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阿特拉斯·科普柯 - 工业工具和解决方案.pdf
参照 ISO 28927 的振动值始终以测量的振动值和不确定度的形式给出。不确定度表示测量时振动的扩散。实际工作情况下发出的使用中振动的扩散至少具有相同的幅度，通常要大得多。在许多情况下，参照 ISO 28927 的振动值也可用作在典型应用中使用工具时使用中振动值的粗略估计。使用中的振动受到我们无法控制的因素的影响，例如维护不当、盗版零件、不平衡的砂轮等。在测量噪音时，阿特拉斯·科普柯使用标准 ISO 15744。本目录中给出的数字是测得的声压级。如果测量值超过 80 dB(A)，则声功率级为
成人权利恢复和记录封存
根据 RC 2950.151 ，如果根据 RC 2907.04（与未成年人发生非法性接触）被定罪的罪犯：(1) 被发现再次犯罪的风险很低；(2) 没有被判入狱，获得了社区控制制裁并完成了它们 (3) 犯罪时未满 21 岁；(4) 受害人在犯罪时至少年满 14 岁；(5) 犯罪是双方自愿的，没有威胁、胁迫、武力或权力不平衡的证据；(6) 罪犯没有类似的定罪，则法院可以审查并修改或终止性犯罪者登记。注意：法规没有定义“最终释放”一词。俄亥俄州最高法院已发布裁决，为法院提供指导，以确定申请人是否已获得“最终释放”，以便封存和删除记录。请参阅 State v. PJF ，2022-Ohio-4152 。
阿特拉斯·科普柯 - 工业工具和解决方案.pdf
参照 ISO 28927 的振动值始终以测量的振动值和不确定度的形式给出。不确定度表示测量时振动的扩散。实际工作情况下发出的使用中振动的扩散至少具有相同的量级，通常要大得多。在很多情况下，参照 ISO 28927 的振动值也可用作在工具用于典型应用时使用中振动值的粗略估计。使用中振动受我们无法控制的因素影响，例如维护不当、盗版零件、不平衡的砂轮等。测量噪音时，阿特拉斯·科普柯使用标准 ISO 15744。本目录中给出的数字是测得的声压级。如果测量值超过 80 dB(A)，则声功率级为
2018-2024 年战略
在过去的二十年中，已有十多亿人摆脱了极度贫困。但仍有十三亿人生活十分贫困，每天挣扎在基本生活需求的挣扎中。这些人中许多人生活在脆弱国家，冲突和无能的政府使生存变得困难，更不用说发展了。在中等收入国家，一些人仍然十分贫困，因为他们的性别、种族、年龄、法律地位、社会阶层、残疾、语言、宗教或性取向使他们无法获得服务和机会，而这些服务和机会使他们无法从国家日益繁荣中受益。气候变化、冲突、不平等和大规模人口流动意味着，无论是在贫穷国家还是中等收入国家，发展都是不平衡的，而且可能不可持续。
任务癌症实施计划 - 研究与创新
这些趋势可能会通过两种方式影响癌症患者的癌症患者的影响而受到共同 - 19岁大流行的影响。首先，由于合并症，癌症患者患有严重形式的Covid-19的风险增加。其次，在大流行期间，癌症控制活动被暂停，停止，改变或延迟。定期检查，监测和治疗已停止或有限，筛查计划以及临床试验停止了。这些影响有望加剧未来几年癌症诊断，生命质量和死亡的数量。由于缺乏卫生专业人员，服务不平衡的服务或卫生系统中其他结构性问题，COVID-19危机还进一步暴露了获得医疗保健的不平等现象。这些事态发展将对预防和癌症控制产生长期影响，而该任务将在未来几年需要解决。
全球变暖：观察与气候模型
但是气候研究人员对这些数字的了解程度如何，有什么证据表明它们之间存在自然平衡？来自国家航空和太空管理局（NASA）的云和地球辐射能源系统（CERES）仪器的最佳卫星测量仅准确至几w/m 2（约占平均能量流量4的1％）。为了估计全球能源不平衡的水平，研究人员使用长期测量全球平均海洋的逐渐变暖来估计能量失衡。从观察到的深海变暖速率中，很简单地计算出当前的能量不平衡仅约0.6 W/m 2，5，这是大约240 W/m 2自然能流的一小部分。因此，这种不平衡要小得多（大约四倍）比使用卫星衡量全球能量收益和损失速率的准确性。
Tengyingzi（Sophia）Perrin - 课程vitae
2023 - 苏黎世苏黎世，瑞士苏黎世数学系的先生科学助理，加固学习，金融数学。{使用观察成本方法开发马尔可夫决策过程，并将其应用于食品生产链中。{在风险谈判框架中应用游戏理论和多代理强化学习 - 食品安全的工作。2022–2023机器学习工程师实习，AI Medical AG，苏黎世，瑞士，神经影像学，计算机视觉。{使用TensorFlow实现的UNET，转移病变分割的骰子分割从0.51到0.83。{建立的管道以支持软件，包括检查数据有效性，成像核心委托和预处理。{已构建的合成病变数据库解决了不平衡的数据问题。
通过两相训练使类人动力运动超过具有挑战性的地形
摘要：人形机器人是机器人技术的关键重点，其导航艰难地形对于许多用途至关重要。虽然取得了进步，但为复杂环境创建适应性的运动仍然很困难。基于学习的系统的进展为强大的腿部运动提供了希望，但挑战持续存在，例如在高速和不平衡的地面跟踪准确性，以及实际机器人的关节振荡。本文提出了一个新颖的培训框架，以通过强化学习采用两阶段的训练范式来应对这些挑战。通过整合命令课程学习，完善我们方法的预知和适应性，进一步构成了所提出的框架。此外，我们将Dreamwaq适应了我们的人形运动系统，并将其改进以减轻关节振荡。，我们实现了我们方法的SIM到真实传输。一系列经验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的方法的出色表现。
驾驶中的共享控制与交易控制 - NLR
摘要 人机交互中的一个主要问题是任务应该在人与自动化之间进行交换还是共享。这项工作展示了作者在过去 10 年中通过课堂辩论对这两种人机交互形式的反思，重点关注自动驾驶领域。与讲座一样，我们首先从历史角度调查自动化的六个缺陷开始：（1）丧失情境和模式意识，（2）技能退化，（3）不平衡的心理工作量，（4）行为适应，（5）误用，和（6）废用。接下来，其中一位作者解释了为什么他认为触觉共享控制可以弥补这些缺陷。接下来，另一位作者反驳了这些论点，认为交换控制是改善道路安全的最有希望的方法。本文以一个共同点结束，解释了共享控制和交易控制分别在中等和低环境复杂性下表现优于对方。