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斯瓦尔巴群岛和扬马延岛的环境监测
MOSJ 是许多人辛勤劳动的成果，我们几乎不可能一一感谢每一个人。如果没有在北部地区开展环境监测的所有人员的贡献，该系统就无法正常运转。负责这一重大联合工作的机构和个人列于第 21 页。主要作者及其合著者付出了巨大的努力，汇编和评估了 MOSJ 中包含的材料以编写报告，我们将在未来几年中从中受益匪浅。由 Bjørn Fossli Johansen、Susan Barr、Else Løbersli、Linn Bryhn-Jacobsen 和 Sissel Aarvik 组成的指导小组在推动这项工作并使其更广泛地扎根方面做出了宝贵的工作。我们感谢挪威极地研究所的同事们为开发系统、改进方法和选择指标所做的建设性贡献。我特别想特别指出环境数据部门的 Lise Øvrum，她完成了一项不可估量的任务，构建了实用的数据库，使如此庞大的系统得以管理。她还设计了 MOSJ 主页。
为Eversense E3 CGM提供的储蓄延长到覆盖...
每年连续葡萄糖监控每年仅$ 200*帕西帕尼，美国，2024年3月12日，糖尿病护理，全球糖尿病护理公司和PHC Holdings Corporation（TSE：6523）的子公司（TSE：6523）和Senseonics Holdings，Inv。 （CGM）针对糖尿病患者的系统已宣布对Eversense付款援助和简单储蓄（通过）计划的显着扩展。该计划旨在帮助美国的人们访问Eversense E3 CGM系统，该计划为希望体验唯一可用的长期CGM系统的独特好处的合格人员提供了重大节省。符合条件的个人将在此计划下，只需花费99美元即可为无限数量的6个月Eversense E3系统支付。这相当于平均每月的每月费用为16.50美元，每年连续葡萄糖监测的每一年的自付费用不到200美元，而Eversense E3不包括插入和拆卸的成本。Eversense Pass计划于2022年4月首次引入，以涵盖一个初始的Eversense系统，其中包括传感器和发射器。在2023年5月，通过前两个传感器/发射器组合，扩展了99美元的报价，以覆盖整整一年的连续葡萄糖监测，并扩大了其资格，以包括更多商业保险的糖尿病患者。遵循该计划的成功，只要该程序仍然有效，那些符合条件的人现在将能够为所有其他Eversense E3系统提供这些节省。“传统的短期CGM并不适合所有人，我们很自豪地为Eversense E3带来真正独特的CGM选项，为糖尿病患者。“我们正在大大扩展Eversense Pass计划，以为美国的人们提供重大节省，超越他们首次尝试6个月的CGM到其随后的Eversense E3 CGM Systems。我们认为，长期CGM是未来，因此我们很高兴能够进一步改善Eversense的获得和负担能力，从而使更多的人能够体验当今的未来。” Eversense E3 CGM系统由Senseonics设计，并由Ascensia带给患有糖尿病的人，提供了一种完全可植入的选择，与传统CGM高度区分：
沙特阿拉伯延布光伏柴油混合动力系统性能优化
摘要：沙特阿拉伯的农村地区没有接入国家电网，电力主要由柴油发电机供电。这不仅是一种不可再生能源，而且还会造成环境破坏，可能危害人体健康。为了缓解这一问题，提出了与太阳能光伏系统的集成。基于沙特阿拉伯延布的气候数据，设计、分析和优化了光伏柴油混合系统 (PvDHS)。电力可再生能源混合优化模型 (HOMER) 软件使用测量的当地太阳辐射和气候数据，使用不同的系统组件和配置来优化设计，以获得最佳的能源成本。对于平均每日 10.5 kWh 的电力需求，由 3 kW 光伏系统、2 kW 柴油发动机、1 kW 转换器和 14 kWh 电池组成的系统被确定为最具成本效益的。该系统的总净现值 (NPC) 为 17,800 美元，比仅使用柴油的系统的成本 35,770 美元降低了 50%。PvDHS 的有用电能为 0.36 美元/千瓦时，而仅使用柴油的系统的能量成本 (COE) 为 0.72 美元/千瓦时。该系统预计在 2.8 年内收回成本，并且每年减少 8110 千克的二氧化碳排放量。
在驻地外围围栏和警戒线周围安装防草布
合同条款依照陆上自卫队服务合同标准合同条款执行。 中标人将是我们根据所有项目的总金额（项目总数和金额总数）确定的估价范围内最低出价的竞标人。如果有两名或两名以上最低出价者有资格中标，则通过抽签方式确定中标者。 E) 合同的成立：合同或其他文件成立，是指当事人在合同或其他文件上签字、盖章的行为。其他情况，应当在中标时作出决定。 其他：参照《招标投标及合同指南》。 （3）无效投标 a） 不具备参加竞争所需资格的人员进行的投标或违反投标条件的投标； b） 违反“投标和签约指南”的投标； c） 投标金额、投标人名称和投标人印章难以区分的投标； d） 投标人的排除有组织犯罪的承诺是虚假的，或者违反了承诺； e） 投标迟于投标日期和时间提交，或者投标文件以邮寄等方式提交并在交付期限之后到达； f） 通过电报、电话或传真提交的投标 （4）合同等。如果中标金额加上消费税金额为 150 万日元或以上，则将准备这些。但是，金额在50万日元以上150万日元以下时，将开具发票，金额不足50万日元时，则无需开具发票。 （5）其他 a.