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阿尔赫莫PI
标签） • 300 mg/3 mL（100 mg/mL），增量为 1 mg（白色标签） 如果患者已以相同的维持剂量治疗 8 周，则应在常规临床随访中额外测量 concizumab-mtci 血浆浓度，以确保血浆浓度保持稳定。 将 concizumab 血浆浓度维持在 200 ng/mL 以上对于降低出血发作风险非常重要。 如果 concizumab-mtci 血浆浓度在连续两次测量中仍低于 200 ng/mL，则应评估继续 Alhemo ® 治疗的益处与潜在的出血事件风险，并考虑替代疗法（如果有）。 由于 Alhemo ® 是按体重（mg/kg）给药的，因此当患者体重发生变化时，重新计算剂量非常重要。
巴勒莫大学
2 回顾WBG器件、SiC MOSFET、电源模块及其可靠性挑战。 6 2.1 WBG 器件 6 2.2 SiC MOSFET 特性 8 2.2.1 V gs（栅极 - 源极电压） 10 2.2.2 阈值电压 (V th ) 11 2.2.3 导通电阻 R on 12 2.3 SiC 功率模块 14 2.4 SiC 功率模块的当前行业实践 18 2.5 SiC MOSFET 的故障症状 21 2.5.1 栅极氧化层故障 21 2.5.2 体二极管故障 23 2.5.3 栅极漏电流故障 25 2.5.4 导致故障的雪崩事件 27 2.6 可靠性简介 28 2.6.1 功率模块中的电源循环 29 2.6.2 热膨胀和诱发应力 30 2.7 电源循环故障模式 31 2.7.1 引线键合疲劳 32 2.7.2 士兵退化 33 2.7.3 金属化重建 34 2.8 功率循环测试 35 2.8.1 功率循环寿命模型 38
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创新经济下工业企业的数字化转型
斯维努霍夫 VG– 哲学博士、教授，FGBOU VO «REU 他们。G.W.普列汉诺娃»。伊兹麦洛娃 (Izmailova)、玛丽娜·阿列克谢耶芙娜 (Marina Alekseevna)；莫罗佐夫，米哈伊尔·阿纳托利耶维奇；莫罗佐娃，纳塔利娅·斯捷潘诺芙娜；莫罗佐夫，米哈伊尔·米哈伊洛维奇；鲍勃里舍夫，阿瑟·德米特里耶维奇；克拉斯尼扬斯卡娅，奥尔加·弗拉基米罗芙娜；鲍里索娃，奥尔加·尼古拉耶芙娜；马克西姆·安德烈耶维奇·西多罗夫；维谢洛夫斯基，米哈伊尔·雅科夫列维奇；巴科夫斯卡娅，维多利亚·叶夫根涅夫娜；戈卢别夫，谢尔盖·谢尔盖耶维奇；帕先科，丹尼斯·斯维亚托斯拉沃维奇；科马罗夫，尼古拉·米哈伊洛维奇；亚历山大·弗拉德列诺维奇·费多托夫；马斯洛娃，弗拉达·维亚切斯拉沃娜；阿列克萨基娜，维拉·格里戈里耶芙娜；格里什娜，维拉·吉洪诺芙娜；邦达连科，奥克萨娜·格里戈里耶芙娜；涅菲季耶夫，维亚切斯拉夫·弗拉基米罗维奇；马特维耶娃，奥尔加·扎哈罗芙娜；帕尔费诺娃，叶夫根尼娅·瓦莱列夫娜；埃琳娜·维克托罗芙娜·多库金娜；亚历山大·维克托罗维奇·特卡琴科；库兹涅佐夫，阿纳斯塔西娅·亚历山大罗芙娜；尼科诺罗娃，阿拉·弗拉基米罗芙娜；娜塔莉亚·谢尔盖耶芙娜·霍罗沙维娜
科学高级别访问奖学金 (SSHN) 2024 - Betanet
UMR Herbivores (UMRH)，克莱蒙奥弗涅罗纳-阿尔卑斯中心 Ankit Gangwal 博士 EURECOM SophiaTech 园区 Arun Upadhyay 博士 法国国立科学研究院雅克莫诺研究所，巴黎城市大学 Arunava Dasgupta 博士 图卢兹配位化学实验室
2018-2022 年战略计划验证研讨会报告
CECM 尼耶里县政府指出，有相当多的城镇正在兴建，而且这些城镇的人口与日俱增，因此需要升级和/或改善这些地区的供水服务。他以查卡、纳罗莫鲁和北部走廊城镇为例。他还指出，尼耶里的供水需求超过了供水量，因此需要改善和/或升级供水和排污系统。
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]
阿玛莉亚·巴罗内
工作相关技能 Amalia Barone 的主要研究兴趣是利用基因组工具研究遗传资源的变异性，并将其应用于植物育种的传统和创新策略。近年来，她的基础研究主要集中在提高番茄果实品质和增强对非生物胁迫的耐受性。她的研究活动针对野生物种或其他种质来源的基因组和转录组的研究，以检测决定理想表型的等位基因变异。高通量基因分型平台与深度形态生理多性状评估相结合是她目前使用的育种方法，用于识别参与对非生物胁迫耐受性反应的关键基因。最近，基因组编辑技术的发展促使她开始在研究中使用 CRISPR-Cas 9，以了解可能与果实品质有关的候选基因的作用。 数字技能 熟悉 Web 服务器、茄科数据库服务器和 Microsoft Office 软件。
新南威尔士州南部 LHD 战略 2026 计划
纳鲁马 8 从高山延伸到大海。科修斯科 欧罗博达拉郡 9 库马 6. 贝特曼斯湾地区医院 10 金德拜恩公园 7. 莫鲁亚地区医院 8. 纳鲁马社区健康服务 我们多元化，地理分布广泛，我们的设施和服务网络提供广泛的服务，覆盖许多站点，但是，我们作为南部地区议会联合起来，确保我们能够提供