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民用航天短缺排名 NAC TI&E
缺口 1 0 5 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 14 缺口 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 3 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 4 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 缺口 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 18 缺口 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 缺口 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 5 缺口 9 0 0 0 5 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 12缺口 10 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 12 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 缺口 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 4 缺口 15 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 20 缺口 16 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 缺口 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 缺口 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 2 5 缺口 19 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 2 0 0 0 0 0 7 缺口 20 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 4 缺口 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 缺口 23 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 24 1 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 缺口 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 缺口 27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 缺口 29 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 30 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 缺口 31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 缺口 32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 缺口 33 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 34 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 35 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 7 缺口 36 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 37 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 2 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 10 缺口 38 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 39 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 40 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 41 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 3 缺口 42 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 缺口 43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 0 0 0 10 缺口 44 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 缺口 45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 缺口 46 0 1 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 缺口 47 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 缺口 48 0 0 0 2 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 缺口 49 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 2 缺口 51 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 52 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 缺口 53 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 5 5 缺口 54 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 5 缺口 55 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 56 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 57 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 6 缺口 58 0 ... 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 63 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 缺口 64 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 缺口 66 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5缺口 67 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 13 缺口 68 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 缺口 69 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 70 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 71 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 5 0 0 0 7 缺口 72 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 73 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 74 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 缺口 75 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 76 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 间隙 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 间隙 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 缺口 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 0 0 0 2 缺口 77 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 5 缺口 78 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 79 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 缺口 81 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 0 0 5 0 0 0 0 0 12 缺口 82 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2
2024 秋季法律评论
以下演讲附有口头演讲，并不旨在建立未包含在法规、规章或其他主管法律中的法律标准。本演讲中包含的未包含在法律中的声明对俄亥俄州药房委员会不具有约束力。本演讲中总结的法定和监管条款摘要并不旨在陈述所引用法规和规章的全部法定和监管要求。
计算机安全机器学习中的陷阱
在本文中，我们确定了10个常见的 - 微妙的跌倒，这对有效性和阻碍研究结果的解释构成了威胁。为了支持这一主张，我们分析了过去十年来30个顶级安全性PA PER中这些陷阱的流行，这些陷阱依靠ML来解决不同的问题。令我们惊讶的是，每张纸至少遭受三个陷阱；更糟糕的是，几个陷阱影响了大多数论文，这表明了问题的流行程度和子。尽管陷阱是广泛的，但了解它们削弱结果并导致过度乐观的结论可能更为重要。为此，我们对四个不同安全领域的陷阱进行了影响分析。该发现支持我们的前提，回应了社区的广泛关注。
最高事件频率计算中的常见陷阱
过程安全的主要目标是分析和减少与工业过程相关的风险，以确保对人员和环境的最终风险尽可能低。为了确定与过程相关的风险是否可以忍受，因此有必要计算与所考虑的事件相关的风险，并将结果与所选耐受性标准进行比较：这是定量风险评估（QRA）分析中使用的常见方法。与事件相关的风险，其性质（关于人，环境或财务上）都是事件可能性（通常在事件/年中表达）以及事件本身的后果（以损害表示）的函数。本文的目的是关注第一个参数（频率评估）：主要目标是不需要关于频率计算的数学论文（科学文献中有很多文章和专业来源，这些文章和专业来源涉及概率计算理论，因此，在现有风险分析中发现了频率计算中的概念计算中的概念误差。频率计算特别取决于执行危险识别研究的质量（例如HAZOP），以及适当地识别复杂系统中存在的常见原因失败，如果未正确识别，可能会导致对危险事件的可能性的错误评估。The final scope is to show how it is possible to fall into pitfalls during frequencies calculation if the hazards identification is not properly performed and if dependencies between safeguards are not properly assessed: usually these errors lead to obtain frequency values that have no physical meaning.