如您希望参加投标，您必须提前通过传真或其他方式提交2022至2024财年资格审查结果通知副本，或者，如果您目前正在申请资格，则必须提交一份表明您已经申请的文件。 （一）委托代理投标的，应当在投标开始前提交委托代理委托书。 C)投标文件中必须注明不含税金额。 E. 允许通过邮寄等方式进行投标。但是，申请书必须于 2024 年 11 月 27 日（星期三）下午 5 点之前送达日本陆上自卫队航空学校宇都宫校会计部。 若省略印章，须填写负责人及承办人的姓名及联系方式。 （c）如初次投标已有邮寄投标人，则重新投标的时间安排如下： 日期和时间：2024 年 12 月 4 日星期三上午 11:30，宇都宫校区总部大楼 2 楼投标室。如果您希望通过邮寄方式参与重新投标，您的投标必须在 2024 年 12 月 3 日星期二下午 5:00 之前到达日本陆上自卫队宇都宫校区航空学校会计部。 （6）联系信息1360 Kamiyokota-Machi，UTSUNOMIYA，TOCHIGI 321-0106有关竞标和合同有关的事项，请联系UTSUNOMIYYA校园的Aviation School的会计部门，请与校园相关。部门。电话：028-658-2151（分机535）负责人：与规格有关的事项的Yomota，请联系UTSUNOMIYA校园，航空管理团队（Ext。304）负责人（OGAKI）的人（7）位置。信息（URL：https：//www.mod.go.jp/gsdf/kitautunomiya/index.html）C。JGSDF采购信息→“直接单位合同信息”，utsunomiya campus（url：https:/ https:/ https://wwwwwwwwww.mod.go.mod.go.mod.jpf/gsdf/gsntm cch/g。
数字内容流 - Arista
音频和视频流内容将通过优化的地面或无线技术，通过集中式或区域性数据中心从云端交付。数据中心的布局旨在为内容存储、搜索、数字版权管理和向数百万订阅者进行流媒体交付提供规模经济。通过数据中心传输的数字内容数量庞大且种类繁多，使提供商能够经济地支持个性化内容。消费者和提供商都从中受益。消费者可以随时随地获得他们最感兴趣的内容的最佳价值。提供商受益于获得对这些交付模式感兴趣的有利可图的社会人口统计数据。此外，提供商在消费者层面获得业务和营销分析信息，并完全了解所选内容的类型。提供商可以使用这些数据进行有针对性的广告投放、相关商品和服务的交叉营销以及开发一系列新服务。
流 - TL Ultralight, sro
tl-ultralight.cz › prilohy › ke-stazeni PDF 2021年10月7日 — 2021年10月7日 带有 TL-ULTRALIGHT 品牌的飞机正在全球使用。每个型号都是单独设计的，并且...通过触摸屏自动驾驶。
计划R 140流
按照本技术数据表中规格应用的计划R 140流的平整层归类为符合EN 13813标准的CT-C35-F7-A12。计划R 140流是一种固定的，可泵送的，快速的，自由的工业化合物，旨在作为最终佩戴层或带有轻型工业载荷的工业地板上的树脂涂料的底层，并且适合作为胶合面板和固体硬木地板的底层。计划R 140流量已准备就绪，通常不需要在接触交通负荷之前进行表面处理，但是由于暴露于化学负荷或出于美学原因，可能需要用合适的表面处理或树脂涂层覆盖。计划R 140流以灰色提供的粉末形式的自动呈现产品，由特殊的快速干燥和快速设定的粘合剂组成，特别是分级的沙子，聚合物和特殊的添加剂，并在Mapei自己的R＆D实验室中开发了特殊的添加剂。与水混合时，计划R 140流量成为一种收缩补偿的自由诉讼化合物，具有良好的流量特性，易于施用，快速固化并与基板完美结合。计划R 140流量可以用手或泵混合并施加，并以3至40毫米的厚度散布在大型表面上。设置后，计划R 140流具有高水平的压缩力和弯曲强度以及对磨损的抵抗力。当达到规定的残留水分时，可以覆盖R 140的计划，具体取决于地板饰面的类型。
sofnet：基于光流的大型...
来自多个中心的大脑磁共振成像（MRI）数据通常在成像条件下表现出差异，例如所使用的核磁共振仪器的类型和随机噪声的存在。此外，MRI切片之间差距的差异进一步使数据的可用性复杂化了高级人工智能（AI）分析。基于深度学习的方法已成为解决挑战的实用解决方案。然而，现有的研究在很大程度上忽略了大脑MRI数据的增强，尤其是在面对明显的切片间隙时，例如在我们的临床大脑MRI切片中观察到的大约6 mM。响应这一研究差距，我们旨在开发新的方法来增强大脑MRI数据，重点关注更大的切片差距。为了实现这一目标，我们提出了SOFNET，它利用了基于光流和编码器 - 二次骨架的sofnet。我们模型的主要目标是插值MRI切片，同时保持特征一致性。利用光流法，与其他超分辨率算法相比，该方法表现出了出色的性能，我们提出的方法已在三个不同的大脑MRI数据集上进行了评估，并明确解决了4.2 mm和6.0 mm之间的差距。实验结果强调了SOFNET在生成适应的脑MRI数据方面获得的超分辨率质量的显着增强，超过了其他单位超级分辨率（SISR）方法。为了确保插值脑MRI切片的可信度，我们基于诸如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标（例如峰值信噪比（PSNR））对三个MRI进行了实验。这些实验证明了我们方法在将低分辨率MRI数据转换为清晰可靠的大脑MRIS中的有效性，从而可以使用AI技术进行了改进的分析。