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精细的木工和橱柜制造教师
职位标题：精细的木工和柜子制作讲师议价单位/工资范围：MEA教职员工； $ 43,399.90- $ 48,846.97取决于资格和经验。责任：EMCC希望填补全职精美的木工和橱柜培养讲师职位，以便于2022年8月22日开始。选定的候选人将是一个以学习者为中心的精确的人，具有开发课程的能力，其中包括就业能力必需品和技术内容，以满足当前的行业实践。此职位需要铣削，装配，手动工具，电动工具和商店机械（包括CNC）体验的橱柜制造和木工背景。理想的候选人将具有领导经验和卓越的沟通技巧，并将教授基础和中间木工中的全部课程，为学生提供建议并在大学委员会任职。其他工作职责包括设备维护以及先进的材料和供应计划。木工，橱柜制造或施工或该领域的5 - 7年经验的最低资格学位。首选资格：学士学位。能够支持高危学生。课程和课程开发技能。对教学的合作，创造性和热情。福利：雇主为雇员付费健康，牙科和人寿保险，缅因州退休或TIAA-CREF的选择以及病时间。申请程序/截止日期：电子邮件求职信，简历，成绩单和联系信息，以提供三个专业的参考文献resumes@emcc.edu。申请材料的审查将从2022年5月31日开始，并继续直至填补该职位。注意：缅因州东部社区学院需要在雇用或参加常规测试时进行疫苗接种证明，以代替疫苗接种证明。机构摘要：缅因州东部社区学院提供30多个一年和两年的课程选择，以及短期和专业培训和商业，行业和社区的再培训课程。我们授予应用科学，科学副学士和艺术学位副学士；证书；文凭；以及定制，短期课程和课程的完成文件。占地72英亩的校园位于班戈（Bangor），距离缅因州风景秀丽的海岸和山脉仅几步之遥。EMCC致力于为所有学生提供良好平衡的教育，该教育侧重于解决问题，决策，沟通，社会理解，计算机应用，数学和科学。我们的技术计划包括专业领域的技术理论和应用方面的集中研究，我们的所有计划都提供了文科课程，以构成终身学习的基础。我们的计划和学生支持服务旨在发展我们周围复杂世界的领导能力，个人责任，团队合作和欣赏。
估计携带精细电流的能力
估计携带精细电流的微波零件公司（MCI）使用几种不同的电线类型（金，铜，金镀铜，银，铝和镍合金）来制造微型空气线圈。每种电线类型都提供不同的优势或缺点。例如，许多客户使用了金属丝，因为其高氧化电阻，高电导率和与电路垫键合的相对易于性。金线的主要缺点是每线性英尺的成本。铜比黄金更实惠，并提供了优质的电气和热性能，同时提供了较低的金属间生长和机械稳定性的增加。镀金铜提供了一种解决方案，该解决方案将黄金和铜的优势以比纯金更低的价格结合在一起。许多MCI的电线供应商没有通过电线类型和量规（AWG）指定最大电流。供应商担心的是变量太多（电线长度，垫子大小，债券类型等）提供可靠的最大电流。许多电线供应商为每种电线类型提供电阻和介电，并建议客户计算电流。一个供应商提供了一个非常保守的方程式，用于计算细铜线的最大电流为（电线直径）2 * 4869.48。供应商建议也可以将相同的方程式用于金线。MCI认识到，最大电流是我们许多客户设计的重要参数。MCI使用修改后的Preece方程来确定最大电流。修改后的preece方程是：i = k * d 1.5其中：i =电流[amps] d =电线直径[英寸] k = MIL-M-M-38510J提供的常数
细颗粒物质的发育毒性
摘要：颗粒物尺寸≤2.5µm（PM 2.5）是一个关键的环境威胁，极大地助长了全球疾病负担。然而，伴随着该领域的快速研究进展，现有的关于发育毒性的研究仍然受到数据源有限，质量不同和深入的机械分析不足的限制。本综述包括当前可用的流行病学和实验室证据，并全面地表征了PM 2.5对不同地区和各种污染源发展的个体的不利影响。此外，本综述探讨了PM 2.5对不同种族，性别和社会经济水平的个人对不良出生结果以及心肺和神经系统发展的影响。此外，PM 2.5的不良健康影响的分子机制主要包括转录和翻译调节，氧化应激，炎症反应和表观遗传调节。研究了有关公共卫生与PM 2.5之间关联的主要发现和新颖观点，强调了将来的研究需要探索其来源，组成和性别特定的效果。此外，还需要进一步研究，以深入研究更复杂的潜在机制，以有效预防或减轻空气污染对人类健康的有害影响。
测量和分析精细运动技能
食指的运动捕捉生物力学可以涵盖广泛的主题，从触觉反馈到人体工程学负荷考虑以及许多与伤害相关的指标。这些分析的基础是食指运动范围和关节位置的运动捕捉，这需要高精度和可重复性的测量。如图 1 所示，此测量所需的传感器必须根据手指本身的小尺寸进行尺寸调整。根据所需模型的分辨率，可以将微型传感器放置在每个单独的手指节段或单个节段上。标准尺寸的传感器或微型传感器也可以放置在手上作为运动链的基础。放置传感器后，可以数字化其他地标以满足手和手指运动模型的要求。
基于深度学习的精细手部分类......
摘要 — 从脑电图信号中对不同的精细手部运动进行分类代表着相关的研究挑战，例如在用于运动康复的脑机接口应用中。在这里，我们分析了两个不同的数据集，其中精细手部运动（触摸、抓握、手掌和侧抓握）以自定节奏的方式执行。我们训练并测试了一个新提出的卷积神经网络（CNN），并将其分类性能与两个成熟的机器学习模型进行了比较，即收缩 LDA 和随机森林。与以前的文献相比，我们利用神经科学领域的知识，并在所谓的运动相关皮质电位（MRCP）上训练我们的 CNN 模型。它们是低频（即（0.3,3）Hz）的脑电图幅度调制，已被证明可以编码运动的几种属性，例如抓握类型、力量水平和速度。我们表明，CNN 在两个数据集中都取得了良好的表现，并且与基线模型相似或优于基线模型。此外，与基线相比，我们的 CNN 需要更轻松、更快速的预处理程序，为其在线模式（例如，许多脑机接口应用）中的可能使用铺平了道路。