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残疾类别从 A 到 Z：糖尿病 - 就业安置网络
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残疾分类：狼疮
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使用从RGB/IR颜色图像提取的反射光谱
空间站实验设施（Misse-FF）已飞行了许多材料样品，以研究Leo太空天气暴露对材料和设备的性能和耐用性的影响。我们表现出计划于2022年6月推出的Misse-16任务，在Leo环境中播放了15种小说和充分的材料，持续了六个月。使用RGB/IR摄像机在整个任务中将实时测量光谱反射率的变化。这些时间分辨的数据将作为我们团队正在进行的基于实验室的太空天气交互实验的“太空真相”参考。在模拟的空间天气条件下，MisSE-16数据与重复样品的广泛地面测试的相关性将使材料降解的基本化学模型开发。本文讨论了地面测试活动的初步结果，以收集原始材料和损坏材料的RGB/IR图像，并开发机器学习算法以从颜色图像中提取反射光谱。
从循环经济的角度洞察
哥伦比亚的快速城市化和经济增长使住宅部门成为该国最大的能源和物质消费者之一。循环经济（CE）策略是使该行业摆脱资源耗竭和气候变化的有希望的替代方法。此处显示的分析基于RECC模型框架，即动态材料流量分析（DMFA）模型。我们的结果表明，到2050年没有CE策略，住宅建筑库存将达到25亿m 2，并在13至25吨Co 2 /年之间发射，具体取决于是否包括碳森林固换。CE策略的完整实施和较低的地板空间可以分别减少2020 - 2050年累积的原始材料生产，废物产生和GHG EMIS sions分别减少48％，5和49％。如果考虑到更多的木材材料和森林隔离，则在2050年之前有可能在2050年实现净零排放。
预测和可视化局部大脑活动的工具
在文献中，已经开发了几个项目来可视化大脑活动，并且已经提出了许多基于行为特征预测 fMRI 信号的工作（Mitchell 等人，2008 年；Huth 等人，2016 年；Knops 等人，2009 年）。但是，我们没有找到提供工具来一起显示非控制对话的大脑活动预测、此预测中使用的原始材料以及用于这些预测的特征的工作。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了一种用于预测和可视化对话期间局部大脑活动的新工具。它由两个模块组成，第一个模块用于根据对话的原始行为数据生成预测。它包括参与者和对话者的音频、对话者的视频和参与者的眼球运动记录。第二部分用于根据获得的预测可视化对话过程中大脑区域的激活情况。
TSMO实施和战略计划
计划历史此计划最初于2018年2月发布，并记录了MDOT正式的TSMO计划和2015年期间之间的正式TSMO计划和外展工作的结果。本计划的主体捕获了这种原始材料。自2018年2月以来，该计划每年都进行了更新，以记录原始战略方向，行动和建议的进度。这些更新已在执行摘要之后的年度更新（第2节“ 2023更新”）和附录中捕获。2023年更新强调了MDOT在TSMO学习社区（COL）的持续工作，并添加了有关维护，车队和设施如何支持TSMO计划的新内容。附录包含自2018年2月以来提出的主要努力和外展活动的详细摘要。图ES-1提供了MDOT正式TSMO计划计划和实施中关键事件的时间表。
残疾分类：中风
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a至z通过残疾：糖尿病
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a到z通过残疾：心脏状况
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