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World File Search System李胜
新兴可穿戴超声波技术 - 徐胜
摘要 — 这篇前瞻性文章简要概述了可穿戴超声设备的材料、制造、波束成形和应用，这是一个发展迅速、影响广泛的领域。小型化和软电子技术的最新发展显著推动了可穿戴超声设备的发展。与传统超声探头相比，此类设备具有独特的优势，包括更长的可用性和操作员独立性，并已证明其在连续监测、非侵入性治疗和高级人机界面方面的有效性。可穿戴超声设备可分为三大类：刚性、柔性和可拉伸，每类都有独特的特性和制造策略。本文回顾了每种可穿戴超声设备在设备设计、封装和波束成形方面的关键独特策略。此外，我们还重点介绍了可穿戴超声技术实现的最新应用，包括连续健康监测、治疗和人机界面。本文最后讨论了该领域面临的突出挑战，并概述了未来发展的潜在途径。
胜科晶科Shine SAOC
“辅助服务”指 (1) 持牌发电厂、持牌发电厂/海水淡化厂或将其场所连接到输电系统或配电系统的其他人士可能需要不时提供的与该输电系统或整个系统的安全性和稳定性有关的服务；及 (2) 在 (i) 持牌输电系统运营商或持牌配电系统运营商与任何人士之间的协议或 (ii) 持牌发电厂或持牌发电厂/海水淡化厂与 PWP 之间的协议中规定的服务；
员工手册 - 华盛顿与李大学
我确认已收到华盛顿与李大学员工手册。我理解我有责任阅读并遵守本手册中包含的政策和程序以及大学对它所做的任何修订。特别是，我承认我已阅读并理解大学关于禁止歧视、骚扰和报复（除性别和性歧视及不当行为外）的政策，以及大学关于强制报告疑似虐待/忽视儿童行为的协议。我理解本手册取代所有以前的版本。此外，我理解由于大学可能会添加、修改、删除或以其他方式更改手册的条款，我应该联系人力资源办公室以获取有关任何特定政策、程序或实践状态的最新信息。_____________________________________________ ____________________________
李大学校长职位规格 - 克利夫兰
“ Lee University是一家基督教机构，通过住宅和远程课程提供文科和专业教育。大学试图提供一种教育，将圣经经文揭示的教育与通过对艺术和科学的研究以及各种专业的实践发现的真理揭示。对耶稣基督作为救主的个人承诺是从事教育企业的控制观点。Lee University所有教育计划的基本目的是在学生中发展知识，欣赏，理解，能力和技能，用于生活在复杂世界中的基督徒所必需的。”李大学对整合信仰和学习的承诺反映在其教育方法中。通过将严格的学术课程与基督教价值观的坚实基础相结合，大学创造了一个学生可以在智力，精神和个人上发展的环境。教职员工致力于培养每个学生的个人才能，同时鼓励对他们的信仰有更深入的了解。在课堂外面，为学生提供了许多用于服务学习，全球参与和领导力发展的机会。这些经历使他们准备驾驶多样化的全球社会的复杂性。Lee University确保毕业生不仅在其所选领域具有专业知识，而且还具有以正直为领导的性格和智慧，对社区有意义的贡献，并在生活的各个领域中体现他们的基督教信仰。Lee University确保毕业生不仅在其所选领域具有专业知识，而且还具有以正直为领导的性格和智慧，对社区有意义的贡献，并在生活的各个领域中体现他们的基督教信仰。
李县学区哮喘行动计划
佛罗里达州法规 1006.062 要求学生在校期间服用药物必须获得家长书面同意。请参阅下页的“药物管理指南”。我同意上述处方药物方案，并授权佛罗里达州李县学区的工作人员为我的孩子/学生服用药物。据了解，如果需要，将在实地考察期间服用此药物。我还授权学校护士联系开具处方的持牌医疗保健提供者或其指定人员，以交换有关此药物的用途、剂量和效果的信息。
李的社区选择电源计划...
消费者通知Lee镇很高兴地宣布，Direct Energy Services，LLC（“ Direct Energy”）已被选为其社区选择电源计划（“计划”）的供应商。Direct Energy将为Lee基本服务的所有消费者提供电力供应。此通知旨在告诉您有关电源的此程序。根据州法律，如果您选择不参加该计划，它还会告知您您的权利和选择。您不会注意到电力服务的任何变化。您会看到的唯一区别是，直接能源将在您每月账单的“供应商服务”部分下打印。您将继续从Eversource收到一张账单。您将继续将您的付款发送给Eversource进行处理。Eversource将继续响应紧急情况，阅读仪表并维护分布和传输线。可靠性和服务质量将保持不变。此外，您将继续拥有所有现有的消费者权利和保护。
负面延迟理论关于李拓扑
摘要本文研究了“ Li”几何形状拓扑的创新负面群体延迟（NGD）理论。Li-Topology是一个非常简单且完全分布的电路，该电路由耦合线（CL）组成。考虑了CL耦合系数，延迟和衰减的LI S参数模型。NGD分析表明，开发了有关LI拓扑参数的NGD条件的可能性。表达了NGD特征作为NGD值，中心频率，带宽，传输和反射系数。Li-NGD理论通过微带技术实施的两个概念概念证明。计算的模型，模拟和测量值良好。正如预期的，在大约2.56 GHz和0.92 GHz时，Bandpass NGD呈现中心频率，NGD水平约为-0.9 ns和-3.7 ns，大小为li原型。出色的时间域分析，解释了带通道NGD的含义，其创新的衰减输出也呈现。时间域结果突出显示了不违反因果关系的时间及时的脉冲信号信封。
引用：王胜，陈荣，王胜等.基于机器学习理论的2型糖尿病风险预测模型比较研究：跨学科
摘要 目的比较基于机器学习理论的6种模型的预测效果，为预测2型糖尿病（T2DM）风险提供方法学参考。 研究地点与对象 本研究基于2016—2018年东莞市居民慢性病危险因素监测数据。各监测点采用多阶段整群随机抽样的方法，最终抽取4157人。在初始人群中剔除缺失数据超过20%的个体，最终纳入4106人。采用设计K最近邻算法和合成少数过抽样技术对数据进行处理。采用单因素分析对变量进行初步筛选。采用10倍交叉验证对部分模型参数进行优化。以准确度、精确度、召回率和受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价模型的预测效果，采用Delong检验分析各模型AUC值的差异。结果平衡数据后样本量增加至8013例，其中2型糖尿病患者4023例，对照组3990例。六种模型的比较结果显示，反向传播神经网络模型的预测效果最好，准确率、准确度、召回率分别为93.7%、94.6%、92.8%，AUC值为0.977，其次是logistic模型、支持向量机模型、CART决策树模型和C4.5决策树模型。深度神经网络的预测性能最差，准确率、准确度、召回率分别为84.5%、86.1%、82.9%，AUC值为0.845。结论本研究构建了6类2型糖尿病风险预测模型，并基于各项指标比较了这6种模型的预测效果，结果显示，基于所选数据集的反向传播神经网络的预测效果最好。