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2024 年工作流体清单
Bw 2024 的 BSTFL 页面概览 页面概览 Bw 2024 的 BSTFL 表格 NATO 代码 Bw 代码 供应商品名称 表格 NATO 代码 Bw 代码 供应商品名称 表格 1a- 1 F-18 FY0010 燃料，汽油，飞机 表格 2b-18 不含 OY1255 白油，技术 表格 1a- 2 F-34 FY0015 燃料，涡轮，飞机 表格 3a- 1 G-353 GY3025 润滑脂，二硫化钼 表格 1a- 3 F-35 FY0020 燃料，涡轮，飞机 表格 3a- 2 G-354 GY3030 润滑脂，飞机和仪表 表格 1a- 4 F-44 FY0025 燃料，涡轮，飞机 表格 3a- 3 G-355 GY3035 润滑脂，石墨化 片 1a- 5 F-54 FY0035 燃料，柴油， 片 3a- 4 G-363 GY3040 润滑脂，锥形阀 片 1a- 6 F-58 FY0045 石油 片 3a- 5 G-372 GY3045 润滑脂，滚动轴承 片 1a- 7 F-63 FY0090 燃料，柴油，（煤油基） 片 3a- 6 G-394 GY3055 润滑脂，飞机 片 1a- 8 F-67 FY0065 燃料，汽油，机动车 片 3a- 7 G-395 GY3060 润滑脂，飞机 片 1a- 9 F-75 FY0050 燃料，柴油， 片 3a- 8 G-397 GY3070 润滑脂，飞机和仪表 片 1a-10 F-76 FY0085 燃料，柴油， 页 3a- 9 G-399 GY3075 润滑脂，飞机和仪器 页 1b- 1 无 FY0060 燃料，柴油， 页 3a-10 G-421 GY3020 润滑脂，滚动轴承 页 1b- 2 无 FY0080 燃料，柴油，（MGO DMA） 页 3a-11 G-460 GY3090 润滑脂，耐海水 页 2a- 1 O-133 OY1060 润滑油，矿物，涡轮发动机 页 3b- 1 无 GY3000 润滑脂，一般用途 页 2a- 2 O-135 OY1065 润滑油，矿物，涡轮发动机 页 3b- 2 无 GY3005 润滑脂，PTFE 页 2a- 3 O-138 OY1070润滑油，矿物，涡轮发动机 页 3b- 3 无 GY3010 润滑脂，航空 页 2a- 4 O-147 OY1075 润滑油，仪器 页 3b- 4 无 GY3015 润滑脂，滚动轴承，耐海水 页 2a- 5 O-148 OY1080 润滑油，合成，涡轮发动机 页 3b- 5 无 GY3095 润滑脂，滚动轴承，可生物降解 页 2a- 6 O-153 OY1090 润滑油，齿轮，（直升机） 页 3b- 6 无 GY3130 润滑脂（1），机动车辆和火炮设备 页 2a- 7 O-155 OY1095 润滑油，齿轮，（直升机） 页 4a- 1 H-515 HY5010 液压油，石油基 页 2a- 8 O-156 OY1100 润滑油，合成，涡轮发动机 片 4a- 2 H-522 HY5130 液压油，酯基 片 2a- 9 O-158 OY1110 润滑油，半液体 片 4a- 3 H-524 HY5135 液压油，酯基 片 2a-10 O-160 OY1115 润滑油，合成，涡轮发动机 片 4a- 4 H-537 HY5020 液压油，阻燃 片 2a-11 O-186 OY1013 润滑油，齿轮，（SAE 75W） 片 4a- 5 H-538 HY5105 液压油，阻燃 片 2a-12 O-204 OY1130 润滑油，半流动纸4a-6 H-540 HY5025液压液，基于石油的表2A-13 O-226 O-226 OY1140润滑油，齿轮，（SAE 80W-90）4A-7A-7 H-542 40）4a-8 H-544 HY5035液压液，阻燃纸2a-15 O-262 OY-262 OY1155润滑油，齿轮，（EP，ISO VG 100）4A-9 H-574 HY5110 HY5110 HY5110液压流体，基于凡士盘2A-16 O-26 O-278 OYY11160 LUBRICATION OIL（SAE）ORRICATION（SAE1160）。