1 Andros West Side National Park 2 Crab Replenishment Reserve 3 Blue Holes National Park 4 North Andros Marine Park 5 South Andros Marine Park 6 Rand Nature Centre 7 Peterson Cay National Park 8 Lucayan National Park 9 Walker's Cay National Park 10 Black Sound Cay National Reserve 11 Fowl Cays National Park 12 Pelican Cays Land & Sea Park 13 Tiloo Cay National Reserve 14 Abaco National Park 15 Primeval Forest National Park 16 Harrold & Wilson Ponds National Park 17 Bonefish Pond National Park 18 The Retreat 19 Exuma Cays Land & Sea Park 20 Moriah Harbour Cay National Park 21 Leon Levy Native Plant Preserve 22 Conception Island National Park 23 Southern Great Lake National Park 24 Pigeon Creek and Snow Bay National Park 25 Graham's Harbour Iguana & Seabird National Park 26 West Coast Marine Park 27 Green's Bay National Park 28 Great Hope House 29 Marine Farm 30 Little Inagua National Park 31 Union Creek Reserve 32 Inagua国家公园33 Seahorse国家公园位于Sweetings Pond and Hatchet Bay
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1.1 范围。本规范涵盖系列间和系列内射频 (RF) 同轴连接器适配器的性能要求和测试。1.2 分类。适配器由以下类别组成,并带有指定的零件识别号 (PIN)(见 3.1)。a.第 1 类 – 第 1 类适配器旨在在指定频率下提供卓越的 RF 性能,并且所有 RF 特性均已完全定义。b.第 2 类 – 第 2 类适配器旨在在提供指定 RF 性能的 RF 电路内提供机械连接。1.2.1 PIN。PIN 由字母“M”和基本规格表编号组成。零件编号中的第一位数字表示适配器主体(外壳)的材料和表面处理;即,“0”表示镀银黄铜,“3”表示钝化耐腐蚀钢,“4”表示镀金铜铍,“6”用于 SMA 系列和其他系列之间(SMA 主体为耐腐蚀钢,其他系列为黄铜),或“7”表示镀镍黄铜。后续数字将分配用于指定前一个“UG”编号或无意义的数字(如适用)。例如:M55339/ 01 - XXXXX 通用规格 规格表中的零件编号 规格表 AMSC N/A FSC 5935
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 (1)双子座 8m 望远镜项目;(2)亚利桑那大学光学科学中心;(3)亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应,双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间,同时测量了镜面多个点的压力,以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间,我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件,以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理,可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图,使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序,以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
微创心脏手术技术的进步为传统全胸骨切开手术提供了可行的替代方案。这些方法的开发是为了减少组织创伤,缩短恢复时间,并满足对微创治疗方案日益增长的需求。本综述探讨了内镜微创心脏手术的最新进展,该手术使用精密仪器和先进的成像技术来执行复杂的心脏手术,例如瓣膜手术、冠状动脉搭桥术和先天性缺陷的矫正。通过回顾我们在这些技术方面的经验,我们为希望采用微创心脏手术的外科医生提供了实用信息。微创心脏手术的规划和执行中突出的创新反映了心脏手术向更安全、更高效的方向发展的趋势。
脑肿瘤的识别很耗时,因此开发一个使用成像技术的自动化系统非常重要。使用磁共振图像 (MRI) 将脑肿瘤分类为良性或恶性。从基于 MRI 的脑肿瘤图像中,提取特征对于模式识别至关重要,模式识别可根据颜色、名称、形状等确定对象。因此,分类器依赖于形状、颜色等特征的强度,然而,分类器依赖于使用深度学习分类器提取的特征,而深度学习分类器依赖于提取的特征。医学领域的深度学习算法引起了计算机视觉研究人员的兴趣,它在执行过程中耗费时间。提出的扩张 U-Net 模型扩展了用于提取多尺度上下文信息的感受野。基于高分辨率条件,使用大规模特征图生成大规模特征图和高分辨率条件。它提供了丰富的空间信息,可用于执行语义分割。使用 U-Net 实现语义图像分割,因为它添加了一条扩展路径来生成属于源图像中发现的特征的像素分类。现有的基于核的 SVM 模型获得了 99.15% 的准确率,非支配排序遗传算法卷积神经网络 (NSGA-CNN) 获得了 99% 的准确率,具有自适应模糊聚类的深度 Elman 神经网络获得了 98% 的准确率,3D 上下文深度监督 U-Net 获得了 92% 的准确率。然而,与现有模型相比,所提出的基于扩张 U-Net 的 CNN 模型获得了 99.5% 的准确率。关键词:脑肿瘤、深度学习分类器、扩张 U-Net CNN 模型、磁共振图像。
2预序5 2.1简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.2规范和双重规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 2.3线性编程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 2.4拉格朗日功能。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2预序5 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2规范和双重规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.3线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.4拉格朗日功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.5.1成本函数的反相反优化。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6马尔可夫决策过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 2.6.1线性编程公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10