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通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
类器官技术的进展
摘要 类器官技术彻底改变了生物医学研究，为研究人类发育生物学、疾病病理学和药物发现提供了一种变革性的方法。本综述综合了类器官研究的最新进展，强调了类器官复杂性、方法和应用方面的创新。我们讨论了类器官开发的最新技术，包括创建更复杂和更具代表性的组织模型的进展。本综述强调了类器官在疾病建模中的变革潜力，展示了它们复制复杂人类疾病状态的能力，并作为药物筛选和治疗测试的平台。此外，我们还探讨了类器官研究的新兴技术和未来方向，应对当前的挑战和进一步发展的机遇。通过整合最近的文献，本综述全面概述了类器官技术的最新进展及其彻底改变基础和应用生物医学研究的潜力。最近的进展包括解决缺氧诱导的细胞死亡和增强类器官内血管化的策略，从而改善了它们的生理相关性。关键词：类器官、疾病建模、药物发现、组织模型、药物筛选、治疗测试、新兴技术、缺氧诱导细胞死亡。国际卫生技术与创新杂志 (2024) 如何引用本文：Branham KS、Muddani SR、Saladula S、Parveen A。类器官技术的进步：创新、应用和未来方向。国际卫生技术与创新杂志。2024；3(3)：50-53。Doi：10.60142/ijhti.v3i03.08 支持来源：无。
基于量子态判别的多类分类
我们提出了一个通用框架，用于解决多类分类问题，该框架使用可以解释为模糊集的分类函数。我们在基于量子态鉴别技术的量子启发式分类器领域专门研究这些函数。具体来说，我们使用由给定数据集的训练集确定的模糊可观测量（正算子值测度）来构建这些分类函数。我们表明，一旦这些分类函数从训练数据集的量子编码中“提炼”（在经典平台上），就可以在近期的量子计算机上测试此类分类器。我们将这些实验结果与理论结果进行了比较，并提出了一些问题以供未来研究。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
第 9 类——航空航天和推进 A。“结束...
可用于“导弹”的机构及其级间装置。（这些物品“受《国际武器贸易条例》管辖”。请参阅 22 CFR 第 120 至 130 部分。）9A118 用于调节发动机燃烧的装置，可用于能够达到“射程”等于或大于 300 公里的火箭、导弹和无人驾驶飞行器的发动机，受 9A011 或 9A111 控制。（这些物品“受《国际武器贸易条例》管辖”。请参阅 22 CFR 第 120 至 130 部分。）9A119 单个火箭级，可用于射程大于 300 公里或更大的火箭，但 9A005、9A007、9A009、9A105、9A107 和 9A109 控制的火箭除外。（这些物品“受《国际武器贸易条例》管辖”。请参阅 22 CFR 第 120 至 130 部分。）9A120 完整的无人驾驶飞行器，未在 9A012 中指定，具有以下所有特征（请参阅受控物品清单）。许可要求
类93三模式机车
在2021年初，Stadler和英国公司，Rail Operations（UK）Limited签署了一项框架协议，以供应30级93级三型机车，并初始批量提供10个机车。Bo'bo'混合交通机车基于Stadler的68级和88级机车。它们达到110mph的最大速度。未来的，他们的创新混合耦合器可以通过拉动钩和自动耦合启用耦合。Stadler的第一个三模具机车具有三种不同的电源，在电动模式下，可以在25kV AC的高架线上运行，功率高达4,000 kW。在某些条件下，它们可以在Boost模式下达到4,600 kW。它们还具有V级V 900 kW-发动机和两个钛氧化锂（LTO）牵引力电池组，从而可以在非电压线上进行操作。当机车以柴油/电池混合模式运行时，电池组可提供400 kW的额外电源来补充发动机。电池也可以独自工作，可以实现无碳操作。先进的机车将大大减少铁路货运以及潜在的客运服务的核心污染物和温室气体的排放，从而支持英国的净零目标。它们还包括效率功能，以最大程度地减少能耗。93级机车强调了Stadler的绿色凭证。
阿片类死亡 - jingston-bontenac-lennox-adddington- ...
