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积极的旅行策略、无桩自行车、自行车训练……
自行车逆行道 以下地点的自行车逆行道项目的详细设计和施工：• 奥尔伯里街 (Albury Street) • 克利夫顿崛起 (Clifton Rise) • 多格特路 (Doggett Road) • 刘易舍姆公园北 (Lewisham Park North) • 刘易舍姆公园南 (Lewisham Park South) • 马诺克路 (Marnock Road) • 皮尔逊大道 (Pearsons Avenue) • 斯坦利街 (Stanley Street) • 先锋街 (Vanguard Street) • 韦尔梅多路 (Wellmeadow Road)（A205 以北）• 米尔班克路 (Millbank Way) • 利兰路 (Leyland Road) – 多维尔路 (Dorville Road) 与奥斯伯顿路 (Osberton Road) 交叉口之间 • 利兰路 (Leyland Road) – 多维尔路 (Dorville Road) 与安德伍德路 (Underwood Road) 交叉口之间 • 利赫斯特路 (Leahurst Road) – 恩纳斯代尔路 (Ennersdale Road) 与德莫迪路 (Dermody Road) 交叉口之间 • 帕斯科路 (Pascoe Road) – 恩纳斯代尔路 (Ennersdale Road) 与德莫迪路 (Dermody Road) 交叉口之间 • 霍利赫奇露台 (Holly Hedge Terrace) • 阿斯皮诺尔路 (Aspinall Road) • 阿默舍姆谷 (Amersham Vale)
用手工制造的桩制作生物炭
燃烧的斜线堆的一个问题是土壤加热，它可以杀死微生物，改变养分并破坏土壤有机物。燃烧后的土壤加热也可能导致种子库的损失或侵入性植物覆盖物增加。为生物炭生产而创建的手工制造的桩通常简单地构造，实施不昂贵，不会导致有害的土壤影响，但可能需要土地管理者从传统的桩构建和燃烧方法调整到生物炭产生的桩。下面的指南的焦点是手工建造的。
将残差、密集和初始块集成到 nnUNet 中
摘要 —nnUNet 是一个完全自动化且可通用的框架，它可以自动配置应用于分割任务的完整训练管道，同时考虑数据集属性和硬件约束。它利用了一种基本的 UNet 类型架构，该架构在拓扑方面是自配置的。在这项工作中，我们建议通过集成更高级的 UNet 变体（例如残差、密集和初始块）的机制来扩展 nnUNet，从而产生三种新的 nnUNet 变体，即残差-nnUNet、密集-nnUNet 和初始-nnUNet。我们已经在由 20 个目标解剖结构组成的八个数据集上评估了分割性能。我们的结果表明，改变网络架构可能会提高性能，但提高的程度和最佳选择的 nnUNet 变体取决于数据集。索引词 —nnUnet、生物医学图像分割、残差网络、密集网络、初始网络。
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
一种新的2阶段残差U-net算法与...相结合
利用最佳质量传输 (OMT) 技术将不规则的 3D 脑图像转换为立方体（U-net 算法所需的输入格式），这是医学成像研究的全新思路。我们开发了一个立方体体积测量保留 OMT (V-OMT) 模型来实现这种转换。脑图像中流体衰减反转恢复 (FLAIR) 的对比度增强直方图均衡灰度创建了相应的密度函数。然后，我们提出了一种有效的两相残差 U-net 算法与 V-OMT 算法相结合进行训练和验证。首先，我们使用残差 U-net 和 V-OMT 算法精确预测整个肿瘤 (WT) 区域。其次，我们使用扩张来扩展这个预测的 WT 区域，并通过将与脑图像中 WT 区域相关的阶梯状函数与 5×5×5 模糊张量卷积来创建平滑函数。然后，构建一种具有网格细化的新 V-OMT 算法，使残差 U-net 算法能够有效地训练 Net1-Net3 模型。最后，我们提出集成投票后处理来验证脑图像的最终标签。我们从包含 1251 个样本的脑肿瘤分割 (BraTS) 2021 训练数据集中随机选择了 1000 个和 251 个脑样本，分别用于训练和验证。Net1-Net3 计算的 WT、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的验证 Dice 分数分别为 0.93705、0.90617 和 0.87470。脑肿瘤检测和分割的准确性显著提高。
DC B050 Ed 2 Rev 3 驱动钢筋混凝土桩.docx
5 打桩验收标准 ................................................................................................................................ 4 5.1 总则 ................................................................................................................................ 4 5.2 打入岩石至标准深度的桩 ................................................................................................ 4 5.3 打入阻力的桩 ................................................................................................................ 4 5.4 最小穿透深度 ...................................................................................................................... 5 5.5 位置公差 ............................................................................................................................. 5 5.6 打桩记录 ............................................................................................................................. 5
软粘土深基坑被动群桩三维数值分析
摘要 - 本文基于现场实测案例，采用三维有限元法分析了软海洋粘土中深支撑基坑相邻桩群的响应。对由 2×1、4×1、8×1 和 8×2 桩组成且中心间距分别为 2d 和 3d 的桩群进行了数值研究。计算了最大桩弯矩的群系数，以研究桩直径、桩间距和桩数对群效应的影响。比较了两排桩群中中心桩和边缘桩以及前桩和后桩的群系数。本研究得出的结论可为考虑桩土相互作用和群桩效应的相邻基桩深支撑基坑设计提供指导。
减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
维珍和回收聚合物的机械性能用于建筑桩应用
在马来西亚产生的年度聚合物废物已大大增加到超过100万吨。各种工业聚合物废物流所需的延长降解期是一个重大关注的问题，其中有些人需要长达1000年才能充分降级。追求类似的环境问题，使用巴库桩作为砂拉越轻量化结构的支持，包括排水系统，道路，下水道和其他与水相关的结构，由于森林地区的侵蚀而成为一个问题。Bakau森林砍伐和聚合物废物问题都引起了重大环境和全球关注。减轻红树林降解和聚合物废物的不可生物降解性质的想法导致了替代解决方案的概念化，从而利用可回收的热塑性聚合物桩用于取代Bakau Pil，从而在土木工程建筑项目中为轻量级的结构提供支持。因此，对聚合物桩进行研究以检查其机械性能，形式（V）和再生（R）热塑性聚合物。在此
端部约束对能量桩热机械响应的影响
目前，人们对能量桩与土结构的相互作用尚未彻底了解。其中一个重要的潜在特征是尖端和头部约束对能量桩位移、应变和应力的影响。本研究利用最近发现的分析解，研究了不同端部约束下能量桩的热机械响应，从而提供了一个基本的、合理的、基于力学的理解。发现端部约束对能量桩的热机械响应有很大的影响，特别是对桩的热轴向位移和轴向应力。能量桩与上部结构相互作用产生的头部约束导致头部位移幅度减小、轴向应力增加，同时减小轴向应变。头部约束的影响在端部承载中比在全浮动能量桩中更明显。介绍