页 4a-10 H-575 HY5045 液压油，石油基 页 2a-17 O-1177 OY1170 润滑油，内燃机，二冲程 页 4b- 1 无 HY5005 液压油，管式反冲制动器 页 2a-18 O-1178 OY1175 润滑油，内燃机 页 4b- 2 无 HY5065 液压油，石油基，HLP ISO VG 68 页 2a-19 O-1180 OY1260 润滑油，内燃机，长寿命 页 4b- 3 无 HY5070 液压油，酯基 页 2b- 1 无 OY1000 润滑油，复合材料 页 4b- 4 无 HY5115 液压油，含水，难以清除。页 2b- 2 无 OY1005 润滑油，齿轮，（SAE 80W-90） 页 4b- 5 无 HY5120 液压油，含水，难以去除，ISO 页 2b- 3 无 OY1010 润滑油，齿轮，（SAE 75W） 页 5a- 1 C-620 CY6020 腐蚀抑制剂 (K2) 页 2b- 4 无 OY1015 润滑油，齿轮，OEP 215 页 5a- 2 C-630 CY6025 腐蚀抑制剂，乳化油 页 2b- 5 无 OY1020 润滑油，齿轮，（EP，ISO VG 320） 页 5a- 3 C-632 CY6030 腐蚀抑制剂 页 2b- 6 无 OY1025 润滑油，齿轮， (EP, ISO VG 460) 页 5a- 4 C-634 CY6035 腐蚀抑制剂 页 2b- 7 无 OY1030 润滑油，仪器 (FS) 页 5a- 5 C-635 CY6040 液压油，石油基 页 2b- 8 无 OY1180 润滑油，锯链 页 5a- 6 C-638 CY6070 腐蚀抑制剂，发动机 页 2b- 9 无 OY1195 润滑油，齿轮， (EP, ISO VG 150) 页 5b- 1 无 CY6010 腐蚀抑制剂 (K 19) 页 2b-10 无 OY1200 润滑油，冷却液压缩机， (I 型，ISO VG 页 5b- 2 无 CY6050 润滑油，内燃机 (SAE 30) 页 2b-11 无OY1205 润滑油，冷却液压缩机，（II 型，ISO VG 页 5b- 3 无 CY6075 腐蚀抑制剂（绳） 页 2b-12 无 OY1210 润滑油，冷却液压缩机，（III 型，ISO VG 页 6a- 1 S-720 SY7090 防卡剂 页 2b-13 无 OY1215 润滑油，冷却液压缩机，（IV 型，ISO VG 页 6a- 2 S-722 SY7095 防卡剂 页 2b-14 无 OY1220 润滑油，空气压缩机，（I 型，ISO VG 46） 页 6a- 3 S-732 SY7100 石墨，粉末 页 2b-15 无 OY1225 润滑油，空气压缩机，（II 型，ISO VG 100） 页 6a- 4 S-736 SY7110 电气绝缘化合物（有机硅剂） 片 2b-16 无 OY1230 润滑油，空气压缩机，（III 型，ISO VG 150) 表 6a- 5 S-737 SY7115 异丙醇，技术表 2b-17 不含 OY1250 润滑油，齿轮 (EP, ISO VG 220) 表 6a- 6 S-738 SY7120 变性乙醇
2023 年德国联邦国防军作战液体清单（BstfLBw 2023）
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智能足底压力卸载，以预防糖尿病足溃疡和截肢
