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立法会CB(4)1060/15-16(01)号文件
跟 进 二 零 一 六 年 三 月 二 十 四 日 的 会 议 二 零 一 六 年 四 月 七 日 及 二 零 一 六 年 四 月 十 四 日 来 函 收 悉。来 函 要 求 政 府 提 供 英 国 国 家 航 空 交 通 服 务 有 限 公 司 (NATS) 于 二 零 一 五 年 十 二 月 以 “ 定 照 ” 方 式 为 新 航 空 交 通 管 理 系 统 ( 航 管 系 统 ) 所 作 的 检 讨 报 告 副 本。继 我 们 二 零 一 六 年 四 月 二 十 八 日 的 回 覆，我 们 现 提 供 “ 定 照 ” 方 式 检 讨 报 告 ， 以 及 分 阶 段 推 行 新 航 管 系 统 的 第 一 阶 段 整 体 过 渡 准 备 状 况 的 最 新 评 估 报 告 。 两 份 报 告 载 于 附 件 A 及 B ( 只 备 英 文 版 ) 供 委 员 参 考 。 NATS 就“ 一次过推行” 新航管系统的“ 定照” 方式进行检讨2. 由运输及房屋局( 运房局) 委聘来自英国的独立顾问公司NATS ， 根据二零一五年十二月的情况，就“一次过推行”新航管系统的做法， 以“ 定照” 方式完成有关系统就技术事宜、 运作及训练文件的检讨。 “ 一 次 过 推 行 ” 是 指 在 二 零 一 六 年 六 月 一 次 过 全 面 推 行 新 航 管 系 统 的 做 法 。 3. 在二零一五年十二月进行的“ 定照” 方式检讨，在假设新系统“ 一次过推行” 的前提下， NATS 的检讨结论认为航管系统在工程方面的表现， 与英国及新加坡等其他地区的航空交通管制中心( 空管中心) 的良好做法看齐。 NATS 当 时 ( 即 二 零 一 五 年 十 二 月 ) 提 出 一 些 意 见 ， 当
基于牛顿-欧拉法的六旋翼飞行器运动方程研究
摘要 本文旨在设计和研究无人驾驶飞行器 (UAV) 六旋翼飞行器在三维空间中的动态模型。基于牛顿-欧拉法确定了导出的运动方程。这些方程具有非线性和耦合性。此外，为了使六旋翼飞行器具有真实的运动，模型中还嵌入了气动效应和扰动。六旋翼飞行器是一种垂直起降 (VTOL) 飞行器，具有悬停能力和灵活性，因此与固定翼飞行器相比毫不逊色。尽管如此，它的动态模型很复杂，被描述为不稳定的，并且不能在不扭转其轴的情况下进行平移运动。除了控制和仿真设计模块外，还通过 LabVIEW 软件建立了结论性数学模型。因此，对多个实验状态的稳定性进行了分析，以便提前展示用于平衡和轨迹跟踪的适当控制器。关键词：——无人机，六旋翼飞行器动力学，非线性控制，耦合和欠驱动模型，牛顿-欧拉方法。
C9orf72 六核苷酸重复扩增在 ALS 中的作用/...
肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 和额颞叶痴呆 (FTD) 是具有共同的神经退行性途径和特征的进行性神经系统疾病。ALS/FTD 最常见的遗传原因是 9 号染色体开放阅读框 72 (C9orf72) 基因第一个内含子区域的 GGGGCC 六核苷酸重复扩增。在这篇综述中，我们全面总结了阐明 ALS/FTD 中六核苷酸重复扩增相关致病机制的越来越多的证据。这些机制包括 DNA 和转录 RNA 的结构多态性、通过相分离形成的 RNA 焦点以及二肽重复蛋白的细胞质积累和毒性。此外，G-四链体结构的形成严重损害了 C9orf72 蛋白的表达和正常功能。我们还讨论了 GGGGCC RNA 对特定 RNA 结合蛋白的隔离，这进一步加剧了 C9orf72 六核苷酸重复扩增的毒性。对 ALS/FTD 中六核苷酸重复扩增致病机制的深入了解为这些毁灭性疾病提供了多种潜在的药物靶点。
安全高效地处理六氯乙硅烷液体
本研究项目旨在开发一种安全有效的大量 HCDS 液体处理方法。所提出的方法是一个两阶段过程，包括在水中直接水解 HCDS 液体，然后用氢氧化钾 (KOH) 水溶液对水悬浮液中的水解产物进行碱性裂解。在第一阶段，HCDS 液体直接在水中水解。所需的 HCDS 与水的重量比为 1:25。在水解过程中，反应温和，不会产生明显烟雾。在水中水解的液体 HCDS 水解沉积物的红外光谱中仅在 915 cm -1 处观察到一个新峰，这可能归因于簇中存在小的氧化硅分子。经确定，与在潮湿空气中形成的其他水解沉积物不同，在水中形成的液体 HCDS 水解沉积物在环境条件下易与碱性溶液反应，同时释放氢气。在第二阶段，加入 KOH 水溶液 (20 wt%) 以中和悬浮液。KOH 与 HCDS 所需的重量比为 2:1，最终 pH 值约为 12.6。残留沉积物在两小时内完全溶解。关键词：六氯乙硅烷、HCDS、水解沉积物、冲击敏感、处置。
六sigma-整合AI的未来以进行连续改进
摘要 - 本研究探讨了人工智能（AI）纳入传统的六西格玛（Sigma）的DMAIC（定义，测量，分析，改进，控制）方法，以增强持续的过程改进并实现整个行业的经济增长。AI的数据分析，机器学习算法以及实时见解可以在制造过程中加快问题识别，然后才能通过主动识别潜在的错误或瓶颈来消除对人类监督的需求 - 这减少了浪费并最佳资源利用。将AI的预测能力与六西格码的系统方法相结合，不仅可以提高生产率，而且还可以确保满足稳健的质量控制标准 - 从而导致全球各个部门的持续不停地改进，尤其是供应链管理，其中运营效率对成功和可持续性至关重要。通过通过AI自动化提高资源分配效率，同时通过预测分析减少废物产生 - 这种整合是实现与环境管理同时实现这两个经济增长目标的关键，因为在当今的全球市场中，成功的业务策略的互补方面，促进了一个未来的卓越卓越和可持续性的运营。
虹膜毒理学评论六价铬[Cr（vi ...
