XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System底舱
根据最新厚度设定腐蚀附加值...
(注) (1) 在锚链舱底板上表面垂直上方 3m 范围内，应在板面增加 1.0mm。(2) 仅适用于以露天甲板为舱顶的舱。3m 距离应垂直于舱顶并平行于舱顶测量。舱底水舱、排泄储罐和锚链舱应视为“其他位置”。 (3) 干散货舱包括用于载运干散货的舱。(4) 对于矿砂船，仅适用于垂直上方内底板 3mm 范围内。如果垂直上方内底板超过 3m，则视为 1.0mm。(5) 舱壁用板材在内底板垂直上方 3mm 范围内应加厚 0.2mm。(6) 吸入口附近的内底板和吸入井应在距吸入口外周约一个纵向间距半径范围内加厚 2.0mm（见图3.3.4-1 和 3.3.4-2）。(7) 对于装有气体燃料舱的舱室，应采用与同类型液化气船货舱相同的防腐措施。(8) 空隙处所是指只能通过螺栓人孔开口进入的处所或通常无法进入的处所，例如管隧。封闭型柱的内部空间也包括在内。(9) 干燥处所是指机器处所、泵舱、储藏室、操舵装置处所等的内部空间。(10) 主机舱内底板厚度应增加 2.0mm，除非根据事先提交的数据经本船级社批准实施防腐保护。
通用英语对于空中交通管制员的重要性...
对准，包括交替地从机身的燃料舱中全部或部分地生产燃料，同时在推进发动机的燃料消耗期间将燃料转移到输送舱。根据本发明，燃料从其他燃料舱（后电流平衡燃料舱除外）转移到燃料供应舱。它通过与消耗舱相邻的预消耗燃料舱沿着其后壁进行，并连续向输送泵的驱动器供电。在整个飞行过程中，当后平衡燃料舱中的燃料液位降低后，燃料从后平衡燃料舱直接转移到输送舱，发出从其他舱室生产燃料结束的信号。
密歇根州圣玛丽河
维护性疏浚将利用 FY23 和 FY24 资金完成。 疏浚物管理计划将利用 FY24 资金启动。 每年都需要政府浮动工厂在圣玛丽斯河的硬底航道中清除障碍物。 美国陆军工程兵团制定了一项多年期资产更新计划，以对船闸的现有基础设施进行现代化改造，提供可靠且有弹性的基础设施。 目的是提高船闸运行效率，降低停机和船舶延误的风险。 这项工作将集中在 Poe 和 MacArthur 船闸上，但该设施的其他基础设施也包括在计划中。 计划中的主要项目包括制造和更换 Poe 闸门 1（2023 年资助）、E&D（2023 年资助）和制造紧急舱壁并建造紧急关闭系统（2024 年资助建设），以及许多其他改进和升级。资产更新包括修复船闸周围的航行结构，例如设施修复，包括废水污水系统（2021 年资助的 E&D，2023 年资助的建设）、备用发电机和建筑物维修。
NRL 招聘手册 - 美国海军研究实验室
可重构原型高架舱可实时、精确地跟踪许多实体（车辆和人类），以获得实验地面实况。小型无人机和地面车辆可同时在大型高架舱内运行，可从四个相邻的人机交互实验室查看。热带高架舱模拟了具有适当地形和植物的雨林，并包括流水特征。室外高地森林提供了具有水和地形特征的额外森林环境。沙漠高架舱提供了一个模拟的沙漠环境，其中有沙坑、天然岩壁以及适当的照明和风。沿海高架舱提供了一个模拟的沿海环境，其中有沉淀池、带有倾斜地板的大型水池和小型流水池。除了环境高架舱外，该设施还设有电力和能源实验室、传感器实验室和机电车间。
基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2022 年 4 月 19 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.04.24.441207 doi：bioRxiv preprint
在帕金森病的运动解码方面，皮层脑电图优于丘脑底局部场电位
