丢失和损坏通知是向运输服务提供商 (TSP) 发出的书面通知,其中详细列出了在货物中发现的丢失和损坏情况。通常,当家居用品 (HHG) 或非随身行李 (UB) 货物送达住所时,TSP 会给您一份表格,让您填写。此表格是交货时丢失或损坏的通知。该表格为白色,应在搬家工人离开住所前填写。搬家工人离开后,可以填写交货后丢失或损坏通知,但必须在交货之日起 180 个日历日内发送给 TSP。虽然丢失和损坏通知会告知 TSP 货物中存在丢失和损坏,但它也可能生成丢失货物的追踪器。TSP 也可能使用“损失和损坏通知”表格来确定是否应进行检查。如果您的货件中有缺失物品,您还应联系目的地运输办公室以启动追踪行动。2.如何向 TSP 提供“损失和损坏通知”?
记录了一些近期(2020-2023 年)保护有机和无机考古文物免受微生物腐蚀的方法的进展和技术信息。研究了用于保护植物来源的有机文物(纤维(手稿、纺织品)和木材)、动物来源的有机文物(绘画、羊皮纸和木乃伊)和无机石制品的比较新的保护方法的概述。这项工作不仅有助于开发安全的革命性方法,以更有效地保护具有历史和文化价值的物品,而且还可以作为检测古董中微生物鉴定和事件类型的重要诊断特征。生物技术(环保型绿色杀生物剂)是最常用的近期、有效和安全的策略,可以作为阻止微生物腐蚀和防止生物制剂与文物之间任何潜在相互作用的替代方案。此外,还提出了将天然杀生物剂与机械清洁或化学处理相结合的协同作用。建议的探索技术应考虑用于未来的应用。
摘要:硝酸氢硼(HBN)中带负电荷的硼空位(V B-)缺陷,其具有光学可寻址的自旋态由于其在量子传感中的潜在使用而出现了。非常明显地,当将其植入距HBN表面的纳米尺度距离时,V b-可以保留其自旋相干性,并有可能启用超薄量子传感器。但是,其低量子效率阻碍了其实际应用。研究报告了提高血浆v B-缺陷的总量子效率。但是,迄今为止报告的最多17次的总体增强功能相对较小。在这里,我们证明了使用低损坏纳米捕获天线(NPA)的V B-的发射增强。观察到总体强度增强高达250次,对应于NPA的实际发射增强约为1685次,以及保留的光学检测到的磁共振对比度。我们的结果将NPA耦合的V B-缺陷作为高分辨率磁场传感器,并为获得单个V B-缺陷提供了有希望的方法。关键字:二维材料,HBN,血浆,纳米腔,旋转缺陷,量子传感
不要承认对事故负责,也不要向财产受损的人支付现金。机动损坏(对农作物、地形等造成的损坏) ___ 1. 填写并保留 AE 表格 350-22A(第 2 页),以便通过您的单位索赔官 (UCO) 进行处理。 ___ 2. 尽可能多地获取证据。使用数码相机、智能手机和卷尺显示车辆或财产的损坏情况。 ___ 3. 尽可能多地写下发生的事情,包括道路状况、天气和能见度以及可能导致事故的异常情况(例如:道路上的鹿)。 ___ 4. 尽快通过电子邮件 usarmy.wiesbaden.usareur.mesg.oja-european-torts@army.mil 或电话 INT.# 49(0)611-143-537-0649/0648 通知你的指挥系统和美国陆军欧洲索赔服务处事故情况。 . 车辆事故 ___ 1. 发生事故时,确保驾驶员和所有乘客都安全且没有受伤。 ___ 2. 尽最大努力保护事故区域,使用橙色安全交通三角形(如有)封锁现场。 ___ 3. 必要时提供急救。 ___ 4. 留在现场,直到当地政府或你的指挥系统释放你。 ___ 5. 填写此包中正确的国家页面。将标有“美国人员填写并提供给潜在索赔人”的页面交给涉案的另一位司机/个人。如果可能,请在将此文件交给另一位司机/个人之前拍照或复印一份。标有“美国人员填写并转交给单位索赔官”的页面应填写完毕并交给单位索赔官 (UCO) 或负责指挥官。___ 6. 