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船坞、舱壁和码头 - AIMU 论文可在线获取
简介：当今世界的码头、桥墩和码头包含大量不同的设计、组件结构、服务和用途。因此，技术改进现在需要对这些结构进行比过去更仔细的审查。无论是游艇码头还是商业码头，如果您要正确理解这些结构所代表的风险，就必须了解总体运营以及构成结构的组件。本文的目的是为海洋行业提供必要的数据开发指导，以了解这些结构的发展方式，以及最好地了解它们所代表的风险。码头和码头的估值 没有精确的公式来计算这些结构的当前成本，在某些情况下是重置成本。如今，大修或桥墩更换需要专业设计，并完全符合所有环境法规。在因损失而进行修复或重建码头时，可能会涉及许多“隐藏”问题和成本。必须采取积极主动的方式来了解这些问题，并且使用有能力的海事承包商和损失控制专业人员可以进行适当的评估。询问任何码头所有者、保险商、海事索赔代表或损失控制人员如何正确评估码头和码头，每个人可能都会想出不同的方法。通常有重置成本法、商定价值法，然后是非常流行的市场价值法。关于码头和码头估价的主题，从友好的讨论到争论，应有尽有。那么答案是什么？有神奇的公式吗？它如何为所有相关方发挥作用？本文将尝试为码头和船坞估价的思维过程提供一些指导。没有类似于 Marshall Swift / Boeckh 的具体估价指南。因此，在开始对码头和船坞进行估价之前，我们将首先了解需要评估的不同组件。码头组件：当人们第一次看到特定的码头和船坞时，脑海中浮现的项目包括构成进入水中的结构的所有组件。它包括桩结构、不同类型的交叉支撑、人行道和可能位于码头岸边的舱壁。正如您正确推测的那样，有大量不同类型的材料可用于构建这些组件。在某些情况下，有一些非常复杂的水下锚固系统和不同类型的组件来固定码头。此外，许多码头都为客户提供系泊设备，为估价带来了另一个不同的组成部分。然而，这些结构只是可能构成码头的其他组件的开始。
腹主动脉瘤和胸主动脉瘤风险因素的差异
结果：VIP/MONICA 队列中前瞻性收集了 96,196 名受试者的数据，其中 236 名 AAA 患者（181 名男性和 55 名女性）和 935 名匹配对照，168 名 TAA 患者（115 名男性和 53 名女性）和 662 名对照。AAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 57.0 ± 5.7 岁，TAA 病例和对照的基线检查平均年龄为 52.1 ± 8.8 岁。AAA/TAA 基线检查和诊断之间的平均时间分别为 12.1 年和 11.7 年。AAA 和 TAA 之间的风险因素谱存在明显差异。吸烟、高血压和冠状动脉疾病与 AAA 的后期诊断有显著相关性，吸烟史的 aOR 最高（aOR，10.3；95% 置信区间 [CI]，6.3-16.8）。对于 TAA，高血压是唯一的阳性风险因素（aOR，1.7；95% CI，1.1-2.7），而吸烟则无关。糖尿病与 AAA 或 TAA 均无关；自我报告的体力活动也无关。
机场总体规划
跑道长度（英尺）： • 12R-30L 10,200 11,000 11,000 • 12L-30R 4,400 11,000 11,000 • 11-29 ** 4,600 -- -- 航空公司登机口 31 36 42 *** 航站楼（平方英尺） 408,000 1,080,000 1,800,000 停车场（停车位）： • 公共 7,300 6,600 12,700 *** • 员工 1,200 1,500 3,700 • 租赁汽车准备/归还 700 2,000 2,000 航空燃油储存量（加仑） 208,000 2,000,000 4,000,000 全货舱面积（平方英尺） 300,000 300,000 468,100 腹舱货舱面积（平方英尺） 85,000 85,000 116,400 通用航空面积（英亩）** 82 79 88
提高光电吊舱指向精度的六自由度复合控制技术研究
摘要 较高的视线指向精度是提高光电干扰吊舱激光对抗能力的前提。传统光电吊舱中电视跟踪时延降低了系统相位裕度、系统稳定性及视线指向精度。针对这一不足，在两轴四框架结构的内框架位置环中引入归一化LMS算法来补偿电视摄像机时延，使吊舱避免系统相位裕度降低，同时采用快速反射镜系统来提高视线指向精度。首先，提出一种归一化LMS算法；其次，设计了一种外框架模拟控制器和内框架滞后超前控制器的复合控制结构；最后，分析了FSM波束控制精度。实验结果表明，归一化LMS算法几乎没有时延；而且，其方位角和俯仰波束控制精度较传统光电吊舱分别提高15倍和3倍。
果蝇大脑的植物学下区域的结构和发展。 ii。感觉舱
