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PT 的商业模式画布分析。中央鸽子大使…
PT Duta Merpati Indonesia 是最大的钢铁和不锈钢批发供应商之一，在印度尼西亚拥有多家分公司。本研究的目的是确定当前的业务战略，研究业务流程的优势和劣势，并提出使用业务模式画布来提高 PT Duta Merpati Pusat 的销售技能的建议。本研究的最终项目研究中使用的写作方法是主观方法。研究结果侧重于客观描述所研究对象的真实情况。本研究的研究单位是 PT Duta Merpati Pusat。根据已完成的研究，适合在 PT. Duta Merpati Pusat 实施的业务发展策略基本上是客户关系，通过实施销售程序或直接营销来增加销售并向新客户介绍产品，以及在业务发展中非常有用的关键协会，PT。 Duta Merpati Pusat 提供的商品品质更高，限制也更灵活。
引用方式：Kabirpanthi V, Singh AR, Kahar P 等。评估淋巴丝虫病大规模药物管理覆盖率的家庭调查
抽样和样本量：采用集群抽样，以行政区作为评估单位 (IU)。由于乌马里亚地区只有三个行政区，因此根据国家消除淋巴丝虫病计划 (NPELF) 的指导方针，所有三个都被选为 IU。根据指导方针，必须从该地区选择至少四个 IU，然后必须从每个 IU 中选择四个集群。由于乌马里亚只有三个行政区，因此所有三个区都被选为本次评估调查的 IU。为了确保每个区具有足够的代表性，随机选择了四个集群。在这些集群中，三个来自农村地区，一个来自城市地区。在每个集群中，使用抽样间隔选择了 30 个家庭。因此，每个 IU 的样本量为 120 个家庭（4 个集群 x 30 个家庭-
应力膜直接图案化对马鞍形翘曲的应力分析与优化
摘要 随着三维集成电路（3D-IC）堆叠的增加，由于不对称马鞍形翘曲的增加，机械应力问题具有挑战性。通过在晶圆背面形成数十微米的沟槽或进行激光退火处理来减少不对称翘曲的各种方法已被提出，但它们的产量低或缺乏改进价值。在本文中，我们提出了一种通过在晶圆背面直接涂覆来降低取决于翘曲形状的机械应力的新方法。所提出的方法是通过使用喷墨打印对感光聚酰亚胺（PSPI）进行图案化以调整表面特性和台阶，然后沉积具有高压应力的四乙基硅酸酯（TEOS）薄膜来释放翘曲。利用ABAQUS有限元分析软件，测量了裸晶圆在工艺前后沿x轴和y轴方向的不对称弯曲变化。通过实验和仿真，在300mm晶圆上部分沉积10µm厚的TEOS膜时，x-y方向的倾斜度约为230µm。此外，利用该工艺，可以根据TEOS膜厚度和面积的变化来释放局部弯曲（翘曲）。这些结果为解决堆叠工艺引起的异常翘曲提供了有效的指导，可应用于先进封装中的3D集成。关键词 翘曲、马鞍形翘曲、NAND、3D NAND、背面图案化
腕管综合征的风险因素
抽象的简介和目标。腕管综合征（CTS）是一种常见疾病，其特征在于手腕中位神经的压缩。未经治疗，它会导致手中的运动功能明显不适和运动功能丧失。这项系统评价的目的是识别和评估与CTS相关的风险因素的最新研究。审查方法。进行了对PubMed/Medline数据库的系统搜索，重点是在过去5年内发表的研究。搜索策略使用了与CT和风险因素有关的相关关键词。研究提供了有关成人人群中与CTS相关的风险因素的信息，则包括研究。评论文章，系统评价和荟萃分析被排除在外。简要描述了知识状态。风险因素包括需要打字的职业中的重复手动运动，某些解剖学和生理特征（例如较小的腕管隧道规模），年龄（随着年龄的增长），性别（妇女的较高风险），妊娠，妊娠，疾病，疾病，肥胖，肥胖，糖尿病，糖尿病，关节炎，关节炎，疾病以及以前的伤害或以前的伤害或以前的伤害或以前的综合症或以前的综合症或以前的综合症或以前的综合症或以前的特殊性综合症。正在进行的研究继续阐明该主题。摘要。系统的审查发现，体力劳动，疼痛和某些合并症与增加CT的风险增加密切相关。需要进一步的研究来研究双侧卵巢切除和饮酒作为危险因素的潜在影响。与普通人群相比，杂货店工人，美发师，电话运营商和手动劳动者（蓝领工人）等职业与CTS的发展有着显着的联系。这些发现强调了在评估CTS风险时考虑职业因素和合并症的重要性。
