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World File Search System发尾
由飞机牵引并绕轨道飞行的尾线天线的建模与控制
对几种控制线的稳态形状和风梯度引起的振动的候选方案进行了研究。使用经典振动链开发了计算机模拟，将自由/固定边界条件叠加在线的稳态形状和张力分布上。分析中考虑了几种形式的恢复力和耗散力。证明了叠加方法在很宽的操作范围内的有效性。开发了一种控制律，它调节拖曳机轨道半径，并证明了所有振动减少 50% 或更好的潜力。研究了第二种方案，即在线的尾端使用可控减速伞。可控减速伞在减少振动方面取得了有限的成功，但在调整线的稳态形状方面很有用。
开发亚音线单尾发动机（Susan）...
本文介绍了亚音速单AFT发动机（Susan）Listabilitable研究工具（SARV）机翼结构的高级概述。为机翼的结构布局做出了唯一的设计注意事项，以包括电池的存储空间，分布式电动发动机以及在货物盒中托运机翼的要求。将讨论机翼结构开发过程，包括机翼内部结构设计演变，制造示范车辆的制造，机翼外霉菌线设计，机翼内部结构和机翼皮肤的整合，以及最终将机翼与机身结构集成。此外，将讨论机翼皮肤设计的开发，同时突出机翼皮肤制造示范面板以及用于材料表征的复合测试。
具有一般损失功能的重尾SGD算法稳定性
在几项经验研究中，已经报道了随机梯度降低（SGD）中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明，尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲，为了解决这一经验现象，几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设，以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近，已经证明了新的概括范围，这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系，这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程（SDE）对SGD进行建模，但这些界限不需要有条件的拓扑假设，但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中，我们在这一研究方面构建，并为更通用的目标功能开发了一般的界限，其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围，然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设；然而，由于损失功能的一般性，他们对经验观察的启示更加明显。
等离子体Aβ42/Aβ40比和晚发癫痫的关联等离子体Aβ42/Aβ40比和晚发癫痫的关联
方法，我们从1991年到2018年使用了医疗保险费用索赔代码，以确定在社区中招募动脉粥样硬化风险的1,424名黑白男性和女性（ARIC）研究队列中的LOE案件。Aβ42 /Aβ40比率是从1993年至1995年（50 - 71岁）和2011 - 2013年（67 - 90岁）的1993年至1995年（年龄50至71岁）和2013年（年龄50-71岁）和2013年（年龄50至71岁）中计算出的。我们使用了生存分析，该生存分析占死亡的竞争风险，以确定晚期血浆Aβ42 /aβ40的关系，及其从中年变为后期的变化以及随后的癫痫发展。我们针对人口统计学，载脂蛋白E4基因型和合并症进行了调整，包括中风，痴呆和头部损伤。低血浆比为2Aβ肽，Aβ42 /Aβ40比率与低CSFAβ42 /Aβ40相关，并且CNS中Aβ的积累增加。
工发组织第四次工业革命（杭州）...
● 成立于1990年，是联合国工业发展组织负责投资和技术促进的项目机构。到2023年，联合国工业发展组织北京投资促进办事处已在济南、厦门、成都、郑州设立区域协调中心（RCC），在杭州设立第四次工业革命加速器。
颅内脑膜瘤有好发部位吗？基于人群的图谱
摘要 脑膜瘤是最常见的颅内良性肿瘤，被认为起源于蛛网膜颗粒的蛛网膜帽细胞。我们试图根据治疗前的 MRI 开发基于人群的图谱，以探索颅内脑膜瘤的分布，并探索不同位置颅内脑膜瘤发展的风险因素。2006 年至 2015 年期间，所有被诊断为颅内脑膜瘤并转诊至神经外科的来自特定收集区域的成年人（≥ 18 岁）均有资格纳入。治疗前 T1 增强 MRI 加权脑部扫描用于半自动肿瘤分割，以开发脑膜瘤图谱。统计分析中使用的患者变量包括年龄、性别、肿瘤位置、WHO 分级和肿瘤体积。共确定了 602 名颅内脑膜瘤患者，以从广泛而明确的收集区域开发脑肿瘤图谱。脑膜瘤在脑内的空间分布并不均匀，额区肿瘤较多，尤其是旁矢状面、大脑镰前部、额叶底和中颅窝。超过 2/3 的脑膜瘤患者为女性（p < 0.001），她们患多发性脑膜瘤的可能性也更大（p < 0.01），而男性患幕上脑膜瘤的可能性更大（p < 0.01）。肿瘤位置与年龄或 WHO 分级无关。脑膜瘤的分布在脑内呈现从前到后的梯度变化。脑膜瘤在普通人群中的分布并不依赖于组织病理学 WHO 分级，但可能与性别有关。
标准、创新与后发经济发展——概念框架
出版物包括《美国自愿标准体系——亚洲创新政策的“最佳实践”模式》（2013 年）；《自主创新与全球化：中国标准化战略面临的挑战》（2011 年）（现已以中文出版）；《中国的创新政策给美国敲响了警钟》（2011 年）；《电子行业的知识新地理？》《亚洲在全球创新网络中的作用》（2009 年）；《中国 IT 企业能否在全球知识网络中发展创新能力？》（2008 年）；《中国新兴工业经济——来自 IT 行业的见解》（与 Barry Naughton 合著）2007 年；《创新离岸外包——亚洲在全球创新网络中的新兴作用》（2006 年）；《创新的复杂性和国际化：芯片设计为何转移到亚洲？》，《国际创新管理杂志》（2005 年）；亚洲的国际生产网络：竞争还是财富？(2000)；以及《技术能力和出口成功——东亚的经验教训》(1998)。
第一个发生了5年累积发生率...
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性，这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确，除一个受试者外，所有受试者的绝对百分比误差均为<10％。这符合我们当前的基准误差值10％，这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是，Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。