糖尿病患者的下肢溃疡和截肢的高流行率与实现和维持降低高足底压力（PPS）的困难密切相关，这仍然是重要的危险因素。流动鞋类电流的有效性部分是由于患者对这些干预措施的依从性较差，这些干预措施会影响患者的日常生活活动。此外，当前可用的流量设备利用主要是被动技术，而PP分布是一个动态变化的过程，在脚下不同区域下，高PP区域的频繁转移。因此，需要射入能够定期和自主适应糖尿病患者PPS的鞋类的压力。本文的目的是总结正在开发中流动鞋类的智能压力的概念，这将调节糖尿病患者的PPS，以预防和治疗糖尿病足溃疡。我们的团队正在使用自动轮廓鞋垫创建这款智能鞋类，该鞋底将不断读取PPS并在前脚和脚跟区域中调整其形状，以重新分配高PP区域。PP重新分配过程将在穿鞋类时始终如一地执行。为了提高依从性，鞋类旨在类似于患者在日常生活中穿着的传统鞋子。分别在没有糖尿病的人和患有糖尿病的人的流量和用户看法评估的初步压力，对鞋类的未来方向表现出令人鼓舞的结果。总体而言，这款智能鞋类旨在预防和治疗糖尿病足溃疡，同时增强患者的可用性，从而最终预防下肢截肢。
真实世界的深层离线增强学习
在许多慢性疾病管理和重症监护应用中推荐最佳治疗策略的数据驱动方法越来越兴趣。强化学习方法非常适合这个顺序的决策问题，但必须专门在回顾性病历数据集上进行培训和评估，因为直接在线探索是不安全且不可行的。尽管有这一要求，但绝大多数治疗优化研究都使用了偏离RL方法（例如，在纯粹的离线设置中表现较差的双重深Q网络（DDQN）或其变体）。离线RL的最新进展，例如保守Q学习（CQL），提供了合适的替代方案。，但是在将这些方法调整到现实世界应用中仍然存在挑战，在这些方法中，次优示例主导着回顾性数据集，并且需要满足严格的安全限制。在这项工作中，我们引入了一种实用且理论上的过渡抽样方法，以解决离线RL培训期间的行动失衡。我们对糖尿病和败血症治疗优化的两个现实世界任务进行了广泛的实验，以将所提出的方法的性能与突出的非上线和离线RL基准（DDQN和CQL）进行比较。在一系列有原则和临床相关的指标中，我们表明我们提出的方法可以根据相关的实践和安全指南进行实质性改善。
引文：Chadwick P、Astley E、Dunn G 等人 (2022) 改善糖尿病足部减负的建议。糖尿病足杂志 25(1)
糖尿病患者是英国人口中的高危人群，足部健康是其管理的重要组成部分。足部护理不当会导致“一系列负面并发症”，从而导致截肢并最终导致患者死亡（Botros 等人，2017 年）。在预防和管理糖尿病患者足部溃疡时，卸载是护理中最重要的方面之一（Bus 等人，2020 年）。尽管有国际指南明确建议如何提供卸载足部的“最佳实践”，但在实践中，这可能无法有效进行或实施。组织了一系列在线讨论小组，管理糖尿病患者足部并发症的主要医疗保健专业人员可以讨论和分享卸载足部的“最佳实践”，并确定临床实践中经常遇到的挑战。这些讨论的结果是确定了一系列障碍（图 1），这些障碍
神经媒体、认知卸载和智力毅力
摘要 本文探讨了所谓的预期美德认识论，因为它预见了一些与近未来脑机接口技术（迈克尔·林奇（Michael Lynch）（2014）称之为“神经媒体”）相关的美德认识论风险。我分析了神经媒体如何对主体的智力特征产生负面影响，特别关注智力毅力这一美德，这涉及在实现智力目标的过程中面对挑战时坚持精神的倾向。首先，我提出并阐明了我所说的“认知卸载论证”，该论证认为，从美德责任主义理论的角度来看，由神经媒体这样的设备激励的过度认知卸载可能会破坏智力美德的发展。然后，我考察了认知卸载论证在智力毅力美德中的应用，认为神经媒体可能会以牺牲智力毅力为代价来提高认知效率。然而，如果以对认知负责的方式使用，认知卸载设备可能不会破坏智力毅力，反而会让人们从各种琐碎的智力劳动中解放出来，从而坚持他们认为更有价值的智力目标。
SpikeDeep-classifier：一种基于深度学习的全自动离线脉冲分类算法
