●4D:表现出对歧义,毅力和开放式问题工作能力的容忍度。●5A:制定适合技术辅助方法的问题定义,例如数据分析,摘要模型和算法思维,以探索和查找解决方案。●5C:将问题分解为组件部分,提取关键信息,并开发描述性模型以了解复杂的系统或促进解决问题。●6C:通过创建或使用各种数字对象(例如可视化,模型或仿真)来清晰有效地传达复杂的想法。●7C:为项目团队做出建设性的贡献,承担各种角色和责任,以有效朝着共同的目标努力。
牙菌菌生物膜内链球菌与白色链球菌之间的生态相互作用是驱动龋齿发病机理的重要因素。这项研究旨在调查s。mutans c。白色疾病的生长和通过细胞外膜囊泡(EMV)和泛素化调节(一种关键蛋白转化后修饰)的调节。我们建立了一个Transwell共培养模型,以实现s之间的“联系 - 独立”相互作用。mutans and c。白色唱片。s。mutans eMV与c直接关联。白色念珠菌细胞并促进生物膜的形成和生长。Quantertative泛素化分析显示了s。Mutans极大地改变了c。白色唱片。我们确定了整个c的10,661个泛素化位点。白色唱片蛋白质组及其在与翻译,代谢和应激适应性相关的途径中的富集。与s共同培养。突变导致对糖分解代谢和减少功率产生的398种蛋白质上的泛素化上调。s。mutans上调了c的超氧化物歧化酶3。白色念珠菌,诱导其降解和高度增强的活性氧水平,并同时刺激c。白色唱片的生长。我们的发现阐明了EMV和泛素化调制,作为控制s的关键机制。mutans-c。白色唱片相互作用,并为促进性口服生物膜环境提供新的见解。这项研究显着提高了对牙齿斑块营养不良和龋齿发病机理基础的复杂分子相互作用的理解。
阻力代理批准R加热器(ω)R保险丝(MΩ)ITV4030L0412 ITV4030L0412NR 12 1 36 50 30 30 3.0〜4.5 0.6〜1.5 1.5 〜3.5 x x ITV4030L0812 ITV4030L1212 ITV4030L1212NR 12 3 36 50 7.4〜13.8 5.7〜9.9 1.5〜3.5 X ITV4030L1412 ITV4030L1412NR 12 4 36 36 56 56 56 50 10.5〜10.5〜10 10.5〜19.5〜20.2〜3.3 3.5〜3.5 x x iTV40415 iTV415 iTv415 iTV415 iTV4040303030303030303030303030303030303033404404044044044044044044044044044044044044040440440440444044044044040404044044404号3.0〜4.5 0.6〜1.5 1.0〜3.0 X X ITV4030L0815 ITV4030L0815NR 15 2 36 50 5.0 5.0〜9.0 2.2〜3.3 1.0〜3.0 x ITV4030L1215 ITV4030L1415NR 15 4 36 50 10.5〜10 10.4〜15.8 1.0〜3.0 X X ITV4030L2015 ITV4030L2015NR 15 5 36 56 56 56 50 14.4〜23.5 17.9〜29.1 1.0 43.4 1.0〜3.0 x x X ITV4030L0422 ITV4030L0422NR 22 1 36 50 30 30 30 30 3.5〜4.7 0.55〜1.3 0.5〜2.5 X X X ITV4030L0822 ITV4030L0822NR 22 ITV4030L1222NR 22 3 36 50 9.0 ~ 13.8 4.8 ~ 8.6 0.5 ~ 2.5 X X ITV4030L1422 ITV4030L1422NR 22 4 36 50 12.0 ~ 18.5 8.6 ~ 15.2 0.5 ~ 2.5 X X ITV4030L2022 ITV4030L2022NR 22 5 36 50 15.9 ~ 23.1 13.5 ~ 26.7 0.5〜2.5 x x电流容量100%x i额定额定值,没有熔化时间200%x i额定值,<1分钟中断电流5 x I等级,功率为5 ms,电源关闭995毫秒,10000个周期,10000个循环,在操作电压范围内无熔化的电压操作,融合时间为<1min
IT系Matoshri工程与研究中心,印度纳西克。 摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展,确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。 安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害,例如断路器。 在这项研究中,我们提出了一个车道和速度断路器警告系统(LSBW),该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。 该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景,然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。 使用卷积神经网络(CNN)在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。 关键字:车道检测,快速破坏者检测,自动驾驶汽车,机器学习算法,卷积神经网络,道路安全。IT系Matoshri工程与研究中心,印度纳西克。摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展,确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害,例如断路器。在这项研究中,我们提出了一个车道和速度断路器警告系统(LSBW),该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景,然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。使用卷积神经网络(CNN)在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。关键字:车道检测,快速破坏者检测,自动驾驶汽车,机器学习算法,卷积神经网络,道路安全。
•电源电压必须小于设备的额定电压。电压等级上方的操作可能会导致设备损坏,吸烟或火焰和功能问题。•必须以设备保持电流高于电路中的正常电流值的方式选择设计,并且设备跳闸电流低于异常电流值。选择设备保持电流和Trip电流值太低,无法在正常使用条件下中断电路。•不应在可以在短路条件下超过最大中断电流的应用中使用此产品。•设备旨在防止偶尔在电流或温度断层条件上造成的损害,并且在预计重复故障条件或延长的行程事件时不应使用。•如果设备处于绊倒状态或暴露于100 o C的温度条件或温度条件下的温度条件下,则设备可能无法执行指定的执行。
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摘要 - 本文提出了一个不间断的无碰撞路径计划系统,可在海洋采样任务中促进多个无人地面车辆(USV)的操作性。根据新型B-Spline数据框和粒子群优化(PSO)基于基于的求解器引擎的集成,开发了所提出的不间断的路径计划系统。新的B-Spline数据框架结构提供了候选点的智能采样,而无需完全停止完成采样任务。这使USV可以平稳地环绕该区域,同时校正朝着下一个位置的朝向角度,并防止车辆朝向的急剧变化。然后,优化引擎为多个USV生成了最佳,平滑和约束意识的路径曲线,以从开始点到会议点进行采样任务。生成的路径在车辆的速度轮廓上结合了可控性,以防止经历零速度和频繁停止/开始切换控制器。为了实现优化程序的更快收敛,提出了合适的搜索空间分解方案。进行了模拟逼真的海洋采样任务的广泛模拟研究,以检查拟议的路径计划系统的可行性和有效性。这封装了建模在班达海中印尼群岛的现实海事环境,包括海浪,障碍和无飞行区域,并引入了几个性能指数,以基于路径计划系统的性能进行基准测试。此过程伴随着对拟议的路径计划系统进行的比较研究,并具有众所周知的最先进的片段,快速探索随机树(RRT)和基于差异进化的路径计划算法。模拟的结果证实了对不间断的海洋采样任务的拟议路径计划系统的适用性和鲁棒性。
保证经理、房地产设施经理、区域(服务)交付健康与安全顾问的保证经理、顶级预算持有人、总承包商、项目经理、基础设施经理和物业经理,负责国防部项目和物业管理工程服务(包括 EWC/WSM 的遗留工作)、授权人员(电气)、授权工程师(电气)等。