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美国陆军工程兵团航空政策和标准
第 1 节：术语和定义 ...................................................................................................................... 1-1 1.背景 ...................................................................................................................................... 1-1 1.1.空隙 ...................................................................................................................................... 1-1 1.2.空中任务 ............................................................................................................................. 1-1 1.3.空中任务批准机构 (AMAA) ...................................................................................................... 1-1 1.4.机组人员培训计划经理 (ATPM) ............................................................................................. 1-1 1.5.航空计划经理 (APM) ............................................................................................................. 1-1 1.6.航空资源管理调查 (ARMS) ............................................................................................. 1-1 1.7.适航放行 (AWR) ...................................................................................................................... 1-1 1.8.封闭限制网络 (CRN) ...................................................................................................................... 1-2 1.9.机组人员 ...................................................................................................................................... 1-2 1.10.飞行 ...................................................................................................................................... 1-2 1.11.飞行训练文件夹 (FTF) ...................................................................................................................... 1-2 1.12.政府飞行代表 (GFR) ............................................................................................................. 1-2 1.13.发射和回收地点 (LRS) ............................................................................................................. 1-2 1.14.航空和远程系统管理信息系统 (MIS) (MARS) ................................................. 1-2 1.15.移动地图服务器 (MMS) ........................................................................................................... 1-2 1.16.公共飞机运营 (PAO) .................................................................................................... 1-2 1.17.小型无人机资格课程 (SQC) ...................................................................................................... 1-2 1.18.小型无人机系统 (SUAS) .............................................................................................................. 1-3 1.19.SUAS 机组人员....................................................................................................................... 1-3 1.20.第三方运营商.................................................................................................................... 1-3 1.21.无人机系统 (UAS) ............................................................................................................. 1-3 1.22.美国陆军工程兵团 SUAS 机组人员认证卡 ............................................................................................. 1-3