摘要 脑信号解码有望在临床脑机接口 (BCI) 的发展中取得重大进展。在帕金森病 (PD) 中，目前已有首个用于自适应深部脑刺激 (DBS) 的双向 BCI 植入物。脑信号解码可以扩展自适应 DBS 的临床实用性，但神经源、计算方法和 PD 病理生理对解码性能的影响尚不清楚。这代表了未来神经技术发展中尚未满足的需求。为了解决这个问题，我们开发了一种基于术中感觉运动皮层电图 (ECoG) 和丘脑底 LFP 的侵入性脑信号解码方法来预测 11 名接受 DBS 的 PD 患者的握力（一种代表性的运动解码应用）。我们证明 ECoG 优于丘脑底 LFP，可准确解码握力。梯度增强决策树 (XGBOOST) 优于其他模型架构。基于 ECoG 的解码性能与运动障碍呈负相关，这可归因于运动准备和运动期间的丘脑底 β 爆发。这凸显了帕金森病病理生理对神经编码运动活力能力的影响。最后，我们开发了一种连接组分析，可以通过使用患者的连接组指纹来预测患者个体 ECoG 通道的握力解码性能。我们的研究为侵入性脑信号解码提供了一个神经生理学和计算框架，以帮助开发个性化的智能自适应 DBS 精准医疗方法。
旅行费用：浅层底栖微植物昼夜垂直迁移的能量成本
表层微植物底栖硅藻昼夜运动的生理学尚未完全了解。此外，导致迁徙行为的进化压力和垂直迁移的生态作用仍不清楚。行为光保护假说是最普遍接受的，根据该假说，硅藻沿着垂直光梯度移动以找到最佳光环境。然而，这种运动与能量消耗有关，这一点以前尚未得到充分认识。为了阐明这个问题，我们研究了硅藻运动的机制并回顾了它们的运动模式。利用已发表的数据，我们估计一个典型的硅藻细胞在 400 µ m 光区向上（或向下）移动的能量成本为 0.12 pJ。这相当于 3.93 × 10 − 18 mol ATP，由 1.31 × 10 − 19 mol 葡萄糖氧化释放。这仅占典型微底栖硅藻细胞每日净光合产量的 0.0001%，表明昼夜垂直迁移对细胞和生态系统能量预算的影响可以忽略不计。即使单个细胞的迁移能量成本可能与典型硅藻的中心值相差近两个数量级（取决于细胞大小、位移速度和介质粘度），从代谢和生态学的角度来看，计算出的最大值仍然可以忽略不计。结果表明，行为光保护可能是一种能量廉价的机制，与结构/生理光保护相比具有竞争优势。
休息和运动期间背侧苍白球和丘脑底核的帕金森病β动力学
在帕金森病 (PD) 中，病理性高水平的 β 活动 (12-30 Hz) 反映了特定的症状，并通过药物或手术干预恢复正常。尽管接受深部脑刺激 (DBS) 的 PD 患者丘脑底核 (STN) 中的 β 特征现已转化为自适应 DBS 系统，但只有有限数量的研究表征了苍白球内部 (GPi) 中的 β 功率，而苍白球内部是同样有效的 DBS 目标。我们的目标是比较接受 DBS 的 PD 患者在休息和运动时 STN 和 GPi 中的 β 功率。37 名人类女性和男性参与者完成了一项简单的行为实验，包括休息和按下按钮的时间，从而从 19 个（15 名参与者）STN 和 26 个（22 名参与者）GPi 核中记录局部场电位。我们检查了整体 beta 功率以及 beta 时域动态（即 beta 爆发）。我们发现 GPi 在静息和运动期间的 beta 功率更高，运动期间 beta 失同步也更多。beta 功率与运动迟缓和僵硬严重程度呈正相关；然而，这些临床关联仅存在于 GPi 队列中。关于 beta 动态，GPi 和 STN 中的爆发持续时间和频率相似，但 GPi 爆发更强且与运动迟缓-僵硬严重程度相关。因此，不同基底神经节核的 beta 动态不同。相对于 STN，GPi 中的 beta 功率可能更容易被检测到，随着运动而发生更多调节，并且与临床损伤更相关。总之，这可能表明 GPi 是基于 beta 的自适应 DBS 的潜在有效目标。