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World File Search System数据要求
物理知识的增强学习可行性研究用于建筑能源优化
全球建筑物占能源消耗和供暖，倾斜度和空调（HVAC）的30％，约占建筑物征收的38％。因此，节能对于可持续性至关重要。建筑物的复杂性，具有不同的物理领域和大规模组成部分，对实现节能操作提出了挑战。实施高性能控制是有效的，但需要时间，需要合格的专家。增强学习（RL）提供适应性，但需要广泛的数据，因此很难扩展到大型系统。rl广泛用于无模型环境，例如视频游戏；但是，在控制问题时，由于必须达到系统的稳定性和鲁棒性，因此更加挑剔。该项目探索了具有物理信息的RL（PIRL），以构建能量优化，重点是监督控制级别。选择了物理模型的信息来加速学习，并研究了增强学习对建筑物冷却系统的影响。关键问题包括从物理模型中选择适当的信息，确定数据要求以及利用建筑系统体系结构以扩展PIRL。在Modelica语言中开发的动态模型，并在论文中使用了开源建筑库。数值概念，以评估PIRL的缩放势。一个目标是使用PIRL方法和载体自动化逻辑构建控制软件在循环方法中理解和应用软件。将显示物理信息有助于减少训练时间，并且与基线控制器相比，可以使用PIRL节省能量。
新兴航天国家与商业卫星研究
近地空间环境是一种有限的共享资源。发射成本降低、电子设备小型化和对弹性、分解架构的偏好等趋势正在推动轨道人口的大幅增长。现有的协调和管理太空交通的系统无法扩展到这种更高的利用率，也无法促进太空的有效和公平利用。人们越来越需要新的技术太空交通管理 (STM) 系统和政策制度来协调前往、在太空和从太空返回的活动。本论文介绍了开发这一综合语料库的几项贡献。对拟议的 STM 架构的文献综述突出了对新兴太空国家 STM 观点和商业运营商对数据共享的态度的理解方面的差距。根据联合国文件和对新兴太空国家代表的采访，为未来的国际 STM 发展工作制定了四项建议。这些建议强调可负担性、可实现的参与技术要求、包容性的系统设计以及对卫星控制分配的仔细考虑。通过审查运营商的美国监管文件以及对运营商和专家的新采访，运营商的态度依次通过以下几个方面进行追踪：1) 潜在的 STM 领域和功能；2) 每个功能的数据要求；3) 对数据共享的担忧；4) 对数据保护机制的态度；以及 5) 对潜在 STM 系统设计的影响。关键见解包括运营商认为数据共享带来的自身利益的重要性，以及运营商数据共享态度的显著差异。
附件3
“变化指南”已被完全更新和扩展，使它们与新的通用质量准则的原则一致，后者关于向WHO PRESCALICENITION for MULTISORCE（GENSIC）完成的制药产品提交文档的指南，用于WHO预先资格的药品计划：质量部分：质量零件。指南1保留了先前变体指南的基本结构和功能，并已扩展为包括对其他后批准/验证后更改的分类，并确定每种变化固有的风险水平。2尽管一般要求尚未发生显着变化，但其他详细信息可以帮助读者对可能发生的更改进行分类，以了解质量档案的所有主要部分，以了解评估每次更改风险所需的考虑因素，并确定支持更改所需的文档。在某些情况下，默认情况下以前被视为重大变化的变化现在是分类的次要变化或通知，并且一些次要变化已被重新分类为通知。此外，对于某些先前需要在实施之前接受更改的类别，申请人现在可以在通知后立即实施更改。根据通用技术文档（CTD）的结构组织变更类别。已经确定了与单个数据要求相关的特定CTD部分，以帮助提交文档（以BOLD中的相应数字复制）。演示对应于WHO技术报告系列的附件4中的第1.4节，编号970。 div>3 div>
罗马实验室可靠性工程师工具包
可靠性 (R) 11 可维护性 (M) 17 可测试性 (T) 20 • 定制 R&M 任务要求 23 R&M 任务应用/优先级 25 制定合同数据要求列表 26 • 指定要包含在提案中的信息 28 评估承包商提案 31 指定零件应力降额 37 确定常见冷却技术的局限性 44 了解基本零件控制 46 确定设计评审中评估的关键 R&M&T 主题 55 评估承包商管理关键项目的方法 62 了解与休眠条件相关的设计问题 63 了解基本的 SMT 设计问题 66 评估电源可靠性 67 确定零件故障模式和机制 69 评估光纤可靠性 73 了解 R&M&T 分析类型和目的 77 了解可靠性预测方法 80 了解可维护性预测方法 81理解可测试性分析方法 84 评估可靠性预测报告 85 评估现有可靠性数据 86 评估可维护性/可测试性分析报告 87 评估故障模式、影响和危害性分析报告 88 估算冗余配置的可靠性 89 执行快速（零件计数）可靠性预测 92 调整不同条件下的可靠性数据 105 • 预测 SMT 设计的可靠性 108 理解有限元分析应用 113 估计常用冷却技术的 IC 结温 115 理解潜伏电路分析应用 119