填写并保留 AE 表格 350-22A(第 2 页),以便通过您的 UCO 进行处理。___ 7. 尽可能多地获取证据。使用数码相机、智能手机和卷尺显示车辆或财产的损坏情况。___ 8. 尽可能多地写下发生的事情的事实,包括道路状况、天气和能见度以及可能导致事故的异常情况(例如:道路上的鹿)。 ___ 9. 尽快通过电子邮件将事故情况通知你的指挥系统和美国陆军欧洲索赔服务处:usarmy.wiesbaden.usareur.mesg.oja-european-torts@army.mil 或致电国际电话# 49(0)611-143-537-0649/0648。
计算机视觉领域的关键研究课题之一是对象检测。在实例级别,它确定图像中感兴趣对象的类别和位置信息。在当今社会,随着车祸率的上升,汽车保险公司每年因索赔泄漏而花费数百万美元。在保险行业,基于机器学习和深度学习的人工智能技术可以帮助解决数据分析和处理、欺诈检测、风险降低和索赔自动化等问题 [1,2]。然而,开发当前的应用程序来解决这些问题仍然很困难,特别是在使用深度学习评估汽车损坏时。深度学习是解决复杂问题的有效方法,但它需要更多的资源来构建模型,即深度学习需要大量的数据集并且需要更长的计算时间。
资金信息 本研究由 Isala 科学与创新基金(荷兰兹沃勒 Isala 医院)、Dr. CJ Vaillant 基金(荷兰阿尔梅勒 Landelijke Vereniging van Crematoria)和 Nutricia Specialized Nutrition(荷兰祖特梅尔 Nutricia Nederland BV)资助。赞助方未参与研究的设计和实施、数据的收集、管理、分析和解释,也未参与手稿的准备、审查和批准,也未参与决定是否将手稿提交出版。
Li Ying 和 Dorai Chitra 介绍了汽车保险索赔流程的 CNN 模型,首次损失通知的改进以及索赔调查和评估的速度可以通过减少损失调整费用来带来重大价值。本文提出了一种新颖的应用,其中应用图像分析和模式识别的先进技术来自动识别和描述汽车损坏。成功实现这一点将使某些案件可以在没有人工理赔员的情况下进行,而其他案件则可以更有效地进行,从而最终缩短首次损失通知和最终赔付之间的时间。为了研究其可行性,他们建立了一个原型系统,该系统根据年龄比较自动识别受损区域。在合理控制的环境下,根据从四十辆比例模型车拍摄的图像评估了原型系统中事故前后汽车的性能,并获得了令人鼓舞的结果。人们相信,随着图像分析和模式识别技术的进步,他们提出的想法可以发展成一个非常有前途的应用
本文是IPFA 2020中发表的作品的扩展版。在上一篇论文中,引入了用于营救有裂缝,划痕或延迟性不均匀的损坏样品的高级物理失败分析(PFA)技术。在目前的工作中,将为一般设备中的潜在应用进一步利用这些技术。将通过对故障机制和救援过程的全面分析对三个典型的救援案件进行全面讨论。与通常需要备份样品的常规PFA技术相比,新颖的救援技术为应对延迟时的样本损害问题提供了更多的替代解决方案,而无需重新开始新的样本,从而浪费了机器时间和人力资源。这些新的PFA技术仅涉及可以轻松操纵的基本故障分析(FA)技能以及FA实验室中通常可用的FA设备,并将扩展PFA传统PFA的范围和能力,以帮助FA工程师在每日工作中提供高质量的FA结果,尤其是“处理”设备的高质量和高质量。
MDSPGP-6 活动 b (3) 舱壁修复或更换,包括石趾保护 授权的舱壁修复或更换,包括石趾保护活动必须符合以下适用活动特定条件、本许可证的所有一般条件以及任何项目特定的特殊条件。此活动授权修复或更换目前仍在使用的恶化或损坏的舱壁或其他形式的垂直墙。此活动还授权在更换或现有舱壁或其他形式的垂直墙的底部放置护堤,并进行相关挖掘,以保护脚趾(第 10 和/或 404 条;美国所有水域)。A 类影响限制和要求: