西蒙·哈钦斯少将序言 从 COVID-19 疫情到乌克兰国家主导的侵略,再到气候变化带来的环境威胁,全球连续发生的混乱凸显了国防和工业供应链的脆弱性。在国防方面,这种脆弱性源于数十年来强调优先节省成本和关注提高效率。而对于工业而言,我们看到上游事件和故障点的影响在高度互联和全球化的供应链中产生反响。当前系统和结构持续存在的外部驱动问题导致了持续中断的“新常态”。当我们考虑我们的供应链价值主张应该是什么时,我们必须清楚地认识到国防供应链 (DSC) 在维护我们的国家和民主安全以及维护我们的生活方式方面所发挥的作用。这必须是英国团队的努力,需要更广泛的国防工业企业参与,因为最近的危机表明了组合的力量以及端到端价值链规划和供应链集成的重要性,因为它们既可以增加力量,又可以提供支持优势。为了应对这一挑战,英国国防供应链 (DSC) 需要对未来有一个清晰的愿景。通过与行业、盟友和其他政府部门的合作,在现有结构的基础上,实现支持优势的愿景,以提供有效的军事能力来应对不断变化的运营环境。国防供应链战略提供了这一愿景,并将国防支持战略中概述的支持优势的雄心转化为三个方面。首先,认识到需要更好的平衡,并摆脱默认的成本降低和效率提高立场,为 DSC 定义了一个新的价值主张。在评估权衡以在 DSC 中实现平衡时,需要考虑可靠性、服务和环境可持续性以及成本。其次,为了建立一个设计有弹性的供应链,并能够在“新常态”及其相关挑战中维持国防产出的交付,我们详细介绍了双模式方法。这种方法为国防部提供了降低采购挑战风险和/或快速应对外部冲击事件的能力和可选性。
正如我们已经说过的,历史意识(Geschichtsbewusstsein)是历史教学学的范围范式,这是一个关键领域,用于应用实证研究。历史意识研究中的一个基本问题在于术语的操作,因为我们研究了一种具有复杂结构的现象,而复杂的结构不可能精确地偏见,这是各种作者以各种方式处理的现象。在这个国家的历史意识和历史文化是由Z.Beneš进行了系统研究的,主要是在理论上,从德国哲学哲学 - 二元方法开始的历史教学法开始。在认知和道德层面上,他将历史文化视为历史思想的各个方面的语料库(Beneš1993,p。154),历史意识和历史意识是历史文化的一类(以及历史知识和历史意识)。根据贝内斯的说法,个人的个人历史文化是社会历史文化不可或缺的一部分。B.Schönemann对历史文化的看法有些不同。基于社会双模式构建其过去的假设,即单独和综合:这种历史文化(一种集体的结构)和历史意识(一个个体的结构)属于社会中历史意识的中心类别,并与内在化和社会化的过程紧密相关。这个社会体系的要素是机构,专业,媒体和公众(Schönemann2003)。H.J.同时,历史文化不仅限于外部表达,例如假期和周年纪念日,而是一个复杂的社会制度:共同的文化记忆。Pandel (1987, p. 132) defi nes historical consciousness as “a mental structure comprising seven paired categories”, and goes on to create a structured analytical framework in which the levels of historical consciousness are expressed through related pairs in the dimension of chronological consciousness (earlier-today/ tomorrow), consciousness of reality (real/historical-imaginary), consciousness of historicity (static-changing), consciousness of identity (我们/他们),政治意识(底部最高),经济社会意识(富有贫民)和道德意识(好消息)。TH是超过二十岁的系统,仍然被视为任何进一步研究历史意识的起点。在这些方法来定义历史意识的方法中,一个fl是该主题的一般本质,它使术语的操作相对难以置信。
- 细胞生物学技术(动态质量重新分布,Flex Station II,BRET钙动员测定法)。- DSRNA的合成用于RNA干扰和基因静音 - 质粒载体的构造,克隆过程以及在细菌和细胞系中重新组合的蛋白质的表达。•生物分子和细胞科学硕士学位(LM6)Ferrara大学,于2014年7月16日获得。参加国会和研讨会•2018年(7月)欧洲昆虫学大会(ECE 2018) - 那不勒斯(意大利)。贡献了三张海报:“斑点果蝇(果蝇果蝇)的章鱼胺/泰兰受体受体的克隆,分子表征和组织表达。” “开采基因在lobesia botrana(Denis和Schiffermüller)的脱氧基因抗性中的挖掘基因通过从头转录组组装和差异表达分析进行的。” “梨psylla cacopsylla pyri的垫子行为和双模式通信。” •2019年(7月)国际分子昆虫科学专题讨论会 - 西班牙(西班牙)。