图2幼虫SEZ的感觉域：长度截面视图。（a，b）幼虫晚期SEZ的示意性侧面视图（a）和腹侧视图（b）。感觉隔室的颜色编码如（a）底部的钥匙所述。进入神经胶质的神经是阴影灰色的；神经组边界和柱状神经胶质结构域由孵化线表示。（c - e）用PEB-GAL4> UAS-MCD8-GFP（绿色；感觉轴突）标记的第三龄幼虫标本的共聚焦部分的Z-Projections。抗神经毒素（洋红色）标记次生谱系和区域； Neuropil在所有面板中均由抗DN-钙粘蛋白（蓝色）标记。（c）中央神经胶质结构域的副臂板z预测。（d，e）表面水平的水平投影（d；神经皮腹面上方约10米）和中央水平（E;腹表面上方约20 l m;参见面板H）。孵化的线划分柱神经型结构域的边界，如随附的纸张所定义（Hartenstein等，2017）。在PEB-GAL4阳性区域的（E）点中的箭头从CSC感觉域继续向前向中央trito-Cerebrum前进； （e）中的箭头指示通过触角神经进入的感觉传入，然后绕过触角（Al）到达tritoceRebrum。（f，g）。第三龄幼虫SEZ晚期的副臂切片（F）和数字旋转的额叶（G）的Z-projctions显示了PEB-GAL4阳性感觉末端（绿色）和纵向轴突段与Anti-Fasticlin II（Magenta）标记的纵向轴突。绿色孵化线表示（d）和（e）中显示的水平平面。（H）幼虫SEZ的示意性横向视图，说明了该图和图3中的面板（d，e）中显示的Z射击平面。Blue hatched lines, oriented perpendicularly to the neuraxis and roughly parallel to neuromere boundaries (grey hatched lines), represent frontal planes at level of anterior half of prothoracic segment (T1ant), posterior half of prothoracic segment (T1post), tritocerebrum (TR), mandibula (MD), maxilla (MX), and labium （lb），图3的面板（a - f）中显示。bar：25 L m（c - g）
大脑的腹侧视觉通路能计算物体的形状吗？
大量行为文献表明，人类的物体识别是由形状表征支持的，这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而，越来越多的证据表明，腹侧视觉通路（物体识别的主要基础）可能并不代表整体形状。相反，腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为，这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用，并提出了一个更广泛的形状感知网络，其中包括来自背侧通路的贡献。
灵长类视觉腹侧流任务优化模型的缩放定律
在足够大的对象分类数据集上进行训练时，特定的人工神经网络模型可以合理匹配核心对象识别 (COR) 行为和灵长类视觉腹侧流 (VVS) 中的潜在神经反应模式。机器学习的最新发现表明，在更大的数据集上训练更大的模型并投入更多的计算预算可以提高任务性能，但目前尚不清楚规模如何影响大脑对齐。我们在此研究了灵长类 VVS 建模的缩放定律，这些定律涉及以受控方式训练的 300 多个模型中数据集和模型大小的计算最优分配。为了评估模型的大脑对齐，我们使用了一组涵盖整个 VVS 和 COR 行为的基准。我们发现，虽然增加模型参数的数量最初会改善大脑对齐，但更大的模型最终会导致收益递减。增加数据集大小可以从经验上持续改善对齐，但我们推断，这里的规模对于非常大的数据集也会趋于平稳。将我们对模型和数据大小的最佳计算预算分配与缩放定律相结合，我们预测单凭规模不会导致大脑与当前架构和数据集的一致性取得实质性进展。
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素
颈部周长（NC）是诊断代谢综合征（MS）的预测度量。本研究的目的是基于根据IDF和NCEP-ATP III标准，基于MS组成部分建立NC的截止点，以作为MS在巴西农村工人中的存在的预测指标。这是一项与巴西Espı´rito Santo州圣玛丽亚·德·jetiba市的农村工人进行的横断面研究。计算了ROC曲线，并使用确定MS的不同标准方法，从NC中识别出NC的截止点，并从NC中识别出NC。灵敏度，特异性，正和阴性预测值以及Youden指数。所采用的显着性水平为5％。根据IDF标准，男性的截止点不同，根据NCEP-ATP III c症状，导致39.550 cm（AUC 0.832）和39.125 cm（AUC 0.888）。对于女性，截止值相似，导致单个截止值为34.725 cm（NCEP-ATP III的AUC 0.862，IDF为0.849）。针对NC的男性和女性定义的截止点显示出良好的灵敏度和特异性，可预测研究人群中的MS。NC的测量被证明是评估巴西农村工人中这种发病率的简单，低成本和准确的措施。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。