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
规格 - 机载传感器设施
POS AV 是用于机载直接地理配准的首屈一指的商业 GNSS-惯性解决方案。POS AV 与数码相机、胶卷相机、激光雷达系统、SAR 系统和数字扫描仪配合使用，每秒可精确测量数百次空中传感器的位置和方向，在数据捕获的准确时刻考虑所有运动变量。无论是实时测量还是使用高效的 POSPac Mobile Mapping Suite (MMS) 软件进行后期处理，数据都可用于将传感器数据精确地地理配准到地球或本地测绘框架，而无需地面信息，从而消除了耗时的空中三角测量步骤。POS AV 非常适合支持精确测绘工作，特别是在恶劣环境和快速响应能力下，在这些环境中，地面控制数据可能无法获得或无法物理收集。POS AV 集成了精密 GNSS 和惯性技术，由 Applanix 的行业领先专业知识和对技术创新的持续投入提供支持。POS AV 提供简化和自动化的数据工作流程以及内置的质量控制功能，可提高所有航空测绘应用的生产力。
招标邀请 - NTPC可再生能源有限公司（全资...
1. 在马哈拉施特拉邦 Dhule 联合变电站 (ISTS) 附近安排以永久业权/租赁方式持有的政府/私人土地（5 英亩/兆瓦）。租赁期至少为 29 年 11 个月。 2. 通往联合变电站的必要进场道路，包括自行或通过国家机构连接地块（如不易获得）。 3. 对地块进行地形测量并进行任何切割/填充压实，以保持太阳能项目用地 10% 的平均坡度，以便安装基于跟踪器的 MMS。（跟踪器系统不属于投标人的职责范围）。土地坡度最好是朝一个方向，南北方向至少 100 米长。 4. 仅根据地基设计的要求对联合变电站和输电系统进行岩土技术调查。 5. 对提供的土地进行围栏，包括入口/出口大门（每个地块至少 2 个），包括安全小屋（根据招标图），用于太阳能项目（Tr 除外）。线路相关用地。B.电力疏散相关工程
招标
1. 在马哈拉施特拉邦 Dhule 联合变电站 (ISTS) 附近安排以永久业权/租赁方式持有的政府/私人土地（5 英亩/兆瓦）。租赁期至少为 29 年 11 个月。 2. 通往联合变电站的必要进场道路，包括自行或通过国家机构连接地块（如不易获得）。 3. 对地块进行地形测量并进行任何切割/填充压实，以保持太阳能项目用地 10% 的平均坡度，以便安装基于跟踪器的 MMS。（跟踪器系统不属于投标人的职责范围）。土地坡度最好是朝一个方向，南北方向至少 100 米长。 4. 仅根据地基设计的要求对联合变电站和输电系统进行岩土技术调查。 5. 对提供的土地进行围栏，包括入口/出口大门（每个地块至少 2 个），包括安全小屋（根据招标图），用于太阳能项目（Tr 除外）。线路相关用地。B.电力疏散相关工程
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
抗震建筑 - 减灾
ASCE 美国土木工程师学会 ASME 美国机械工程师学会 ANSI 美国国家标准协会 API 美国石油学会 AW A 美国水务协会 BSSC 建筑抗震安全委员会 CFR 联邦法规 CPUC 加州公用事业委员会 DOA 农业部 DOD 国防部 DOE 能源部 DOI 内政部 DOT 交通部 EERI 地震工程研究所 EPA 环境保护署 FEMA 联邦紧急事务管理局 FERC 联邦能源管理委员会 FHWA 联邦公路管理局 GLFL 气体和液体燃料生命线 GSA 总务管理局 HUD 住房和城市发展部 LNG 液化天然气 LPG 液态丙烷气 MMS DOI 矿产管理局 NASA 美国国家航空航天局 NCEER 国家地震工程研究中心 NIST 国家标准与技术研究所 NOAA 美国国家海洋和大气管理局 NTSB 国家运输安全委员会 OCS 外大陆架 PGE 太平洋天然气和电力公司 TCLEE 生命线地震工程技术委员会， ASCE TRB 交通研究委员会 TVA 田纳西河谷管理局 UBC 统一建筑规范 USGS 美国地质调查局 DOI
Ridinilazole与万古霉素的随机，双盲，第3阶段的安全性和功效研究用于治疗梭状芽胞杆菌艰难梭菌感染：微生物组和反应的代谢相关性
Sargururia，博士，博士； Aiemaré，博士； Joshua C. Bis，博士；艾达·苏拉卡（Ida Surakka），博士； 7月，MSC； Piirre Joly，博士； Maria J. Knol，MSC； Ruiqi Wang，MSC； Yang，博士学位； Claudia L. Satzabal博士；亚历山大·祈祷（Alexander Prayons），理学硕士； Alitt Mera，PD； Vincent Bouteloup博士； Phah Phuah，医学博士，MMS； Cornelia M. Van，Phdn，PhD； Crucha Carlos博士； Carole Dufout，博士；医学博士Genevièves；奥斯卡·洛佩兹（Oscar L. Lopez），医学博士； Bruce M. Psaly，医学博士，博士；医学博士克里斯托弗（Christopte）； Philips Auouyel，医学博士； H. Adams，医学博士； Hulig Jaci-Gada，PD； Arfan Ikram，医学博士，PD； Vilmundur Gudnason，医学博士，PD； Lili，博士； Bendik S. Winsvold，医学博士； Kristian Heem，医学博士；保罗·M·马修斯（Paul M. Matthews），医学博士，德菲尔（Dphil）； W. Longst，医学博士；医学博士Sushedri； Leore J. Launer博士；医学博士Debette，医学博士，博士
Android移动设备中对恶意软件的检测和预防：文献评论
尽管仅存在几年，但移动设备仍稳步上升成为最广泛使用的计算机设备。鉴于可以安装第三方应用程序的智能手机的人数，对于最终用户和服务提供商来说，这是一个越来越重要的问题，以确保设备和基础网络都安全。由于此类功能和功能，人们将更依赖于SMS，MMS，Internet Access，在线交易等应用程序。从低成本手机到高端豪华手机的数千台设备由Android操作系统提供动力，Android操作系统已经主导了智能手机市场。这是关于使来自所有社会经济背景的人们在日常活动中获取和使用移动设备的可能性。响应这种日益普及的是，引入Android市场的新应用程序数量飙升。最近出现的各种移动恶意软件引起了安全职业和学者的关注。鉴于手机行业的持续扩展，将其用于犯罪活动的可能性只会在将来继续增加。本文回顾了有关Android移动设备中恶意软件检测和预防的文献，分析有关主要研究和任务的现有文献，并涵盖文章，期刊以及数字资源，例如Internet安全出版物，科学研究和会议。