用两张海报做出的贡献:“山地植物可以调节苏木果果蝇(DSTAR1)中的1型酪氨酸受体:新型生物农药的分子和药理方面。” “来自棕色的臭臭虫Halyomorfha Halys的1型酪氨酸受体(TAR1):表征生物农药的新靶标。” •2019年(12月)欧洲博士网络“昆虫科学”,X年度会议 - 热那亚(意大利)。贡献“登革热载体中的章鱼和泰氨带受体,埃及埃及”的贡献。 •2022年(11月)美国昆虫学学会 - 温哥华(加拿大)。prothuto con una thra raale orale:“植物性昆虫卤素形halys的1型酪胺受体(TAR1)的分子表征和药理特征。” •2022(6月)昆虫生物技术会议 - 加拿大湖上的尼亚加拉。contruto con una restrazione orale:“泰拉米蛋白能信号通路参与调节chagas疾病矢量rohodnius prolixus中的卵产量”,监督di Studenti di Studenti di 8 tesi da corlelatore:
基于自我成像效应[1],多模式干涉仪(MMI)可以用作光束拆分器,这是光子积分电路的基本构建块。MMI与Y分支和方向耦合器相比,由于其定义明确的振幅,相位和出色的公差[2,3],提供了卓越的性能。因此,MMI在Mach-Zehnder干涉仪(MZIS)[4],分裂和组合器[5,6],极化束分裂器[7]中找到应用。与MMIS尺寸降低或性能提高有关的研究已发表[8-11]。最近,在SOI上使用MMI设备的次波光栅在内的设计表现出了巨大的承诺[12,13]。次波长光栅(SWGS)是光栅结构,它利用小于波长的光向音高[14],抑制衍射效应并表现出各向异性特征[12]。通过工程化各向异性折射率,SWG已在许多应用中使用,例如纤维芯片表面和边缘耦合器[15-17],微功能波导[18],镜片[19],波导cross [20],多路复用器[17,21,22],相位移动器[23]和Optical Shifters [23]和Optical Sheifters [23] [23] [24] [24] [24] [24]。使用这种元物质,SWG MMI设备的带宽已在SOI平台上显着扩展[12,13],这使包括波长二线二线器[25],宽带偏振器梁拆分器[26] [26]和双模式束分配器有益于广泛的应用[27]。砖SWG结构以减轻制造分辨率的要求[28,29]。在SOI平台旁边,其他CMOS兼容材料,例如氮化硅,氮化铝和硝酸锂引起了很多关注。氮化硅(Si 3 N 4)由于其超低损失[30],非线性特征[31],从400 nm到中红外[32]脱颖而出[31]。像SOI平台一样,人们对在硅硅平台内实现高性能MMI设备也非常感兴趣。在本文中,我们将SWG MMI理论从SOI平台扩展到其他集成的光子平台,专门针对300 nm厚的氮化硅平台。我们的目标是设计和优化具有较小脚印和宽操作的SWG MMI设备
图1。在延时图像系列中跟踪合成标记的运动。该图介绍了通过DataSet Analysis开发的新颖软件(该软件包的演示视频可在datasetanalysis.com/synthetic-demo上查看),并使用Unity Technologies的游戏引擎进行。该图显示了合成标记运动运动的计算机视觉分析,这些运动模仿了活细胞荧光显微镜图像序列。位移向量颜色编码用于显示角方向以及运动速度。按钮选择允许更改显示首选项。在图上,黄色向右移动,也显示为黄色直方图的右峰内的黄色显示。同样,向左移动的向量是红色的,无论是在图像覆盖层上还是在屏幕右上角的双模式直方图的左峰内。第二个显示选项(未显示)将位移向量的颜色编码更改为显示不同的绿色阴影,具体取决于速度。在右侧的单峰直方图上观察大多数粒子移动较慢(左侧的绿色峰),而几个颗粒移动得非常快(右侧的深绿色分布尾巴)。有关每秒分析帧的实时信息,速度和角向量方向的平均值显示在屏幕的右下角。通过向跟踪模块提供特定于样本的输入,参数选择允许限制计算复杂性,以最大程度地减少跟踪误差并提供最快的分析结果。在屏幕的左侧,左上角有滑块,可以根据对分析样本中运动性质的先验知识来设置(i)检测到的颗粒数量的上限,(ii)基于粒子检测到的粒子检测率的水平,(ii)在粒子选择水平上,(iii)在粒子选择水平(III)中,(iii)是一个最小的距离(iii),这是一个最小的距离(iii)。分析的样品,以及(iv)粒子搜索半径的截止值,这限制了最大允许的位移;这是另一个参数,它是根据样本知识选择的。屏幕左下角的蓝色按钮可以通过显示分割或跟踪结果,单段轨道(仅在两个框架之间)或聚合的轨迹来更改屏幕显示的各个方面,如上所述,矢量颜色编码(红色/黄色的速度与绿色的红色速度为绿色不同)。我们将使用AI算法将当前的实时2D功能扩展到3D分析。
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