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World File Search System着陆时
2 型糖尿病：生病时该怎么办
身体不适时，即使休息，身体也会消耗大量能量。尽量正常饮食，但如果无法按时进食，可用清淡易消化的食物代替，如汤和奶布丁。下表列出了替代食物选项。每份食物约含 10 克碳水化合物（例如一个鸡蛋大小的土豆、一小片面包或一汤匙煮熟的米饭或意大利面）：
当孩子不好时：如何帮助他们
在担心儿童和青少年精神障碍增加的背景下，HCFEA儿童理事会发起了几份国家，分析和指南的报告，以自2019年以来对这些疾病进行更好的管理。特别是关于这个主题的，报告“学院5年的少年交叉”于2021年初出版，并于2023年初出版了报告“当孩子不好时，如何帮助他们？”6“。同时，HCFEA还指示了儿童心理困难的普遍主义者和早期预防价值的工作，其在其有关2018年幼儿的质量的报告中7，2019 8，2023 9和教育和社会预防在其关于“ 2020年儿童，屏幕和数字10”的报告中他关于保护性法规的建议得到了几个公共机构的确认，包括2024年的视听和数字通信监管机构（ARCOM）的报告。最终，作为精神卫生项目的启动的一部分，这是一个主要的国家事业，2025年，儿童理事会于2024年11月21日发表了意见，表明它继续对文件进行研究并续签了先前工作的警报11.
汽车 - 涂料 - 耐用性时
您是否厌倦了汽车行业中传统的PU Gelcoats造成的局限性？您是否疲倦地使用陶瓷涂料或顶部的PPF电影来保护自己的汽车？别无所求！向陶瓷涂料打招呼，陶瓷涂料是突破性的陶瓷凝胶，它不仅超出了我们的感知和保护我们的车辆的方式。车身商店和汽车制造商，为改变游戏的创新做好准备，这将提升您的产品并提高营业额！
东方伊萨酵母多拷贝基因整合的着陆垫系统
非传统酵母东方伊萨酵母 (Issatchenkia orientalis) 的强健特性使其能够在高酸性条件下生长，因此，人们对使用多种碳源生产有机酸的兴趣日益浓厚。最近，东方伊萨酵母的遗传工具箱的开发，包括附加型质粒、多个启动子和终止子的特征以及 CRISPR-Cas9 工具，简化了东方伊萨酵母的代谢工程工作。然而，由于缺乏有效的多拷贝整合工具，多重工程仍然受到阻碍。为了促进通过多重 CRISPR-Cas9 介导的基因组编辑构建大型复杂代谢途径，我们开发了一条生物信息学流程来识别和确定全基因组基因间位点的优先级，并表征了位于 21 个基因间区域的 47 个 gRNA。对这些位点进行了向导 RNA 切割效率、基因盒的整合效率、由此产生的细胞适应度和 GFP 表达水平的筛选。我们进一步利用来自这些已充分表征的基因座的组件开发了一种着陆垫系统，该系统可帮助利用单个引导 RNA 和用户选择的多个修复模板整合多个基因。我们已经证明了利用着陆垫同时将 2、3、4 或 5 个基因整合到目标基因座中，效率超过 80%。作为概念验证，我们展示了如何通过一步整合多个位点的五个基因拷贝来提高 5-氨基乙酰丙酸的产量。我们进一步证明了该工具的效率，即利用单个引导 RNA 和五个不同的修复模板整合五个基因表达盒，构建了琥珀酸生产代谢途径，从而在批量发酵中生产出 9 g/L 的琥珀酸。这项研究证明了单个 gRNA 介导的 CRISPR 平台在非传统酵母中构建复杂代谢途径的有效性。该着陆垫系统将成为 I. orientalis 代谢工程的宝贵工具。
使用动态反演实现无人作战飞机的自动航母着陆
本论文由 AFIT Scholar 的学生研究生作品免费提供给您。它已被 AFIT Scholar 的授权管理员接受纳入论文和学位论文。有关更多信息，请联系 richard.mansfield@afit.edu。
多旋翼无人机着陆于运动车辆的误差状态估计与控制
目前最先进的无人机着陆系统依赖于对着陆目标车辆上放置的视觉路标的检测。然而，在光线不足、遮挡或极端运动等具有挑战性的条件下，这些路标可能在相当长的时间内都检测不到。本论文展示了一种状态估计算法，该算法跟踪和估计目标车辆上未知视觉特征的位置。实验结果表明，该方法在未检测到路标的情况下显著提高了对目标车辆状态的估计。
动态配平控制概念在舰载机自动着陆中的应用
机载数字计算机的可用性使得平衡前馈和反馈自动飞机飞行路径控制系统概念的实际实施成为可能。解释了该概念并给出了模拟结果。飞机的敏感非线性力和力矩特性以表格形式收集为动态配平图，并反转以提供前馈命令信号路径，该路径与实际飞机串联，提供敏感的身份传递函数。通过完美的建模和无干扰，这将提供完美的轨迹控制。反馈回路围绕此线性路径闭合，以补偿干扰和不完善的建模。模拟结果和飞行测试表明，反馈仅需要总驱动信号的一小部分，而主要部分由前馈控制提供。
使用机器学习的自主无人机强制着陆现场预测
无人驾驶汽车或无人机正在越来越多的应用中使用，包括监视，搜索和救援以及环境跟踪。但是，意外的发动机问题，发动机故障和飞行表面的崩溃可能需要强迫着陆，使无人机及其周围环境处于危险之中。如果无人机安全地降落的能力（例如建筑物或树木）有任何障碍，则必须能够返回其紧急着陆点。因此，在这些紧急情况下，可以迅速识别安全着陆场所的自动化技术。本文提出了一种创新的方法，该方法添加了特征提取，包括HOG，HSV，LBP和SFIT。gmm，SVM和使用机器学习技术本能地选择适当的无人机造成的着陆点的内核。通过使用机器学习和功能提取技术，我们在基线上提高了40％的精度。所提出的系统集成了来自多个来源的数据，包括地形图，卫星图像和板传感器。机器学习算法预测了可能的着陆点。注释的数据集，其因素，包括地形高度，土地覆盖类型，坡度和与障碍物的接近度用于训练这些算法。尤其是人工神经网络或ANN。