农业人工智能及其应用
助理教授，计算机应用系，DRBCCC 印度学院，Pattabiram。摘要：人工智能 (AI) 的应用最近在农业领域变得明显。该领域在最大限度提高产量方面面临许多挑战，包括土壤处理不当、病虫害流行、大数据要求、性能不佳以及农民和技术之间的知识差距。人工智能在农业中的主要概念是其灵活性、高性能、准确性和成本效益。本文概述了人工智能在土壤管理、作物管理、杂草控制和疾病控制中的应用。这里特别关注应用的优势和局限性以及如何使用专家系统来提高生产力。关键词：农业、人工智能、物联网、土壤、作物管理 I. 介绍人工智能基于机器可以轻松模仿并定义人类智能的原理，以便它可以执行从最简单到最复杂的任务。人工智能的目标包括学习、思考和感知。举几个例子，自动驾驶汽车的视觉识别系统，根据你过去购买的商品推荐你最喜欢的产品的推荐引擎，苹果iPhone上的虚拟助手Siri的语音和语音识别。人工智能对工业的所有领域都有着巨大的影响。希望使用智能机器自动执行特定任务的工业，甚至农业！农业和农业是世界上最古老和最重要的职业之一。它在经济中发挥着重要作用。农业是全球5万亿美元的产业。到2050年，世界人口预计将超过90亿，农业产量需要增加70%才能满足需求。随着世界人口的增长，土地、水和资源已不足以继续需求的供应链。因此，最有生产力的需求
基于对比学习的水下图像增强和检测方法
摘要：水下图像遭受颜色失真和细节的损失，这严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为了提高检测准确性，提出了一个多任务学习框架，以基于对比度学习的水下图像增强和对象检测提出了多任务学习框架，这不仅会产生视觉上友好的图像，还可以提高对象检测精度，从而实现对象检测任务的图像增强图像。为了解决不清楚目标纹理特征的问题，用于检测任务的区域生成模块用于构建用于对比性学习的正面和负面图像块，以确保目标区域更接近特征空间中的原始图像。此外，检测到的梯度信息用于指导图像增强方向，有益于目标检测。此外，提出了一种基于循环生成对抗网络的图像翻译方法来学习和保留图像增强的清晰图像特征，从而消除了对配对的水下图像的需求并减少了数据要求。最后，在EUVP，U45和UIEB数据集上对增强算法进行了验证，并且在RUOD，URPC2020和RUIE数据集上验证了检测算法。实验结果表明，所提出的算法可以在主观视觉中有效纠正颜色失真，同时保留原始图像和目标的结构纹理。就客观指标而言，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似性达到0.88。在更快的R-CNN（基于区域的卷积神经网络）和Yolov7（您只看一次，版本7）算法后，检测精度平均提高了2％。关键字：水下图像增强；对比学习；循环生成对抗网络；对象检测
STEM教学计划指南
1。提供者必须根据CDC和CDC免疫实践咨询委员会（ACIP）的所有要求和建议管理Covid-19-19。2。在管理一剂Covid-19-19-19-faccine和辅助剂（如果适用）的24小时内，提供者必须记录疫苗接收者的记录，并将所需信息报告给相关州，地方或领土公共卫生管理局。可以在CDC的网站上找到所需信息的详细信息（统称为疫苗管理数据）。提供商必须通过（1）国家以及地方或领土管辖区的免疫信息系统（IIS）或（2）根据CDC根据CDC文档和数据要求指定的另一个系统。供应商必须在疫苗接种后至少保留记录至少3年，或者在州，地方或领土法所需的情况下更长的时间。必须在法律授权的范围内向任何联邦，州，地方或领土公共卫生部门提供此类记录。3。提供商不得出售或寻求为Covid-19-19疫苗以及任何辅助，注射器，针头或其他组成产品和其他辅助产品和辅助物资提供的报销，而联邦政府不需要为提供者提供这些产品。4。提供商必须管理Covid-19-19疫苗，无论疫苗接收者支付COVID-19疫苗给药费的能力如何。5。6。在管理COVID-19疫苗之前，提供者必须提供批准的紧急使用授权（EUA）情况说明书或疫苗信息声明（VIS），要求每个疫苗接收者，陪同接收者或其他法律代表。提供者的COVID-19疫苗接种服务必须遵守CDC在COVID-19-19大流行期间的免疫服务指南，以安全接种疫苗。
