 月 2 日,美国空军公布了 GBU-57 武器的罕见照片,该武器被称为“巨型钻地弹”。随后,美国空军撤下了这些照片 - 显然是因为这些照片泄露了有关该武器的成分和冲击力的敏感细节。照片发布之际,美联社报道称,伊朗正在稳步推进建造核设施,该设施可能超出 GBU-57 的射程,而 GBU-57 被认为是美国军方摧毁地下掩体的最后一种武器。随着人们对伊朗将核设施建在地下以加强其核设施的安全性的担忧日益加剧,美国在 21 世纪开发了巨型钻地弹。美国空军在密苏里州怀特曼空军基地的 Facebook 页面上发布了这些炸弹的图片。该基地是 B-2 隐形轰炸机机队的基地,这是唯一可以部署这种炸弹的飞机。在标题中,该基地表示已收到两枚巨型钻地弹,以便那里的弹药中队可以“测试它们的性能”。这并不是空军第一次发布这种炸弹的照片和视频,当时美国与德黑兰就其核计划的争端日益升级。2019 年,美国军方发布了一架 B-2 轰炸机投下两枚炸弹的视频。美国空军没有回应关于其发布和删除最新一组照片的原因的评论请求。最新照片显示炸弹上的模板标明其重量为 12,300 公斤(27,125 磅)。据称,炸弹携带的是标准炸药 AFX-757 和相对较新的炸药 PBXN-114 的混合物,美国国家安全局局长拉胡尔·乌多西 (Rahul Udoshi) 表示。
Sunderland Advanced Mobility Shuttle Project将对三个自动驾驶零发射Aurrigo Auto-Shuttles进行试用,该航天飞机将在桑德兰交汇处,桑德兰皇家医院和桑德兰大学校园之间的公共道路上运送乘客。虽然安全驱动程序将始终在船上,但该项目将开发并展示网络安全的远程监督协议,这是迈向商业部署的重要一步。该项目已获得政府的370万美元(300万英镑)的授予,由行业匹配,总计750万美元(600万英镑),由桑德兰市议会与Aurrigo,Stagecoach,Angoka Ltd,Newcastle University,Swansea University,Swansea University和Bai Communications合作。
如果在分部军官分段巡逻期间,一艘船进入或退出延长可用期,以便满足此计划的目的,该分部军官很可能不会分段巡逻。 分部军官应在首次巡逻时获得潜艇资格。这包括分配到 SY 单位的军官。 如果分部军官第一次尝试未通过 PNEO,他们将继续留在其第一个指挥部上。未通过的分部军官将在既定计划要求内尽快返回 PNEO。 如果分部军官第二次未通过 PNEO,他们将与 PERS-42 合作,确定后续详细说明选项。 该计划将包括从 2023 年 6 月 30 日起向其首次巡逻报告的分部军官。 军官将在康涅狄格州格罗顿的首次分部军官巡逻命令中被确定为 DIVO STEP。
摘要。通过跳动的心向反向散射的场的空间和时间演变,同时用连贯的光照亮了其宏观和微血管化。要执行这些血管化图像,我们基于对空间去极化的斑点场的选择性检测,主要通过多个散射生成的空间去极化斑点场的选择性检测。我们通过空间或时间估计来考虑斑点对比度的计算。我们表明,通过后处理方法,可以明显增加观察到的血管结构的信噪比,这意味着计算运动场,该方法允许选择从不同心跳时期提取的相似帧。此后来的优化揭示了血管微观结构,其空间分辨率为100μm。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物,包括其DOI。[doi:10.1117/1.jbo.28.4.046007]
心脏是心血管系统的一部分,负责泵送含氧和缺氧血液。它不像节拍器那样运作,通常每次心跳之间的间隔时间会有所不同,称为心率变异性 (HRV)。在患病或衰老过程中,由于自主神经系统功能障碍,HRV 会降低。这项工作的目的是利用机器学习技术表明,这些技术能够直接将心脏的变异性与疾病的程度联系起来。作为实际结果,这些技术可用于仅通过分析其时间序列来预测不同类型的疾病。我们工作中使用的第一种技术是无监督学习算法 (t-随机邻域嵌入)。我们表明,该算法仅通过分析时间序列就能区分疾病的类型和程度,我们表明可以设计一种能够学习这些特征的神经网络架构,将心脏变异性和疾病联系起来。在补充分析中,我们检查心脏变异性与置换熵直接相关,证明一个人越健康,他的心脏时间序列就越随机。我们使用深度学习从混淆矩阵和 ROC 曲线构建分类算法。该算法可以作为通过测量患者的 HRV 来诊断患者的切入点。
摘要:体内生物医学设备是振动能量收集研究最多的应用之一。在本文中,我们研究了一种新型高位移设备,用于收集心跳以驱动无导线植入式起搏器。由于位置特殊,设计此类设备时必须考虑某些限制。事实上,系统的总尺寸不得超过 5.9 毫米,才能在无导线起搏器内使用,并且它必须能够在低于 50 Hz 的频率下产生低于 0.25 m/s 2 的加速度。建议的设计是基于尺寸为 4.5 mm 的方形驻极体的静电系统。它基于准手风琴结构,具有非常低的 26.02 Hz 谐振频率和 0.492 N/m 的低刚度,使其在此类应用中非常有用。使用充电电压为 1000 V 的特氟隆驻极体,该装置能够在共振频率下以 0.25 m/s 2 的振动速率产生 10.06 μW 的平均功率。
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