自 20 世纪 90 年代以来,外太空探索一直是科学界关注的焦点。而人文学科对于此类活动的社会作用的兴趣则断断续续。然而,在过去 20 年里,人们对太空探索社会方面的兴趣急剧增加,部分原因是与超级富豪有关联的大型私营部门参与者的出现,例如埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 SpaceX、杰夫·贝佐斯 (Jeff Bezos) 的蓝色起源 (Blue Origin),以及理查德·布兰森 (Richard Branson) 的维珍银河 (Virgin Galactic)(尽管影响较小)。推动这种转变的其他因素包括大规模太空旅游的前景、从开采主小行星带获得巨额财富的可能性、在月球南极建立永久基地的希望重燃以及本世纪中叶登陆火星的前景。其他关键因素包括全球战略转移、发射能力横向扩展到主要欧美国家之外,以及中国崛起为能够让首位宇航员登陆火星的航天超级大国之一。除此之外,我们还可以考虑日益严重的太空垃圾问题,例如
了解人们和野生动植物在时空重叠的程度对于保护生物多样性和生态服务至关重要。然而,尚未评估全球变化将如何重塑人类野生动物重叠的未来。我们表明,到2070年,全球人口和22,374种陆地脊椎动物物种的潜在空间重叠和22,374种陆地脊椎动物的潜在空间重叠将增加约56.6%,而在地球上仅占地11.8%。的增加主要是由人口密度的加剧而驱动的,而不是由于气候变化引起的野生动植物分散的变化。在我们的研究中发现的未来人与野生动物重叠的强烈空间异质性表明,必须考虑当地环境,并且应将更具针对性的基于区域的土地利用计划集成到系统的保护计划中。
YouGov 开展的第三轮公众声誉和研究追踪调查最近发布,发现公众对武装部队的好感度有所提高,还有其他积极评价,例如“陆军是领导领域的领导者”、“陆军提供终身技能”和“陆军为所有人提供机会”。显然,我们的关键信息引起了公众的共鸣,但仍有许多工作要做,我们必须继续推广武装部队作为首选职业。每位士兵都是陆军的拥护者,谁能比您更好地帮助公众在这个令人兴奋且多样化的职业中找到自己的位置呢。“人是陆军,而不是陆军的一员”
欢迎阅读《How It Works》,这是一本新杂志,它将向您介绍您所生活的世界,您从未了解过的一切。杂志中配有图文并茂的指南和专业知识,并设有专门介绍科学、技术、交通、太空、历史和环境的版块,无论主题大小,《How It Works》都能为您一一讲解。那么,我们为什么要推出一本新的科学技术杂志呢?原因很简单,因为有大量的受众想要获得易于理解、有趣且引人入胜的信息娱乐,其中充满了事实和观点,以激发他们的想象力。您只需看看《Brainiac: Science Abuse》、《James May’s Big Ideas》和《Richard Hammond’s Engineering Connections》等电视节目的成功,就会发现科学和技术是主流娱乐的组成部分。《How It Works》提供大量娱乐和信息,我们的目标是回答您能想到的最有趣的问题。鲨鱼是如何捕猎的?黑洞是什么?核潜艇里面有什么?伦敦地铁是如何建造的?iPod 是如何工作的?这些只是我们将在后续期刊中回答的几个问题。我们的首期期刊探讨了许多令人惊叹的主题,例如欧洲战斗机、海啸和飓风等极端天气的成因、布加迪威龙、视觉和视力、核潜艇和大型强子对撞机。所有内容均由我们的专家撰写,对任何渴望知识的人来说都是令人愉悦的。所以,请阅读、吸收、享受并充实您的思想。
程实习课,上课时间(三)8-9; 「成本会计学(二)」需修习该课程实习课,上课时间(二)1和(五)n; 「高级会计学(二)」需修习该课程实习课,上课时间(二)5 、9; 「审计学(一)」需修习,上课时间(四)5 、9。4。请于报名时检附修课证明成绩单正本。5。本系规定每学期至多修习_7__学分。(至多20学分):电话:电话:06-2757575转53432,电子邮件:cyt722@ncku.edu.edu.tw
注释。本文的目的是开发新一代飞机运行阶段的信息因素部署技术,以减少机组人员在控制过程中的失误。本文研究了基于飞机初始运行阶段的人为因素来预测潜在事故统计的信息因素技术。这是通过从运行多年的飞机家族中根据部署系数选择模拟飞机以及基于人为因素的具有代表性和代表性的事故统计数据来实现的。这种预测将通过证实现有的机组人员培训计划,过渡到新的机组人员培训原则,以及利用新一代飞机的能力,消除和减少事故统计中人为因素的比例。飞行的自动化电子综合体。关键词:预测部署、信息因素技术、应急统计、新一代飞机、机组人员培训计划、飞行执行技术。
粗体表示p值<0.05。一个高风险的探险和定义为诊断时心脏死亡,心脏移植和/或LVEF的病史的概率。b异常的ECG:负T波连续2个导线,束支块,房屋效果,房屋浮肿,二级室内室障碍或以前的房屋效果或心房的病史。c异常的LV填充模式:放松,假单位或限制性模式受损。d CMR参数未包括在多变量分析中。e LGE在360个人中进行了评估。
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 常用于脑肿瘤诊断、治疗计划和治疗后监测。最近,已经提出了各种基于深度神经网络的模型来对脑 MRI 中的肿瘤进行像素级分割。然而,MRI 中的结构变化、空间差异和强度不均匀性使分割成为一项具有挑战性的任务。我们提出了一种基于 U-Net 的新型端到端脑肿瘤分割架构,该架构将 Inception 模块和扩张卷积集成到其收缩和扩展路径中。这使我们能够提取局部结构和全局上下文信息。我们使用脑肿瘤分割 (BraTS) 2018 数据集对胶质瘤亚区域(包括肿瘤核心、增强肿瘤和整个肿瘤)进行了分割。在肿瘤核心和整个肿瘤分割方面,我们提出的模型的表现明显优于最先进的基于 U-Net 的模型(p < 0.05)。