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石油和天然气行业飞行员操作的安全阀降低了用于节省空间的安装
该公司设计了一个新的移动测试分离器单元。三相或四相测试分离器是一种仪器的压力容器，旨在有效地将良好的废水分离为油，天然气和水，如果四相分离器，用于陆上和近海井测试。测试分离器可以用作独立单位或与电涌箱结合使用，从而降低了对高质量流量测量的分离过程的依赖性。钻孔测试SEP栅极，该分离器单位必须由标称直径为3“ X4” / DN80 X DN100的安全阀保护。该分离器是一种用于分离和测量少量石油和天然气的容器。通过将流量从生产分离器转移到测试分离器来定期测试，该分离器确定井中的石油，天然气和水的生产速率。POSV可保护分离器容器免受某些操作条件下可能发生的过压。这些条件范围从阀门故障，例如检查阀，向工厂发射。
研究了用一系列聚焦离子束源制造的纳米晶
摘要。鱿鱼（超导量子干扰设备）是能够检测和测量具有前所未有灵敏度的各种物理参数的宏观量子设备。基于纳米布里奇弱环节的鱿鱼显示出对量子信息和量子传感应用（例如单个自旋检测）的越来越多的希望。焦点束蚀刻的纳米三旋翼具有可以增强纳米Quid设备性能的性能，但通常在其非迟发性工作温度范围内受到限制。在这里，我们将使用GA，XE或NE ION离子束源制成的单个弱环或纳米Quid中的纤维膜纳米三旋翼的测量值。根据温度，偏置电流，磁场和微波功率的函数，根据一系列超导性模型进行测量和建模，以改善对相关纳米架参数的理解。我们进一步提出了扩展设备的非滞后工作温度范围的技术。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了眼镜店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析了光学理论。在学习机械设计和构造基础知识后，学习了维护程序，以便获得光学维修的一般知识。特别介绍了望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和方位角圈、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器等仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、……铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学零件结构的信息。 (CC)
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识，研究维护程序，以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)