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展示了调解的“ A”规定
调解过程应被视为解决方案，以保护所有联邦和州规则，以保护此类会议期间在以后发现或证据中使用的所有披露。整个程序均应是机密的，除了纪念和解条款外，不得制定速度或其他记录。在调解期间由任何一方或当事方代理人，雇员或律师进行的所有口头或书面沟通都是机密的，并且在适当的情况下被视为工作产品和特权。在任何诉讼或其他涉及各方的诉讼中，任何目的，包括弹each的目的，包括任何目的，包括弹each的目的，陈述，诺言，要约，观点和意见不得受到任何发现或可接受的约束，但前提是，这些证据本来可以被发现或被接受的证据不包括在发现或被录取的证据中，因为它与此冥想过程有关。
预测健康和早期诊断中的量子传感研讨会幻灯片
§ 成像 § 传感（磁性） § 材料公司（例如金刚石） § 组件、设备、系统和服务 § 新参与者，包括初创企业和分拆企业 § “只需添加量子”：拥有现有产品的成熟参与者，
移动的未来 - Webflow
移动领域的这些变化将带来新的服务和风险覆盖需求。这种情况对 Baloise 作为创新领跑者来说是一个独特的机会。移动的未来需要新的解决方案和商业模式，我们有能力提供这些解决方案和商业模式——不仅包括传统的风险覆盖解决方案，还包括新的以移动为中心的服务产品。例如，我们已经开始通过对 Carhelper 和 Gowago 的投资探索新的移动机会，同时也通过我们在比利时内部孵化的分拆公司 Mobly。我们还知道如何建立和扩大新公司的规模，正如我们在德国柏林的全新数字保险分拆公司 Friday 所展示的那样。得益于我们的零售和商业保险业务，我们在移动领域拥有广泛的合作伙伴网络。通过我们的 Anthemis Baloise Strategic Venture 团队管理的初创企业投资，我们可以接触到已经为移动生态系统提供不同类型解决方案的公司。
移动出行的未来 - Webflow
移动出行领域的这些变化将带来新的服务和风险保障需求。对于 Baloise 作为创新领跑者而言，这是一个独特的机会。未来的移动出行需要新的解决方案和商业模式，而我们有能力提供这些解决方案和商业模式——不仅包括传统的风险保障解决方案，还包括新的以移动出行为中心的服务产品。例如，我们已经开始通过对 Carhelper 和 Gowago 的投资探索新的移动出行机会，同时也投资了我们在比利时内部孵化的分拆公司 Mobly。我们还知道如何建立和扩大新公司的规模，正如我们在德国柏林的全新数字保险分拆公司 Friday 所展示的那样。得益于我们的零售和商业保险业务，我们在移动出行领域拥有广泛的合作伙伴网络。通过由我们的 Anthemis Baloise Strategic Venture 团队管理的初创企业投资，我们可以接触到已经为移动出行生态系统提供不同类型解决方案的公司。
推荐引用 推荐引用 Copeland，Todd Murphy，“B-2A 飞机中与飞行员车辆接口相关的八十个期望平均撞击点目标管理问题。”硕士论文，田纳西大学，2004 年。https://trace.tennessee.edu/utk_gradthes/4650
B-2A 是 GBU-38 的入门平台，即它是美国武装部队中第一架配备这种新武器的飞机。因此，由于 B-2A 能够携带大量 500 磅级弹药，武器的设计和集成有了新的突破。B-2 在两个并排的武器舱中携带 80 枚 GBU-38 弹药，每个武器舱有 40 枚武器。每个武器舱内都有前后弹架，每个弹架有 20 枚弹药。与所有武器系统一样，从 HF 的角度来看，添加新东西的挑战是将新设计集成到现有显示器中，并符合特定设计的软件接口控制文档 (ICD)。本论文主要关注三个领域。1) 人机界面和及时控制大量制导武器； 2) 在有限的空间内显示大量信息（这一直是航空和驾驶舱设计的挑战）； 3) 从 HF 角度考虑任务使用。
具有现实元素的血浆超材料设备的逆设计
摘要在先前的研究的扩展中（Rodríguez等2021 Phys。修订版应用。16 014023），我们采用逆设计方法来生成具有逼真的等离子体元件的二维等离子体超材料设备，这些元件结合了石英包络，碰撞（损失），非均匀密度曲线以及对实验误差/扰动的抵抗力。有限差频域模拟与在横向磁极化下运行的波导和弹能器一起使用前向模式分化。具有现实元素的最佳设备与具有理想元素的先前设备进行了比较，并且探索了优化算法的几种参数初始化方案，从而得出了生产此类设备的强大过程。弹能和波导，具有合理的空间平均等离子体频率约为10 GHz，碰撞频率约为1 GHz，从而使未来的现场训练和这些设计的实验实现。
shot弹枪宏基因组学捕获的微生物多样性比有针对性的16S rRNA基因测序用于现场标本和保存的博物馆标本
尽管头部计算机断层扫描（CT）对轻度创伤性脑损伤（TBI）的患者的需求逐渐增加，但只有少数人患有颅内病变，需要神经外科干预。因此，本研究旨在评估机器学习（ML）技术在巴西帕拉纳州玛林加地区医院的轻度TBI患者筛查中的适用性。这是一项使用ML技术的观察性，描述性，横截面和回顾性研究，以开发一种方案，该方案预测哪些初始诊断为轻度TBI的患者应建议用于头部CT。在测试模型中，他线性极端梯度的提升是最佳算法，其灵敏度最高（0.70±0.06）。我们的预测模型可以帮助筛查温和的TBI患者，帮助卫生专业人员管理资源利用，并提高患者护理的质量和安全性。