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World File Search System信封
扩展了空间应用程序的自主信封
•欧洲空间标准化合作定义的自治级别（ECSS）用于任务名义操作执行：•级别E1：Tele-ecoperation•E2级：执行预先计划的任务操作，即自动操作•E3级：自动选择预填充计划，即半自治•E4级：基于外源提供目标的自主计划，并根据感官计划范式执行合成计划，即完全自主操作•推动自治的信封一个步骤
事实说明书 - 建筑信封计划
BEP提供了一个基础，以评估与规定参数内分配的建筑物有关的事项，包括来自边界，建筑高度，地板水平等的挫折。根据《 2016年规划，开发和基础设施法》第71（b）条在规划和设计代码中评估建筑物的开发申请时，将用作政策内容。
设计信封泵控件的工作间隙
由于阿姆斯特朗的设计包络控件不可能在通电期间检查或处理，因此表110.26（a）（1）中概述的最小清除距离要求不适用。这是因为在可以在泵的任何部分完成任何工作之前，泵与电源电源断开 - 例如如果泵仍然有活力，操作员将无法进行机械密封。
老年人生活活性空间信封（轻松）项目
可能是可能的：社会因素> LS>社会因素； LS as proxy • Determinants best evaluated as a Framework as aim is to assign relative weights or cost - effectiveness of interventions (WHOL Intrinsic Cap, ICF) • Involves multiple agencies with complex translation : “Whole of the Government Approach” Academics, Health, Environment, Sociologists, Spatial Scientists, Government Agencies: URA, LTA, HDB, AIC, MOHT Community Partners: PA, SAC, SCCs : “整个政府方法”学者，健康，环境，社会学家，空间科学家，政府机构：URA，LTA，HDB，HDB，AIC，MOHT社区合作伙伴：PA，SAC，SAC，SCCS
带有金属增强对流信封的太阳能模型＆
中微子通量的标准太阳模型预测与观察到的速率已有三十多年（Bahcall 1989）之间存在差异。首先提出了低Z模型，以减少预测的太阳中微子通量（Bahcall＆Ulrich 1971）。与标准模型相反，低Z模型考虑了太阳化学分层的可能性。一颗星星可能在Hayashi阶段演变后捕获一些星际物质（Joss 1974）。对于在其植物圈以下的对流区域的太阳情况下，降落物质将被混合到整个对流区。由于星际尘埃的金属丰度远高于太阳能材料的金属丰度，因此太阳能对流区将通过重元素增强。低Z模型可以提供相当低的中微子通量，但通常会导致对流区和非常低的初始氦气丰度。此外，太阳能内部的Cal占P模式振荡频率和声速与观察值不符（Christensen-Dalsgaard，Gough和Morgan 1979; Christensen-Dalsendalsgaard＆Gough 1980; Bahcall＆Ulrich＆Ulrich 1988）。因此，近年来，低Z模型被认为是不现实的，并且越来越多的作者更喜欢具有元素扩散的标准太阳能模型（Bahcall＆Pinneneult 1992; Bahcall，Pinsonneault，＆Wasserserburg 1995; Bahcall，Bahcall，Basu和Pinsonneault 1998）。然而，许多证据证实，即使没有以前的低Z模型所需的太多，太阳包膜已受到行星际材料的污染。因此，我们使用更新的输入物理学研究了包络金属的中等增强，并将我们的注意力集中在太阳中微子问题上，而是太阳的结构和P模式振荡。
皮特金县活动信封和场地规划豁免清单
拟议的现有结构增建或改建或拟议的附属结构的位置应尽量减少从上述通行权观看时可感知的质量，并且其位置应不超出山脊线。从第 7-20-120(b) 节列出的通行权观看时，新建或改建/扩建的结构不应映衬在天空中
使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。