马尔代夫的降雨和温度前景
当前状态和主要气候驱动因素的预期状况。elNiño南部振荡（ENSO）中性条件很容易，中央和东部太平洋中的接近平均赤道海面温度（SST）接近平均水平。许多全球模型表明，在10月至12月的季节，LaNiña条件的发展可能性很高。印度洋偶极子（IOD）。全球模型预测了本赛季中保持中立的IOD可能性。Madden-Julian振荡（MJO）在本月初的第1阶段，预计将在第1个两周内向东传播到印度洋和海洋大陆，并在本月底到达西太平洋。气候模型的校准气候可预测性工具（CPT）用于将全局模型输出降低到局部规模。这些结果表明，全国各地的降雨略低。
年龄结构化模型，用于温度和降雨对
摘要本研究使用年龄结构的人群模型和一类孕妇研究了温度和降雨对疟疾传播动态的影响。已经分析了平衡溶液，并进行了数值模拟。结果表明，温度和降雨量的疟疾感染率显着很高（23。53 0 C - 39。 80 0 c）和（14。 82 mm -38。 分别为44毫米）。 结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。 因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。 关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；53 0 C - 39。80 0 c）和（14。82 mm -38。分别为44毫米）。结果表明，受影响最大的人群是最高五岁的儿童和孕妇，而移植传播的速度降低会增加没有疟疾感染的儿童的数量。因此，这项工作建议人类意识到温度，降雨量及其相应疟疾传播的相应范围的变化，以便他们采取预防措施。关键字：年龄结构；孕妇；温度和降雨；疟疾动力学；
深度学习和AI减少磁共振成像扫描时间：临床实践中的优势和陷阱
通过仅获取完整傅立叶重建所需的数据的一小部分来减少扫描时间[8]。副层成像（PI）技术，例如感官（敏感性编码）和grappa（广义自动校准的部分并行获取），使用伪造的阵列线圈同时捕获图像的不同部分，从而减少采集时间[5,6]。最近引入了压缩传感（CS）技术，通过利用图像在某个变换域中的稀疏性来重建图像（例如小波do-主）。它大大减少了所需的数据量，从而缩短了扫描时间[7]。最近，基于人工智能（AI）的算法，尤其是深度学习模型，正在使用明显较少的数据点重建高质量的图像。这些算法可以预测丢失的信息，从而减少了广泛的数据采集的需求。在这种情况下，包括GE Healthcare，Siemens Healthineers和Philips在内的不同供应商开发了基于AI的MRI加速技术[9]。这些先进的软件技术的开发显着提高了MRI扫描的效率，因此可以在先前所需的时间内获得高质量的IMPIMES。这些技术继续发展，这是由于持续的重新搜索以及AI和机器学习纳入医学成像的不断增加的驱动。通过减少扫描时间，这些创新改善了患者的体验，增加扫描仪的利用率并可能缩短等待列表。另外，深度学习重新构成 -减少MRI扫描可为患者和医疗保健提供者提供几个优势。最直观的优势之一是改善患者的舒适感。更快的扫描意味着患者在MRI机器上花费的时间更少，这可以减轻恐惧症的焦虑和不适，特别是对于幽闭恐惧症患者而言。减少扫描时间也降低了患者运动的可能性，这可能会降低图像质量并需要撤离，这使得MRI对于那些长期存在的困难的人（例如儿童，长老和患有特定的医疗状况）更可行。可行，在临床实践中，对镇静检查的需求可能会减少。另一个关键点是增加的可访问性，更快的约会可以导致更多可用的插槽，从而减少需要紧急诊断的患者的等待时间。此外，较短的扫描时间允许扫描更多的患者，从而改善了MRI吞吐量，随后提供了更好的资源管理，从而有可能减少对额外的MRI机器和相关成本的需求。这些改进会导致成本效益：降低运营成本，因为较短的扫描降低了功耗，可能降低运营成本和促进成本。另一方面，可以使用深度学习（DL）和AI技术来通过降低运动伪像的风险来提高图像质量，从而导致图像更清晰和更准确的诊断。
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统
cem-brochure-秋季版-2024.pdf
“3 月份在里约热内卢举行的筹备会议以及在本次部长级会议前几天举行的平行活动都体现了 CEM 和 MI 的参与和交付能力。当部长们动员起来并指明方向时，他们就会为取得有效成果铺平道路，而这正是我们将在 2024 年在巴西追求的目标。不同倡议和使命的构建和实施表明，我们已经建立了一个强大的社区，能够为共同目标进行对话、协作和合作，并能够采取具体行动并产生影响。”
生物多样性足迹评估 |瀑布
营业额数据 净销售额总额 采购数据 Vattenfall 提供的各采购类别支出 燃料采购数据 土地使用压力数据 风能 土地使用数据（例如来自 GIS） 天然气和近海能源的土地使用数据 气候变化压力数据 所有范围的排放数据 CO2eq 或 CO2 取水量 用水压力数据 取水量和用水量 对海洋生物多样性的影响 生态毒性数据 空气排放数据（汞） 其他生态毒性物质 采矿数据 硬煤消耗量（单位：MWh） 石油和天然气数据 石油和天然气消耗量（单位：MWh） 作物数据 能源作物（德国/波兰） 产品数据 铀、泥炭、废弃物（作为燃料）、生物质、高炉煤气 电力数据 外购电力