扭曲是300毫米晶片出现后微电子中最重要的挑战之一。防止和理解这种现象
该项目的目的是通过利用在要模拟的过程步骤中测量所涉及的材料的固有应力来获得变形晶片的图形表示。通过应力，可以通过对扁平晶片的一系列特征进行评估，可以直接获得变形，而无需考虑导致几何形状修饰的热预算或步骤。在一个阶段进行模拟整个晶圆仍然需要无法实现的计算能力，因此有必要将模拟分为3个主要步骤：
轨道角动量基于量子点源产生的基于粒子内和颗粒间的纠缠状态
摘要。具有轨道角动量（OAM）的工程单光子状态是量子信息光子实现的强大工具。的确，由于其无限的性质，OAM适用于编码Qudits，允许单个载体传输大量信息。大多数实验平台采用自发参数下转换过程来生成单个光子，即使这种方法本质上是概率的，从而导致越来越多的Qudits的可伸缩性问题。半导体量子点（QD）已通过产生纯粹和难以置信的单光子状态来克服这些限制，尽管直到最近它们才被利用来创建OAM模式。我们的工作采用明亮的QD单光子源来生成一组完整的量子状态，用于使用OAM端子光子进行信息处理。我们首先研究了单个光子自由度之间的杂种内部内部纠缠，其制剂通过Hong -OU - ou -andel可见性认证。然后，我们通过利用概率纠缠栅极来研究杂化粒子核心绿色的纠缠。通过执行量子状态层析成像并违反贝尔的不平等，可以评估我们的方法的性能。我们的结果铺平了使用确定性来源的方式，用于按需生成光子高维量子状态。
业务流程逻辑 - Darpa
目标：从 BL 中提取可计算表示并描述已识别的故障和漏洞 挑战：• 分析大型系统中的子系统行为 • 从人可读的文档和人为输入的代码中捕获企业流程流 • 从模糊的 BL 表示中提取逻辑 • 表示系统之系统 (SoS) 之间的流程 • 识别 BL 故障的不良后果
在CT图像中具有缺血和出血检测，具有分类模型的超参数优化和改进的UNET分割模型
抽象深度学习是一种强大的技术，已应用于使用医学成像进行中风检测。中风是一种医疗状况，当大脑的血液供应中断时，会导致脑部损伤和其他严重的并发症。中风检测对于最大程度地减少损害并改善患者预后很重要。中风检测最常见的成像方式之一是CT（计算机断层扫描）。ct可以提供大脑的详细图像，可用于识别中风的存在和位置。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经显示出使用CT图像检测中风的希望。这些模型可以学会自动识别图像中指示中风的模式，例如梗塞或出血的存在。在CT图像中用于中风检测的深度学习模型的一些示例是U-NET，通常用于医疗图像分割任务，而CNN已经过训练，这些CNN已经过训练，可以将脑CT图像分类为正常或异常。这项研究的目的是确定在没有造影剂的情况下拍摄的脑CT图像的中风类型，即闭塞（缺血）或出血（出血）。中风图像，并由医学专家构建数据集。深度学习分类模型通过超参数优化技术评估。并使用改进的UNET模型进行了分割，以可视化CT图像中的中风。分类模型，VGG16获得了％94成功。UNET模型达到了％60 iou，并检测到缺血和出血差异。
针对瓜白粉病病原体的高寄生虫真菌：对来自Ampelomyces寄生的Podosphaera Xanthii释放的分生孢子的定量分析
