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我和儿子被派往海外执行任务
当然，我们已经作为 Sentinelle 的一部分一起部署了。然后我看到马蒂亚斯穿着制服在埃菲尔铁塔下巡逻。但这仍然低于我们在马里经历的水平。尽管马蒂亚斯在伊尔玛风暴期间被派往新喀里多尼亚或圣马丁，但这是他第一次真正的海外行动。就我而言，我已经有 28 年的服务经验。所以这不是我第一次出国旅行，但这次真的很特别......到目前为止，我一直都是独自一人去的！
常见问题 天然气附加费和天然气储存中和费
征收天然气附加费的背景是联邦政府颁布的《天然气价格调整条例》，该条例于2022年8月9日生效。根据该条例，直接受到天然气进口总量大幅减少影响的天然气进口商有权获得替代采购部分额外成本的经济补偿，前提是天然气采购合同是在2022年5月1日之前签订的。原则上，受影响的额外成本的赔偿要求将只从2022年10月1日起存在。天然气进口商还有权在每月15个工作日之前向市场区域经理提交下个月赔偿要求的预付款申请。根据2022年9月19日对《天然气价格调整条例》的修订，2022年10月和11月的预付款不得早于2022年10月31日；这也适用于 2022 年 9 月 20 日之前提交的申请。分期付款应在提交申请后的十个工作日内到期，但不得早于要求分期付款的月份前一个月的 20 日。符合条件的公司有权获得 THE 的补偿，THE 将通过燃气附加费向市场区域的平衡组经理收取相应的费用。
第 41 届欧洲遗产日
此外，该部还有 9 个站点参与“查找！”行动。 » 旨在为从幼儿园到高中的学生提供免费活动计划，以提高他们对丰富的历史和建筑遗产的认识。其中包括：位于前陆军卫生服务博物馆中心的
制药技术百科全书
第 1 卷 21 CFR 第 11 部分回顾 / 1 吸收促进剂 / 13 药物吸收 / 19 固体表面吸附：制药应用 / 34 药物不良反应 / 46 处方药和非处方药产品的广告和促销 / 57 替代药物 / 66 无定形制药系统 / 83 分析程序：验证 / 92 药物开发中的动物 / 114 无菌处理：验证 / 127 自氧化和抗氧化剂 / 139 生物可吸收聚合物 / 155 药物的生物利用度和生物等效性 / 164 可生物降解聚合物作为药物载体 / 176 生物液体：分析 / 194 生物药剂学 / 208 药物的生物合成 / 228 生物技术和生物制剂 / 258生物技术衍生的药物产品：配方开发 / 281 生物技术衍生的药物产品：稳定性测试、灌装和包装 / 302 药物的生物转化 / 310 蒸汽灭菌的生物验证 / 325 血液替代品：氟碳方法 / 335 血液替代品：基于血红蛋白的氧载体 / 353 吹灌封：高级无菌处理 / 378 缓冲剂、缓冲剂和离子平衡 / 385 药物研发中的量热法 / 393 硬胶囊 / 406 软胶囊 / 419 致癌性测试：过去、现在和未来 / 431 手性分析方法 / 445 色谱分析方法：气相色谱法 / 463 色谱分析方法：高效液相色谱法
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
路透社研究所 2024 年数字新闻报告
为实现这一切，我们十分感谢我们的赞助商，特别是我们的主要赞助商 Google 新闻计划，该计划继续支持这项真正全球性的研究，此外还感谢 BBC 新闻、Ofcom、爱尔兰媒体协会、荷兰媒体管理局 (CvdM)、芬兰媒体产业研究基金会、Fritt Ord 基金会、韩国新闻基金会、英国爱德曼公司、日本 NHK 和路透社，以及我们的学术赞助商，包括莱布尼茨媒体研究所/汉斯·布雷多研究所、西班牙纳瓦拉大学、堪培拉大学、加拿大魁北克媒体研究中心和丹麦罗斯基勒大学。Fundación Gabo 继续支持将报告翻译成西班牙语。我们很高兴 YouTube 加入了赞助商行列，并感谢 Code for Africa 加大对报告的支持，使我们能够今年将摩洛哥纳入报告范围，因为我们将继续寻求扩大对大多数国家的覆盖范围。
图像、GMTI 和信息融合的神经方法 - DTIC
根据 JDL 数据融合组过程模型，在 0、1、2 和 2+/3 级进行数据和信息融合。为了支持多传感器 IMINT 和 GMTI 融合和 3D 可视化，我们构建了阿拉巴马州莫比尔码头和周边地区的 3D 站点模型，该模型允许使用我们现有的图像挖掘工具进行搜索，并提供 COP 环境，可以在其中模拟和可视化场景。我们开发了用于模拟交通和编写单个车辆移动脚本的软件，以支持场景创建。我们探索了几个新概念来支持 2+/3 级的更高级别的信息融合。一种方法源于对动态脉冲信息网络及其同步形式的神经处理的洞察。这些网络可以以关系和学习到的关联的形式绑定数据和语义知识。我们证明了使用这些网络在移动数据集中学习动态城市场景中移动车辆之间的简单关联的可行性。第二种方法涉及从图像和/或文本数据中提取知识结构。我们开发了两种从数据集中的概念共现中发现分类法的机制。我们证明了这些方法对融合图像和文本语料库的有效性。最后一种方法利用神经启发机制从移动的跟踪实体中学习正常行为模型。这些模型随后被使用
智能变压器中性点电流优化控制...
摘要 — 在三相四线低压配电系统中，不平衡负载会导致中性电流 (NC) 形成环路，从而导致功率损耗增加和中性电位变化。与传统电力变压器相比，智能变压器 (ST) 具有严格的电流限制以避免过流。然而，其在下游低压电网电压调节方面的优势可以提供调节过度 NC 的能力。本文提出了一种闭环 NC 优化控制，一方面，在满足标准 EN 50160 要求的正常运行中最小化 NC 电流，另一方面，在极端情况下抑制 NC 电流以避免 ST 过流损坏。根据曼彻斯特地区三相四线配电网，通过硬件在环设置和基于不平衡负载曲线下的 350kVA、10kV/400V、ST 供电配电网的案例研究，通过实验测试验证了所提出的控制策略。结果清楚地证明了所提出的NC优化控制策略对NC抑制和最小化的有效性和灵活性。