摘要 目的。电极设计的进步已导致微电极阵列具有数百个通道，可用于单细胞记录。在由此产生的电生理记录中，每个植入电极可以记录一个或多个神经元的尖峰活动 (SA) 以及背景活动 (BA)。本研究的目的是分离每个神经源的 SA。此过程称为尖峰排序或尖峰分类。高级尖峰排序算法非常耗时，因为在流程的各个阶段都需要人工干预。当前方法缺乏泛化能力，因为超参数的值并不固定，即使对于同一受试者的多个记录会话也是如此。在本研究中，提出了一种称为“SpikeDeep-Classifier”的全自动尖峰排序算法。所有评估数据的超参数值都保持不变。方法。提出的方法基于我们之前的研究 (SpikeDeeptector) 和一种新颖的背景活动拒绝器 (BAR)，它们都是监督学习算法和无监督学习算法 (K-means)。 SpikeDeeptector 和 BAR 分别用于提取有意义的通道并从提取的有意义的通道中去除 BA。一旦从数据中完全去除 BA，聚类过程就会变得简单。然后，对仅来自神经源的剩余数据应用具有预定义最大聚类数的 K 均值。最后，使用基于相似性的标准和阈值来保留不同的聚类并合并看起来相似的聚类。所提出的方法称为聚类接受或合并 (CAOM)，它只有两个超参数（最大聚类数和相似性阈值），在调整后对于所有评估数据保持不变。主要结果。我们将算法的结果与真实标签进行了比较。该算法在人类患者数据和公开可用的标记非人类灵长类动物 (NHP) 数据集上进行了评估。BAR 在人类患者数据集上的平均准确率为 92.3%，在 (K-means + CAOM) 之后进一步降低到 88.03%。此外，BAR 在公开可用的 NHP 标记数据集上的平均准确率为 95.40%，经过 (K-mean + CAOM) 后降至 86.95%。最后，我们将 SpikeDeep-Classifier 的性能与两位人类专家进行了比较，其中 SpikeDeep-Classifier 产生了可比的结果。意义。SpikeDeep-Classifier 在不同物种、不同大脑区域的多个记录会话的数据集上进行了评估
基于智能手机的糖尿病黄斑水肿离线人工智能筛查
(OCT) 图像，一些研究成功地使用 AI 来检测单一疾病表现的存在，例如视网膜内积液的存在、视网膜黄斑硬化症的存在或黄斑液的量化。2–4 该领域的一种可能的 AI 应用是为居住在缺乏眼科医生或训练有素的验光师的地区患者提供筛查和诊断帮助。然而，现代网络包含数百万个学习到的连接。总的趋势是设计更深、更复杂的网络以实现更高的准确性。这些人工智能程序通常需要高科技和昂贵的计算机系统，其中包含先进的图形处理单元，而这些单元通常是医疗保健不足或低收入地区的公用事业所负担不起的。在这种情况下，基于智能手机的高精度、低设备要求的移动人工智能系统极其重要和有用。智能手机应用程序 (app) 和移动机器人通常只需要较低的内存和能耗。5 因此，开发了一种高效的网络架构 MobileNet，以满足移动和嵌入式视觉应用程序的设计要求。更小更快的模型使用宽度乘数和分辨率乘数，以合理的精度来减少尺寸和延迟。与其他模型相比，使用 MobileNets 的程序表现出优越的尺寸、速度和精度特性。6
通过运营商自有 WiFi 接入点卸载移动数据的激励机制
由于移动数据流量的爆炸式增长，移动网络运营商（MNO，也称为运营商或承运商）通过移动数据卸载同时利用蜂窝和 WiFi 资源已成为一种普遍做法。然而，现有的卸载技术主要建立在运营商和第三方 WiFi 资源之间，无法反映用户的动态流量需求。因此，MNO 必须设计一个有效的激励框架，鼓励用户披露其对资源的估价。在本文中，我们提出了一种新颖的基于出价的异构资源分配（HRA）框架。它可以使运营商同时有效地利用蜂窝和运营商自己的 WiFi 资源，其中用户的决策成本受到严格控制。通过基于拍卖的机制，它可以在了解用户估价的情况下实现动态卸载。而算子域卸载则有效避免了由于用户自私和信息缺失带来的无政府状态。更具体地说，我们提出了HRA-Profit和HRA-Utility，以分别实现最大的利润和社会效用。此外，基于随机多臂老虎机模型，新提出的HRA-UCB-Profit和HRA-UCB-Utility能够在不完全用户上下文信息下获得接近最优的利润和社会效用。所有的机制都被证明是真实的并且满足个体理性，而我们机制所实现的利润与最优利润在有限的范围内。此外，基于跟踪的模拟和评估表明，与基准相比，HRA-Profit和HRA-Utility分别将利润和社会效用提高了40%和47%。并且在所提出的机制下，蜂窝利用率保持在有利水平。 HRA-UCB-Profit 和 HRA-UCB-Utility 将伪后悔率限制在 20% 以下。