1植物保护，科学技术实验室，农业学院，金代大学，奈良631-8505，日本； walk011kimu_ax000@icloud.com（y.k。）; mano0823kaa@gmail.com（K.N.）; 2011410196f@nara.kindai.ac.jp（A.M。）; ymatsuda@nara.kindai.ac.jp（y.m。）2植物保护研究所，农业研究中心，H-1525布达佩斯，匈牙利； nemeth.mark@atk.hu（m.z.n. ）; seress.diana@atk.hu（D.S. ）;吻 3，Mitsui Chemicals Agro，Inc.，Yasu-Shi 520-2362，Agrogemicals Research Center，Ragrogemicals Research Center，Research＆Development Division，日本； tomomi.shirakawa@mitsuichemicals.com 4植物中心，高级技术学院，金奈大学，Wakayama 642-0017，日本； takikawa@waka.kindai.ac.jp 5日本的奥卡卡大学577-8502的药物研究与技术研究所； 934097@kindai.ac.jp 6昆士兰州大学作物健康中心，昆士兰州大学，QLD 4350，澳大利亚7号农业技术与创新研究所，纳拉大学，日本NARA 631-8505电话。 ： +81-742-43-5194†这些作者对这项工作也同样贡献。2植物保护研究所，农业研究中心，H-1525布达佩斯，匈牙利； nemeth.mark@atk.hu（m.z.n.）; seress.diana@atk.hu（D.S.）;吻3，Mitsui Chemicals Agro，Inc.，Yasu-Shi 520-2362，Agrogemicals Research Center，Ragrogemicals Research Center，Research＆Development Division，日本； tomomi.shirakawa@mitsuichemicals.com 4植物中心，高级技术学院，金奈大学，Wakayama 642-0017，日本； takikawa@waka.kindai.ac.jp 5日本的奥卡卡大学577-8502的药物研究与技术研究所； 934097@kindai.ac.jp 6昆士兰州大学作物健康中心，昆士兰州大学，QLD 4350，澳大利亚7号农业技术与创新研究所，纳拉大学，日本NARA 631-8505电话。： +81-742-43-5194†这些作者对这项工作也同样贡献。
usarmy.zama.usarpac.mbx.usarj-g1-ln-application@mail.mil
空缺公告编号 MLC(V)23-909-01 *2 个空缺* 工作类型、职位编号、级别 口译员 - 翻译、#102、BWT1-5 工资 基本工资 234,400 日元起 工作地点 座间营诊所和基地外的美军医院 工作时间 每周 40 小时，周一至周五，0700-1545（休息 45 分钟） 休息日 不定期（每周休息 2 天及美国公众假期） 工作内容 陪同患者并在现场提供口译。对于运送到日本医院的患者，我们提供医护人员和患者之间的医疗信息翻译。接听电话并接受患者预约。如果有必要，我们还将为与警察的互动提供翻译。翻译包含医疗信息的文件并提交给相关部门。管理数据库、处理行政程序、准备文件和归档。 履行其他相关附带职责。 资格 * 至少有一年与所招聘职位内容相关的工作经验（较低的一个级别），或在教育机构就读至少四年，并获得高中或高等教育机构的学费，或从四年制大学毕业。 *所需英语水平：TOEIC® 860、TOEFL® (iBT 100、PBT 600、CBT 250)、EIKEN 1 级。 ※母语非日语者，日语能力测试成绩需达到900分以上。 ※因在医院工作，入职后可能需要接种必要的疫苗。 *该职位被指定为任务必需职位（第一响应者），并且在发生紧急或紧迫情况时，需要报告工作或留在工作岗位以执行驻日本美军的任务。但它不适用于战斗行动或动员。