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国防和安全行业 - OPTOKON，作为
军队或空军。还必须提高与北约盟国的互操作能力。至于具体项目，我将提到更换 JAS39 鹰狮飞机、采购 MADR 3D 雷达系统以取代俄罗斯 P37、PRV17 和 ST68 雷达、采购 SPYDER 短程防空炮台以取代俄罗斯 KUB 综合系统，以及采购 H-1 直升机。在技术方面，这涉及使用 Link16 技术的实时数据共享、IFF 识别以及安全且抗干扰的地空地无线电连接。关于陆军，我想提一下履带式步兵战车计划的完成，该计划将取代近 50 年前的 BMP-2，采购新的主战坦克以取代 T72 坦克，或通过配备新火控系统的 CAE-SAR 火炮对火炮进行大规模现代化改造。改善军人的服役条件也至关重要。我们计划投资国防财产、空军基地、陆军部队和训练设施。这些在过去被忽视了，这是我们的内部
使用 MQTT 实现 Cobot 的多模式交互
摘要：为了提高效率，人机和人机交互必须以多模态的理念进行设计。为了允许在多种不同的设备（计算机、智能手机、平板电脑等）上使用多种交互模式，例如使用语音、触摸、注视跟踪，并集成可能的连接对象，必须在系统的不同部分之间建立有效且安全的通信方式。当使用协作机器人 (cobot) 共享同一空间并在执行任务期间非常靠近人类时，这一点就更为重要。本研究介绍了使用 MQTT 协议的协作机器人在虚拟（Webots）和现实世界（ESP 微控制器、Arduino、IOT2040）中的多模态交互领域的研究工作。我们展示了如何高效地使用 MQTT，为系统的多个实体提供通用的发布/订阅机制，以便与连接的对象（如 LED 和传送带）、机械臂（如 Ned Niryo）或移动机器人进行交互。我们将 MQTT 的使用与之前几项研究工作中使用的 Firebase 实时数据库的使用进行了比较。我们展示了协作机器人和人类如何共同完成“挑选-等待-选择-放置”任务，以及这在通信和人体工程学规则方面意味着什么，包括健康或工业问题（残疾人和远程操作）。
爱尔兰生命科学 - 乔治·詹姆斯有限公司
AGI Therapeutics Plc. Airmid Health Group Ltd. Allergy Standards Group Altascience Argutus Medical Ltd. Ardmac Automsoft Barclay Crop Protection Berand Ltd. BiancaMed Ltd. Bimeda Biosensia Brentech Data Systems Carl Stuart Limited (Lab Unlimited) Catalent Pharma Solutions Cellix Ltd. Celtic Catalysts Ltd. Centric Health Clinical Trial Endpoint Ltd. Colorman (Ireland) Ltd. Creme dabl® Dakota Packaging Ltd. DMF Systems DPS Engineering & Construction Ltd. Enzolve Technologies Ltd. Fannin Healthcare Faulkner Packaging Foran Chemicals Ltd. Haptica Ltd. Helix Health Ltd. Hibernia College Ltd. ICON Research Identigen Ltd. IMEC Technologies IMS Maxims Interactive Services Ltd. Intuition Ircona Java Clinical Research Ltd. John Sisk & Son Ltd. Kenilworth Products Ltd. Life Scientific Ltd. Lincor Solutions Ltd. Meditec Medical Ltd. Mercury Engineering Merrion Pharmaceuticals Ireland Ltd. Multiprint Labels Newport Pharmaceuticals Ltd. Ocuco Ltd. Oneview Opsona Therapeutics Ltd. Orbis Information Systems Ltd. Ove Arup & Partners Ireland, T/A Arup Pharmatrin Ltd. PMI Software Ltd. Pressco Ltd. Prodieco Pharmaceutical Components Protectas Health Ltd. Real Regulatory Ltd. Realtime Technologies Ltd. Reconcile Engineering Rice Steele Manufacturing Ltd. S3 Group Ltd. Sealpack Ltd. Sensormind Sigmoid Pharma Ltd. Sláinte Technologies Sona Nutrition Ltd. Sota Orthopaedics The Perigord Group Trulife Ltd. Two-Ten Health Ltd. Valentia Technologies Ltd. Vasorum
糖尿病中血糖的自我监测指南
专业选择适合该人的个人要求和情况。包括使用应用程序使用的具有成本效益仪表的选项（即，带价低于7.50/50英镑的条款的条款）。自由式LIBRE手机带有自由式Optium测试条（16.30/50英镑）仅适用于在国家自由泳Libre的国家标准或在特殊情况下有资格的人保留的，而其他碳水化合物计数选项则无法使用。请注意：更新的NICE指南NG28及其对T2糖尿病中连续葡萄糖监测（CGM）的建议将在23/24中考虑用于资助。我们的历史性政策继续继续使T2糖尿病患者可以接受处方的实时（RT）或间歇性扫描（如果符合标准），则可以接受胰岛素治疗：•在胰岛素中接受学习障碍，并在每天进行的GP学习障碍中记录在临床上的临床治疗，并在胰岛素上进行临床治疗，并在胰岛素上进行临床治疗，并在胰岛素上进行临床治疗。在过去的3个月中，仪表下载/审查•与胰岛素治疗的囊性纤维化相关的糖尿病。•新的：T2D孕妇每天四次胰岛素治疗疗法12个月，包括交付后期。在此处阅读我们的政策BSW -ICB -CP052 -CGM-成人和患有1型糖尿病的儿童可穿戴技术 - 浴室和东萨默塞特郡，Swindon和Wiltshire ICB
