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使用图表审核和员工教育改善护理摄入和产出文件：质量改进计划
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将基于花粉的定量植被重建与植被模型的输出进行比较的挑战 - 欧洲的角度
摘要。我们比较了全新世树的覆盖范围的变化，这些变化是从瞬时地球系统模型模型所得出的（Max Planck Institute Earth System Model模型 - MPI-ESM1.2，包括地表和动态植被模型JSBACH和动态植被与高间隙分辨率分辨率分辨率的时间分段在动态蔬菜模型LPJ猜测中执行的（Ly） - lydam tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor tor and – lundam – lundam – lundam-lundAmj-基于基于花粉的定量重建基于揭示（大型地点的蔬菜丰度的区域估计）模型的揭示。动态植被模型并揭示了与欧洲大部分地区树覆盖的一般时间趋势的一致，在千禧一代期间具有大的树覆盖物，并且在靠近当前时间的树覆盖物中较小。但是，揭示树盖的减少比模型早得多，这表明人为森林砍伐比模型中规定的土地使用要早得多。与重建相比，LPJ-Guess通常高估了树的覆盖率，但MPI-ESM表明，在中欧和不列颠群岛中，树覆盖的百分比较低。对模拟气候与基于杀菌气候的气候重新结构的比较表明，在大多数情况下，树覆盖中的模型 - 数据不匹配是在气候下不受偏见驱动的。替代，灵敏度实验表明，该模型的结果很大程度上取决于模型的NATU-
nigella sativa油在糖尿病神经病临床输出改善
糖尿病神经病是由于通过各种机制与糖尿病发展有关的并发症而导致神经功能受损的状况。糖尿病神经病患者的临床改善考虑了许多临床结果，因此需要采用多核方法的治疗方法。nigella sativa油是一种天然成分，传统上用于与糖尿病神经病有关的各种疾病。它已被部分证明与糖尿病神经病有关的各种基本靶标，包括作为抗糖尿病，抗氧化剂，抗氧化剂，抗氧化剂，抗炎和神经保护剂。凭借其多毒性能力，N。Sativa具有在治疗糖尿病神经病方面的额外草药疗法的潜力。本综述包括糖尿病神经病的描述，以及在治疗糖尿病神经病治疗的辅助疗法的潜力。
传播创造者：为生成性人工智能输出归功
近期涌现的生成式人工智能 (GAI) 系统（如 Stable Diffusion）可以根据人类提示生成图像，这引发了关于创作权、原创性、创造力和版权的争议性问题。本文重点关注创作权：谁创造了 GAI 帮助下产生的输出并应获得其功劳？现有的关于创作权的观点不一：一些人坚持认为 GAI 系统只是工具，人类提示者才是真正的创造者；其他人更愿意承认 GAI 发挥了更重要的作用，但大多数人都以全有或全无的方式看待创作权。我们开发了一种称为 CCC（以集体为中心的创造）的新观点，以改进这些现有立场。在 CCC 上，GAI 输出首先由集体创建。对创造权的主张有不同程度，取决于所涉及的各种代理和实体（包括用户、GAI 系统、开发人员、训练数据生产者等）的个人贡献的性质和重要性。重要的是，CCC 坚持认为 GAI 系统有时可以成为共同创造集体的一部分。我们详细介绍了 CCC 如何推进现有的辩论并解决涉及 GAI 的创造权争议。
带有不对称输出组合的ku波段gan-on-si mmic功率放大器
摘要：在本文中，提出了基于硅（gan-on-on-si）上基于氮化壳的KU波段主动雷达应用的微波整体整合电路（MMIC）高功率放大器（HPA）。设计基于三阶段的体系结构，并使用Ommic Foundry提供的D01GH技术实施。以及稳定性和热分析提供了有关最大化交付功率的体系结构定义和设计过程的详细信息。为了优化放大器性能，输出组合仪中包含了不对称性。实验结果表明，HPA达到39.5 dBM脉冲模式输出功率，峰值线性增益为23 dB，排水效率为27％，并且在16-19 GHz频率范围内具有良好的输入/输出匹配。芯片区域为5×3.5 mm 2，用于测量值安装在定制模块上。这些结果表明，基于GAN-on-SI的固态功率放大器（SSPA）可用于实现KU波段活动雷达。
线性系统 L2 稳定的输出反馈律和事件触发条件的共同设计
我们研究了使用输出反馈事件触发控制器的线性系统的 L 2 稳定性。特别是，我们感兴趣的场景是，工厂输出和控制输入分别通过两个不同的数字通道传输到控制器和执行器，这两个数字通道有自己的采样规则。工厂动态受外部干扰的影响，输出测量和控制输入受噪声干扰。我们提出了一种协同设计程序，用于同时合成动态输出反馈定律和事件触发条件，使得闭环系统在 L 2 增益上界给定的情况下是 L 2 稳定的。所需条件以线性矩阵不等式 (LMI) 的可行性来表述。然后，我们利用这些 LMI 来最大化工厂输出和/或控制输入两次传输之间的保证最短时间。我们还提出了一种启发式方法来减少每个通道的传输量。所开发的技术将时间驱动（因此是周期性的）采样作为特殊情况，并且结果在此背景下也是新颖的。所提出方法的有效性通过数值示例得到说明。
SENSYLINK微电子（CT7035L）模拟输出...
⚫ 工作电压：1.8V 至 5.5V ⚫ 平均静态电流：7uA（典型值） ⚫ 温度精度：10°C 至 30°C 之间为 ±0.35°C（最大值）（K 版本）-50°C 至 150°C 之间为 ±1.0°C（最大值）（K 版本）10°C 至 50°C 之间为 ±1.5°C（最大值）（非 K 版本）-40°C 至 125°C 之间为 ±3.5°C（最大值）（非 K 版本） ⚫ 斜率增益 [mV/°C] 多种选项：CT7035LA，19.5；CT7035LB/J，10.0 CT7035LC，6.25；CT7035LD，-5.5 CT7035LE，-8.2； CT7035LF，-10.9 CT7035LG，-11.77； CT7035LH，-13.6 CT7035LK，-5.8； ⚫输出短路保护 ⚫温度范围：-50°C 至 150°C 3. 应用
智力输出5培训计划覆盖
根据这种模型，整体学习过程由两个主要维度组成：实际从事某些活动或在给定环境中生产真实产品的身临其境的体验，例如学校实验室或培训设施，或工作场所本身。这是开发e-Mobility硬技能的维度，这要归功于3个主要要素的相互作用：人（学习者和培训师）作为过程的主题；工具（例如技术，设备和机械）作为使学习过程成真的工具；电动/混合动力汽车或其中一种或多种组件，是学习过程本身的对象。此类3个要素相互作用的结果是相关测试的预期学习目标本身，或者是汽车部门的绿色技能。
智力输出6培训计划相关
根据这种模型，整体学习过程由两个主要维度组成：实际从事某些活动或在给定环境中生产真实产品的身临其境的体验，例如学校实验室或培训设施，或工作场所本身。这是开发e-Mobility硬技能的维度，这要归功于3个主要要素的相互作用：人（学习者和培训师）作为过程的主题；工具（例如技术，设备和机械）作为使学习过程成真的工具；电动/混合动力汽车或其中一种或多种组件，是学习过程本身的对象。此类3个要素相互作用的结果是相关测试的预期学习目标本身，或者是汽车部门的绿色技能。