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已获批准 - 安加尔斯克汽车技术学校
该工作计划是在联邦国家自治机构“FIRO”推荐的普通教育学科“生命安全基础”样本计划的基础上制定的，该样本计划是作为在基础普通教育基础上实施中等职业教育基础教育计划的样本计划，并附有中等普通教育证书，议定书编号为 21.07。 2015 （2015年7月23日审核登记号376，联邦国家自治机构“FIRO”），按照联邦国家中等普通教育标准要求，介绍了普通教育学科“生命安全基础”的结构、内容和掌握结果（俄罗斯教育和科学部2012年5月17日第413号“关于批准联邦国家中等（完整）普通教育标准”的命令）。考虑到组织在以基础普通教育为基础的中等职业教育掌握教育计划框架内获得中等普通教育的建议，同时考虑到联邦国家教育标准的要求。 （经联邦国家自治机构“FIRO”职业教育与资格体系中心科学与方法委员会 2017 年 5 月 25 日第 3 号议定书批准。
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州际化学品信息交换所 - 安吉利斯港市
成员：• Chris Affeldt，密歇根州环境质量部 • Laura Babcock，明尼苏达州技术援助计划 • Bob Boughton，加利福尼亚州有毒物质控制部 • Dan Cain，俄勒冈州卫生部 • Pam Eliason，有毒物质使用减少研究所 • Gary Ginsburg，康涅狄格州卫生部 • Pam Hadad Hurst，纽约州环境保护部 • Brenda Hoppe，俄勒冈州卫生部 • Al Innes，明尼苏达州污染控制局 • Kevin Masterson，俄勒冈州环境质量部 • Nancy Ostrom，加利福尼亚州有毒物质控制部 • Nancy Rice，明尼苏达州卫生部 • Brian Toal，康涅狄格州卫生部 • Don Ward，纽约州环境保护部 • Adam Wienert，州际化学品信息交换所
博士纳斯鲁·阿祖安·阿朗 - ftkma ump
期刊出版物 [1] MAA Roslin、N Ab Razak、NA Alang、N Sazali，（2023 年）。“低周疲劳载荷下 P91 钢的数值模拟”，《失效分析与预防杂志》，1-9。 [2] IU Ferdous、NA Alang、J Alias、AH Ahmad、S Mohd Nadzir，（2022 年）。“缺口约束影响下 91 级钢的断裂寿命和失效机理”，《失效分析与预防杂志》，1-14 [3] J Alias、NA Alang、AH Ahmad、NA Razak，（2022 年）。“碳钢管法兰部件的失效分析”，《失效分析与预防杂志》，1-7 [4] N Ab Razak、SNA Rosli、NA Alang，（2022 年）。 “用于预测未焊接和焊接 P91 钢的蠕变寿命的 Larson Miller 参数”，国际综合工程杂志 14 (8), 101-111
安基塔·斯里瓦斯塔瓦 ankitasri@bis.gov.in + ...
2012 – 2014 巴特那国家理工学院 技术硕士 - 计算机科学，金牌得主 论文：使用混合二解析分类器和无偏数据库对产品评论进行情感分析 2008 – 2012 戈勒克布尔技术与管理学院，北方邦理工大学 技术学士学位 - 计算机科学与工程，金牌得主 相关课程： DBMS、分布式数据库、AI、密码学和网络安全、普适计算 ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
美国上诉人诉克里斯蒂安·萨利纳斯航空……
但政府坚持认为，我们应该对较轻的包含罪（LIO）进行定罪，政府声称该罪是殴打造成的攻击。8 这就要求法院成为第一个解决政府立场与总统根据第 79(b)(2) 条规定的 LIO 清单之间不一致问题的军事上诉法院，该清单虽然不是详尽无遗的，但规定简单攻击是意图实施性侵犯的攻击的 LIO。9 然后，法院必须确定指控的《统一军事法典》第 128 条中指控的未遂型攻击中公开的行为是否“以这样的方式起草”10 它们指控的事实必然满足殴打造成的攻击的所有要素，我们承认这是有可能的。11
塞巴斯蒂安·勒科努先生致辞，...
各位部长、巴黎市长、武装部队总参谋长、警察局长、巴黎及周边地区当选官员、巴黎军事长官、将领、军官、士官、士官、士兵、海军和飞行员、现役和预备役军人、国防文职人员，女士们、先生们，
马里兰州安纳波利斯的 SHOTPOINT® 案例研究报告
该系统已部署十八个多月。在此期间，Shotpoint 正确检测到了系统覆盖区域内近十几起警方确认的枪击事件。该系统检测到近 1400 起烟花爆竹事件，大多数发生在 7 月 4 日前后。所有可以通过视频确认的事件都证实了 Databuoy 2 米定位精度的目标。该系统成功过滤了所有误报源，包括车辆回火和环境中发生的其他脉冲声音。该系统使用机器学习技术将烟花爆竹与枪声区分开来，导致整体误分类率低于 10%。该系统正确识别了覆盖区域内的所有枪击事件，但有两起事件除外，这两起事件是车辆从阻挡传感器射击信号的方向开枪。在这些事件中，枪声被错误地归类为烟花爆竹。此后，该系统进行了改进，被车辆阻挡的枪声更有可能被正确归类为枪声。
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。