剑桥经济学工作论文
2020 年 5 月 28 日 2012 年至 2017 年期间，澳大利亚国家电力市场 (NEM) 一直问题重重，包括煤电厂突然关闭、国内天然气市场吃紧以及电价大幅上涨。随后从 2017 年到 2020 年，供应方做出了一个投资超级周期反应 — — 12000MW 的电厂承诺，涉及 105 个项目，总投资超过 200 亿美元 — — 其中大部分是可变可再生能源。出现的问题包括进入滞后、连接延迟、系统频率超出正常频带、系统强度下降、频率控制辅助服务成本上升以及在安全约束调度过程中运营商干预增加。市场机构措手不及。然而，市场机构并没有发现和解决紧急问题，而是提出了一系列市场重新设计提案，重点关注未来投资和资源充足性。在本文中，我们分析了近期的 NEM 表现，发现所有紧迫问题都与实时电力系统安全有关，而非资源充足性，并反映了创纪录水平的同时（异步）新进入导致的变化率问题。要解决这个问题，需要建立“缺失市场”来恢复电力系统的弹性。根本性的市场重新设计是一种干扰——它很可能成为必要，但对于为什么会这样以及何时需要这样做，并没有统一的共识。就目前而言，没有任何改革提案能够解决 NEM 现有的紧迫问题。
提供辅助服务
独立安装和与太阳能光伏装置一起安装的电池储能系统 (BESS) 不仅可用于储存太阳能电池板产生的多余电力。BESS 可由能源管理系统 (EMS) 智能管理，该系统使用 BESS 资源提供多种辅助服务。本研究的假设是，通过优化 BESS 资源在本地负载调峰和通过储备市场提供频率调节服务之间的分配，可以从现有资源中产生附加价值。在本论文过程中设计的 EMS 由两个主要部分组成，首先是预测模块，它预测并提出建议，以量化不确定性提供 BESS 的每小时服务；其次是实时操作模块，它接受来自预测模块的建议并调度必要的服务，同时纠正来自预测模块的不确定性。EMS 的预测模块通过 Öckero 溜冰场案例研究进行测试。在案例研究中，本地调峰通过将测试日的峰值功率削减 21%，减少了需求部分，从而节省了每月电价的 9.5%。EMS 还可以通过在备用市场上为测试日的三个小时时段预留容量，通过频率调节来创造利润。
OpenModelica用户指南
3 OMEDIT -OpenModelica连接编辑器33 3.1启动Omedit。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.2 MainWindow＆Browsers。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.3观点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>39 3.4文件菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>42 3.5编辑菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>43 3.6查看菜单。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.7 SSP菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.8仿真菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 3.9数据核对。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.10灵敏度优化菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.11调试菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.12工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.13帮助菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 3.14建模模型。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>45 3.15模拟和模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>46 3.16 2d盆栽。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。52 3.17重新构图模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.18 3D可视化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.19实时FMU的动画。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 3.20交互式模拟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 3.21如何创建用户定义的形状 - 图标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 3.22文档中的全球头部部分。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 3.23选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 3.24 __openmodelica_commandlineOptions注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 3.25 __openmodelica_simulationFlags注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。69 3.26全球和本地标志。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.27调试器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.28编辑Modelica标准库。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>70 3.29安装库。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 3.30使用转换脚本转换库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。71 3.31个州机器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73 3.32使用OMEDIT作为文本编辑器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74
