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11.B 废物特性 II.Bl 物理和...
OB/OD 单位处理的废物包括可使用和不可使用的弹药。可使用弹药包括军事训练演习和专门武器测试中使用的弹药。这些弹药包括（但不限于）点火器、弹药筒、炮弹、照明弹、火箭、烟雾弹、炸弹、推进剂和烟火。HERD 设施产生的废物包括（但不限于）研究和开发 (R & D) 实验炸药和传统炸药，例如 TNT、Comp B、Oetol 和 Tritonal。研发炸药包括 AFX 1100、AFX 453、AFX 931、PBXN 109、AFX 931-M 和 TNT /SNQ。表 II-1 列出了通用标准含能材料的基本成分，以及 HERD 生成的实验炸药。表 11-1 代表了可在埃格利夫尔 EAFB 处理的特定弹药的典型组件。
mda 词汇表，版本 4.0
主动防御 (TBMD) 主动防御通过在飞行中摧毁战区导弹来防御它们。在导弹弹道的所有阶段（助推、助推后、中段和末端）都需要有交战能力，以防止点防御饱和、抵消弹头效应并确保在保卫关键资产时将泄漏降到最低。因此，主动防御必须包括纵深防御，以提供使用不同技术的多种交战机会，增加杀伤概率，并反击敌人的反制措施。主动防御可以包括太空、空中、地面和海基系统。如果部署了战略弹道导弹防御系统，主动 TMD 应该得到这些系统的支持（但不限于这些系统），以增强战区的防御能力。主动防御被认为是 TMD 能力的四大支柱之一。（JCS J-38 CONOPS）
B.SC。 查看
主题的审查分布方案强制性主题：1。（a）印地语（b）一般英语或基本印地语（代替comp。印地语或非印地语学生）或印度文明的历史2。基本计算机应用程序3。环境研究核心主题4。物理5。化学6。数学7。动物学8。植物学9。地质10。地理11。国防和战略研究职业主题12。计算机应用程序13。生物技术14。微生物学B.Sc.第一部分的考试方案应在试卷中有三（03）个部分。A节应由十个问题（每个单位的02个问题）组成，每个问题为1.5分，所有这些都必须以约50个单词的方式回答。B节应包括七个问题（每个单元中的至少01个问题），分别为03个标记，以大约200个单词回答。必须在给定的七个中回答五个Questins。第C节应由每个05分的五个问题（来自每个单元的01个问题）组成，将以约500个字回答。任何三个问题都必须在给定五个问题中回答。每个纸张的纸张数量和最大标记以及通行证所需的最小标记将单独显示。候选人有必要通过理论部分传递，因为成功候选人的分类应如下：
带测量的量子电路描述语言的具体分类模型
在量子计算中，人们考虑一种特殊的存储器，其中数据以受量子力学定律支配的物体状态进行编码。量子数据的基本单位是量子比特，一般来说，量子存储器由可单独寻址的量子比特组成。根据不可克隆定理 [ 23 ]，量子比特是不可复制的对象。量子存储器的状态可以用复希尔伯特空间中的单位向量表示。量子比特的基本运算包括状态空间上的幺正运算（称为量子门）和测量，它们是返回经典布尔值的概率运算。量子计算的常用模型是量子电路的概念。量子电路由量子门和线组成。一条线代表一个量子比特，每个门连接到一条或多条线，是作用于相应量子比特的幺正运算。在该模型中，计算包括分配一个量子寄存器、应用一个电路（即按顺序的门列表），然后进行测量以返回经典数据。
电池储能系统 (BESS)
图 1.2：典型的集装箱式电池储能设施 1.2 电池组件和辅助基础设施 通常，BESS 由多个电池单元组成，这些电池单元组装在一起形成模块。每个电池单元包含一个正极、一个负极和一个电解质。一个模块可能由数千个协同工作的电池单元组成。模块通常包装在集装箱内（类似于集装箱），这些集装箱在交付时已预先组装好，以运送到光伏站点（图 1-3 显示了其中一个集装箱的内部）。将有许多这样的集装箱并行运行，以将系统的总存储容量增加到所需的容量。辅助基础设施可能包括： • 电池室； • 逆变器； • 开关设备室； • 监控和数据采集 (SCADA) 设备； • 热管理系统。 • 防火装置 • BESS 和 WEF 变电站之间的 MV 电缆（地下或架空） • 电源转换器 • HV/MV 开关设备 • BESS 周围可能的防火带
引用：Duriez P，Tolle V，Ramoz N等。评估神经性厌食症（Remano）女性患者的生物标志物：PR
抽象背景神经性厌食症（AN）是一种严重的精神疾病，与频繁复发和治疗反应的变异性有关。以前的文献表明，这种可变性受到病前脆弱性的影响，例如奖励系统的异常。几个因素可能表明这些脆弱性，例如神经认知标记（倾向于延迟奖励，认知灵活性差，决策过程异常），遗传和表观遗传标记，生物学和荷尔蒙标记物以及生理标记物。本研究将旨在识别出院后6个月后可以预测体重指数（BMI）稳定性的标记。这项研究的次要目的将集中在表征AN中缓解的生物学，遗传，表观遗传和神经认知标志物的表征。方法和分析将在三个不同的时间招募和评估一百二十五（n = 125）的女性成人住院患者：在住院开始时，出院时，六个月后。取决于第三次访问时的BMI，患者将分为两组：稳定缓解（BMI≥18.5kg/m²）或不稳定的缓解（BMI <18.5 kg/m²）。一百（n = 100）志愿者将作为健康对照。Each visit will consist in self-reported inventories (measuring depression, anxiety, suicidal thoughts and feelings, eating disorders symptoms, exercise addiction and the presence of comorbidities), neurocognitive tasks (Delay Discounting Task, Trail-Making Test, Brixton Test and Slip-of-action Task), the collection of blood samples, the repeated collection of blood samples around a standard meal and MRI scans at rest and while resolving a delay discounting task.
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