该省的阿片类药物危机的流行病学，包括上述影响和促进因素（如上所述），比在诸如温哥华等知名的司法管辖区中所理解的不那么理解。然而，安大略省并未免于过量服用：超过1414人从2021年1月至6月（写作时最新的可用数据）中丧生过量。1因此，我们迫切希望我们受到该省的特定因素，这导致了死亡率的提高。例如，在安大略省，OPS的侵犯仍然是危险的范围，尚不知道这是否会影响与阿片类药物相关的死亡。10,11也不太愿意为使用物质的人提供安全的供应。12,13鉴于最近与阿片类药物相关的死亡的令人震惊的增加，对该省的特定环境的更好理解以及对导致和防止此类死亡的因素进行询问是为了告知任何行动的必要条件。12,13鉴于最近与阿片类药物相关的死亡的令人震惊的增加，对该省的特定环境的更好理解以及对导致和防止此类死亡的因素进行询问是为了告知任何行动的必要条件。
VI类许可跟踪器
I I I I I I I I I I I I I I I I I I Oxy Low Carbon Ventures, LLC : Brown Pelican 3 TX Ector I I I I I I I I I I I I I I I I I I Orchard Storage Company, LLC: Orchard 7 TX Gaines I I I I I I I I I I I I I I I I I I Four Corners Carbon Capture, LLC: San Juan Basin Sequestration 1 NM San Juan I I I I I I I I I I I I I I I I I I BP Carbon Solutions LLC: Jasper County Storage Facility 4 TX Jasper I I I I I I I I I I I I I I I I I I Milestone Carbon Midland CCS Hub, LLC : Dusek CCS #2 1 TX Upton I I I I I I I I I I I I I I I I I I Lapis Energy (AR Development) LP : *Blue 2 AR Union I I I I I I I I I I I I I I I I I I CapturePoint Solutions, LLC : CCUS 1 2 N/A Osage Nation I I I I I I I I I I I I I I I I I I Bluebonnet Sequestration Hub, LLC: Bluebonnet 1 TX Chambers I I I I I I I I I I I I I I I I I I 6 Pineywoods CCS, LLC: Pineywoods CCS Hub 4 TX Liberty & Hardin I I I I I I I I I I I I I I I I I I lPointFive Sequestration, LLC: South Texas Sequestration Project (Kleberg ... 1 TX Kleberg I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I BP Carbon Solutions LLC : West Bay 3 TX Galveston I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I White Energy Carbon Solutions, LLC : Texas Carbon Storage I 1 TX Deaf Smith I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I BKVerde, LLC: Whites Bayou 1 TX Liberty I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I Titan Carbon Sequestration, LLC: Titan Carbon Sequestration l我！
具有基于图的聚类
异质多尺度方法（HMM）能够同时使用Exascale超级计算机的出现，能够同时使用多个尺度模拟多个尺度。但是，幼稚的实现显示大量裁员，并且非常昂贵。宏观模型通常需要计算大量非常相似的显微镜模拟。在层次方法中，这几乎不是一个问题，因为现象学组成模型很便宜。但是，当微观模拟需要例如高维分子动力学（MD）或有限元（Fe）模拟时，必须避免冗余。我们提出了一种适用于HMM工作流的聚类算法，该算法会自动分类并消除冗余显微镜模拟。该算法具有条纹的组合，以呈现微观模拟的参数配置和基于其相似性的图网络表示的低维表示。该算法可以将相似的参数配置聚类为单个参数，以减少所需的显微镜模拟数量。我们描述了算法在HMM应用耦合Fe和MD的背景下的实现，以预测聚合物 - 透明烯纳米复合材料的化学机械行为。该算法提供了计算效果的三倍降低，准确性损失有限。
通过无监督聚类方法
摘要：可再生能源（RESS）在能量混合中的渗透正在确定以分散功率产生为特征的能量情景。在Ress发电技术之间，太阳能光伏（PV）系统构成了非常有前途的选择，但是由于太阳能的间歇性质，它们的生产无法编程。PV设施与电池储能系统（BESS）之间的耦合允许在发电中实现更大的灵活性。但是，由于大量可能的配置，PV+Bess杂种植物的设计阶段具有挑战性。本文提出了一个初步程序，旨在预测一个适合与给定的PV植物配置结合的电池家族。提出的程序适用于建造的新假设工厂，以满足商业和工业负载的能源需求。根据对类似的实际植物进行的性能分析，估算了PV系统产生的能量。电池操作是通过分别调节电荷和放电的两个决策树样结构来建立的。最后，将无监督的聚类应用于所有可能的PV+Bess配置，以识别可行解决方案家族。