皮肤病理学中的人工智能
1.De A、Sarda A、Gupta S、Das S。人工智能在皮肤病学中的应用。印度 J Dermatol 。2020;65:352-357。2.Schaumberg AJ、Juarez-Nicanor WC、Choudhury SJ 等人。可解释的多模态深度学习，用于社交媒体上的实时泛组织泛疾病病理学搜索。Mod Pathol 。2020;33:2169-2185。3.Gomolin A、Netchiporouk E、Gniadecki R、Litvinov IV。人工智能在皮肤病学中的应用：我们处于什么位置？Front Med .2020;7:100. doi:10.3389/fmed.2020.00100 4.Eapen BR。皮肤病学中的人工智能：范式转变的实用介绍。印度皮肤病学在线杂志。2020;11:881-889。5.Yu K, Syed MN, Bernardis E, Gelfand JM。机器学习应用皮肤病评估和管理中的作用：系统评价。J Ps Ps 关节炎。2020；5：147-159。6.Yap J、Yolland W、Tschandl P. 使用深度学习进行多模态皮肤病变分类。Exp Dermatol 。2018;27:1261-1267。7.Brinker TJ、Hekler A、Enk AH 等。 使用与 145 相当的皮肤镜图像训练的卷积神经网络Brinker TJ、Hekler A、Enk AH 等。使用与 145 相当的皮肤镜图像训练的卷积神经网络
使用脸的外国人检测器...
电子邮件信件：adisimakrisna@pnb.ac.id intisari-在这个现代时代，很少见到诸如Siskamling之类的安全活动。替换此旧的安全活动需要新的东西。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。 CCTV可以使用，但有几个缺点。 所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。 基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。 开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。 如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。 关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。 摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。 需要替换此旧安全活动的新事物。 CCTV等技术是可以使用的一种工具。 CCTV可以使用，但有一些缺点。 所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。CCTV这样的技术是可以使用的工具之一。CCTV可以使用，但有几个缺点。所讨论的缺陷包括他们无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致存储记忆变得很多。基于这些问题，研究人员开发了一种使用面部识别和运动检测来检测外国人的存在的系统。开发的系统将通过检测到人的运动并将其与面部数据库匹配来检测外国人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监督相机，计算机视觉，HAAR级联分类器。摘要 - 在这个现代时代，诸如Siskamling之类的安全活动很少见。需要替换此旧安全活动的新事物。CCTV等技术是可以使用的一种工具。CCTV可以使用，但有一些缺点。所讨论的缺陷包括无法实时检测可疑活动，以及以视频形式进行的24小时记录输出，这可能会导致废物存储。基于这些问题，研究人员主动使用面部识别和运动检测来开发一种用于检测陌生人的存在的系统。开发的系统将通过检测人的动作并将其与注册的面部数据库匹配，从而检测陌生人的存在。如果未注册面部，系统将开始录制并将通知发送到电报。关键字 - 面部识别，运动检测，监视摄像头，计算机视觉，HAAR级联分类器。
自动灭火的设计和原型制作...
摘要此摘要提出了基于Arduino的自动消防车辆（AFFV）的概念化和开发。车辆配备了一套传感器，包括火焰，超声波，PIR和温度/湿度传感器，以自主检测并响应火灾。这些传感器的集成使车辆能够在障碍物，监测环境条件上导航，并确保在紧急情况下人类存在的安全。Arduino Uno Rev3用作中央控制单元，根据传感器的输入来策划车辆的动作。发生火灾，火焰传感器会触发车辆进入消防模式。超声波传感器确保避免障碍物，使车辆能够在复杂的环境中导航。PIR传感器检测到人类的存在，确保响应者和公众的安全。此外，温度和湿度传感器不断监视环境条件，根据实时数据优化消防策略。车辆通过处理传感器输入并决定动作的决策算法操作，使其能够有效抑制火焰，避免障碍并随着时间的推移适应其行为。机器学习算法的实施有助于车辆的适应能力，从而通过每个消防任务提高其性能。这款基于Arduino的AFF还探索了可选功能，例如通过IoT Technologies进行远程监视。关键字：Arduino Uno，Nodemcu，自主，消防它使操作员能够远程控制车辆，接收实时传感器数据并在消防操作期间做出明智的决定。这种自动消防车辆的优势在于其迅速对火灾事件的反应，通过障碍物安全导航以及实时环境监测。拟议的AFFV在包括居民区，工业综合体和公共场所在内的各种环境中找到了应用程序，可以在其中增强紧急响应能力，增强安全性并优化消防策略。