ADAF age-dependent adjustment factors ADME absorption, distribution, metabolism, and excretion AIC Akaike's information criterion ALT alanine aminotransferase ALP alkaline phosphatase Asc ascorbate AST aspartate aminotransferase ATSDR Agency for Toxic Substances and Disease Registry BAL bronchoalveolar lavage BALF bronchoalveolar lavage fluid BMD benchmark dose BMDL benchmark dose lower confidence limit BMDS Benchmark Dose Software BMI body mass index BMR benchmark response BMDC bone marrow-derived stem cell BW body weight CA chromosomal aberration CASRN Chemical Abstracts Service Registry Number CHO Chinese hamster ovary (cell line cells) CPHEA Center for Public Health and Environmental Assessment CL confidence limit CNS central nervous system Cr(III)三价铬Cr（IV）四价铬Cr（V）载体CR（VI）六价铬铬DAF daf剂量调节因子DLCO碳一氧化碳DNA DNA脱氧核糖核酸氧化脱氧核糖核酸酸E EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA ISPAIRE EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA FEF 1 FEF 1 FEL. FVC强迫生命能力GD妊娠日GGTγ-谷氨酸转移酶GI胃肠道GLP良好实验室实践GSD几何标准标准偏差GSH谷胱甘肽GST谷胱甘肽GST谷胱甘肽-S-转移酶-S-转移酶HAWC健康评估工作区HEC HEC HEC HEC HEC HEC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEC VICERENT
通过形态自适应四足机器人实现现实世界的人工智能
机器人在其使用寿命期间通常受固定形态的约束，只能调整其控制策略。在这里，我们展示了第一个可以在形态上适应户外非结构化环境中不同环境条件的四足机器人。我们的解决方案植根于具身人工智能，由两个部分组成；（i）允许现场形态适应的机器人，以及（ii）基于当前感知的地形在最节能形态之间转换的适应算法。首先，我们建立一个模型来描述机器人形态如何影响选定地形上的性能。然后，我们在真实的户外地形中测试持续适应，同时允许机器人不断更新其模型。我们表明，机器人利用其训练有效地在不同的形态配置之间转换，与非自适应方法相比，性能显著提高。现实世界形态适应的已证明的好处表明，未来机器人设计中可能存在一种将适应性融入其中的新方式。
grem：具有四足机器人的专家的通才机器人模型
摘要 - 多任务机器人学习在应对多样化和复杂方案方面具有重要的重要性。但是，在收集培训数据集的性能问题和困难中，当前的方法受到了阻碍。在本文中，我们提出了细菌（通才机器人模型）。我们利用离线加强学习来优化数据利用策略，以从演示和亚最佳数据中学习，从而超过了人类示范的局限性。此后，我们采用基于变压器的VLA网络来处理多模态输入和输出操作。通过引入Experts结构的混合物，细菌允许使用更高的整个模型容量的推理速度更快，从而解决了有限的RL参数的问题，从而在控制计算成本的同时增强了多任务学习中的模型性能。通过一系列实验，我们证明了细菌在所有任务中都优于其他方法，同时还验证了其在培训和推理过程中的效率。此外，我们发现了其获得新兴技能的潜力。此外，我们贡献了Quard-Auto数据集，该数据集自动收集以支持我们的培训方法并促进多任务四倍的机器人学习中的进步。这项工作提出了一种新的范式，用于降低收集机器人数据和推动多任务学习社区进度的成本。您可以通过链接：https：//songwxuan.github.io/germ/到达我们的项目和视频。
足细胞：先天和适应性免疫十字路口的肾小球前哨
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