我们是否需要用于循环经济的新的可持续性评估方法？批判文献评论
循环经济的目标（CE）是要从当今的浪费线性生产和消费模式过渡到循环系统，在该系统中，随着时间的推移，产品，材料和资源的社会价值最大化。本身的循环并不能确保社会，经济和环境绩效（即可持续性）。CE策略的可持续性需要针对其线性对应物进行衡量，以识别和避免增加循环且导致意想不到的外部性的策略。定量比较循环系统与线性系统的可持续性影响的实践状态是通过其他领域开发的各种现有方法的实验之一，现在在此处应用。虽然循环指标的扩散受到了极大的关注，但迄今为止，尚无对这些指标构成的方法和组合的批判性审查，并特定地量化了循环策略的可持续性影响。根据六个标准，我们的批判性审查分析了识别方法：时间分辨率，范围，数据要求，数据粒度，衡量材料效率潜力的能力和可持续性完整性。结果表明，在评估过渡到CE的可持续性时，工业生态和复杂系统科学领域可以证明是互补的。这两个领域都包括定量方法，主要不同于它们包含时间方面和物质效率电位。此外，运营研究方法，例如多标准决策（MCDM）可能会减轻循环指标之间通常存在的常见矛盾。本综述是通过建议选择最适合特定研究问题的定量方法的指南，并提出一个论点，即尽管存在多种现有方法，但仍需要进行其他研究来结合现有方法并开发更全面的方法来评估CE策略的可持续性影响。
公法67-2024 EMS县高管调查用户指南
调查概述和目的公法67-2024旨在增强印第安纳州的紧急医疗服务（EMS）的提供。该法律规定了与州内运营的EMS提供商有关的各种数据的收集，分析和报告。根据该法律，每个县应在2024年7月15日之前向印第安纳州国土安全部（IDHS）报告数据。收集数据后，IDHS与印第安纳州紧急医疗服务委员会协商，将为大会准备报告。本报告将包括收集到的数据的摘要以及改善印第安纳州EMS的建议。调查将使用Qualtrics（一种在线调查工具）进行。访问调查的链接将发送给所有县专员。请仅使用计算机回复Qualtrics调查。在移动设备上做出响应将导致不完整的调查。每个县应仅提交一个回应，尽管鼓励县专员相互合作，并与EMS提供商一起收集所有必要的数据以完成调查。如果您对调查有任何疑问或如何收集适当的数据，请发送电子邮件至aschroeder1@dhs.in.gov。说明填写调查的详细说明包含在本文档末尾。单击此处直接转到指令。下面紧接的部分描述了调查中的问题。下面的部分说明了信息县专员在完成调查之前需要收集的信息。选择正确的县非常重要。调查公法67-2024所需的数据要求县提供有关该县内部运营的每个EMS提供商的信息，以及有关该县紧急医疗服务的一般信息。在调查开始时，用户必须选择其代表的县。请确保在进行调查的其余部分之前选择正确的县。继续后，您将无法返回县选择页面。
第 24 届 ITEA 测试和培训仪器研讨会...
飞机仪表系统基础知识 Bruce Johnson，NAWCAD 本课程将涵盖与飞机仪表相关的各种主题。数据、遥测、仪表系统框图、标准、数据要求、传感器/规格、视频、1553 总线、使用要求配置模拟数据通道、创建 PCM 映射以获取采样率、遥测带宽、记录时间、GPS、音频、遥测属性传输标准 (TMATS) 和测量不确定性 - 解释结果。这对新员工来说是很好的介绍，对现有员工来说也是进修。IRIG 106-17 第 7 章分组遥测下行链路基础和实施基础 Johnny Pappas，Safran Data Systems，Inc.本课程将重点介绍信息，以便对 2017 年发布的 IRIG 106 第 7 章分组遥测下行链路标准建立基本了解。它还将重点介绍机载和地面系统硬件的实施以及处理 IRIG 106 第 7 章分组遥测数据的方法。演示将介绍支持传统 RF 传输、数据记录、RF 接收、地面再现和第 10 章数据处理方法所需的特殊功能的实施。性能评估的预测分析 Mark J. Kiemele，空军学院协会 实验设计 (DOE) 是一种不仅可以用于系统的设计和开发，而且可以用于系统性能的建模和验证的方法。建立有用的预测模型，然后对其进行验证，可以减轻采购决策的负担。本教程将研究两个为满足一组共同要求而构建的原型。DOE 将用于对每个原型的性能进行建模。然后，将使用验证测试来确认模型并评估每个原型的性能能力，即原型满足要求的程度。这有助于比较两个系统的功能，从而增强对采用哪个系统的决策。本教程没有任何先决条件，因为分析将通过计算机进行演示。