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浅海岸底栖基质遥感 - MDPI
摘要：鳗草 (Zostera marina) 是潮间带和潮下带生态系统的关键组成部分。然而，人类活动的压力已导致其种群在全球范围内下降。划定和持续监测鳗草分布是了解这些压力和提供有效的沿海生态系统管理的重要组成部分。此类空间监测的一种拟议工具是远程图像，它可以经济高效地频繁覆盖大片且难以接近的区域。但是，要有效应用这项技术，需要了解鳗草及其相关基质的光谱行为。在本研究中，原位高光谱测量用于定义关键光谱变量，这些变量可在 Z. marina 和相关水下基质之间提供最大的光谱分离。对于原位水面反射数据集的鳗草分类，所选变量为：斜率 500–530 nm，一阶导数 (R') 在 566 nm、580 nm 和 602 nm，总体准确率为 98%。当原位反射数据集经过水校正时，所选变量为：566:600 和 566:710，总体准确率为 97%。使用现场光谱仪识别鳗草的深度限制平均为 5.0 至 6.0 m，范围为 3.0 至 15.0 m，具体取决于水柱的特性。涉及高光谱机载图像底栖分类的案例研究表明，变量选择的主要优势是满足统计上更复杂的最大值的样本量要求
基于NSGA-III算法的罐底液压成形工艺参数优化
2. 上海航天设备制造有限公司，上海 200245) 摘要：液压胀形工艺可以实现大型储罐底部的整体成形，但其质量受诸多工艺参数的影响。针对整体储罐底部液压胀形过程中出现的起皱、开裂缺陷，建立了以预胀压力、液压压力、压边力、压边圆角半径等工艺参数为优化目标的多目标优化模型。基于有限元仿真，利用Kriging技术建立工艺参数与质量标准之间的代理模型。采用NSGA-III算法，在储罐底部达到壁厚变化量最小、断裂趋势最小、翻边皱褶最小、皱褶趋势最小等目标的条件下，确定最优工艺参数。与粒子群优化（PSO）算法相比，NSGA-III算法更适合求解该优化问题。通过仿真实验验证了该方法的有效性和结果的准确性。关键词：储罐·液压成形·克里金法·NSGA-III
评估骨盆底肌肉功能的定量工具
测量测量法用于由于PFM活性导致在阴道内压力中注册变化。配备有测量传感器的阴道内探针用于测量[19]。在MMHG或CMH 2 O [20]中获得结果。测量通常是在说谎的情况下进行的。最大自愿收缩（MVC）定义为肌肉激活前的压力与收缩期间获得的最高压力值之间的最大差异[20，21]。测量法显示出良好的评估者间可靠性[11，22]。然而，结果受到腹腔内压力的影响[16]。经过测量传感器通常可用于医疗专业人员，并且用于PFM的高级系统中（例如，pelvifly）[23，24]。测量法是用于评估PFMF的最常见方法。总共使用了23篇文章。二十二篇文章使用了阴道内探针，一篇文章在外部设备中使用了压力传感器。在四项研究中测量了最大肌肉力量，最大程度的肌肉力量和耐力，在1个研究肌肉中
2022 MT -FWP灰熊MGT计划-Montana.gov
FWP将更新其对康复以及全州灰熊的长期人口统计学和遗传健康的承诺。FWP在两个保护策略（CSS）中阐明了GYE和NCDE中的特定数字目标，并支持CYE中的恢复目标。但是，这种替代方案发现建立全州数字最小，最佳或最大人口目标是没有用的。分配目标未确定明确的分配目标。FWP将管理NCDE，GYE和CYE中的核心人群。当前的FWP计划设想了这些核心和BE之间的未来生物学联系。NCDE CS的目标是为与蒙大拿州其他生态系统的连通性提供机会，但没有明确的目标。fwp将继续努力“生物学合适且在社会上可以接受”的含义。
3 个电子区域接口处的白点和灰点目录
鉴于激烈的全球竞争，欧洲的决策者承认电子行业面临的挑战。推出大规模投资和支持措施以推动创新，例如 ECSEL、PENTA、IPCEI，是加强这一关键经济部门的重要一步。欧洲需要为整个欧洲电子行业制定长期愿景和战略，以保持其竞争优势并促进价值创造。在这方面的一项重大贡献是修订欧盟电子战略。同时，工业和社会的数字化是一个大趋势，迫切需要电子作为硬件构建模块，与软件、通信、计算、机器人和光子学等其他领域进行补充和互动。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员不断以小批量而非一次性大批量的方式改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对某些目标站点进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要为 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库限制了定向灰盒模糊测试器的错误查找能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均在暴露时间上实现了 4.03 倍的加速。
使用 DART 引导定向灰盒模糊测试器
软件开发是一个持续、渐进的过程。开发人员会以小批量而非一次性大批量的方式不断改进软件。小批量的高频率使得使用有效的测试方法在有限的测试时间内检测出错误变得至关重要。为此，研究人员提出了定向灰盒模糊测试 (DGF)，旨在生成针对特定目标位置进行压力测试的测试用例。与旨在最大化整个程序的代码覆盖率的基于覆盖范围的灰盒模糊测试 (CGF) 不同，DGF 的目标是覆盖潜在的错误代码区域（例如，最近修改的程序区域）。虽然先前的研究改进了 DGF 的几个方面（例如电源调度、输入优先级和目标选择），但很少有人关注改进种子选择过程。现有的 DGF 工具使用主要针对 CGF 定制的种子语料库（即一组覆盖程序不同区域的种子）。我们观察到，使用基于 CGF 的语料库会限制定向灰盒模糊测试器的发现错误的能力。为了弥补这一缺陷，我们提出了 TargetFuzz，这是一种为 DGF 工具提供面向目标的种子语料库的机制。我们将此语料库称为 DART 语料库，它仅包含与目标“接近”的种子。这样，DART 语料库就可以引导 DGF 找到目标，从而即使在有限的模糊测试时间内也能暴露漏洞。对 34 个真实漏洞的评估表明，与基于 CGF 的通用语料库相比，配备 DART 语料库的 AFLGo（一种最先进的定向灰盒模糊测试器）可以发现 10 个额外的漏洞，并且平均暴露时间加快了 4.03 倍。
帕金森病的丘脑底核活动动态和肢体运动预测
虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关，但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里，我们检验了以下假设：β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此，我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作，当提前知道要求的动作时，在命令提示之前，受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发，尤其是 β 频段局部场电位活动爆发，严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论，低频爆发，尤其是 β 频段的爆发，限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要，因为它们表明，除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外，局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
赫布里底外当地住房策略2025-2030
在我们的社区对话活动进行了讨论之后，如果您要完成此简短的问题并通过电子邮件将其返回住房服务团队，我们将非常感谢，我们将通过housing@cne-cne-siar.gov.uk将其退还给住房服务团队。您也可以将其发布，或将其交给位于Sandwick Road，Stornoway，Stornoway，HS1 2BW的Recepɵ台。
破碎的山地透明度 - 稳定性 - 靠环底填充-31 ...
“宜居性”的概念并不新鲜，“宜居性”是促成社区和个人生活质量的因素的集体术语。宜居的地方被定义为“安全，有吸引力，具有社会凝聚力和包容性且具有环境可持续性的地方；可负担得起的和多样化的住房，与便利的公共交通，步行和骑自行车基础设施相关联，提供就业，教育，公共开放空间，当地商店，卫生和社区服务，以及休闲和文化机会”。1