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OpenQP：具有MRSF- ...
图3。（a）370pc⊂CSPBBR3和（b）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl.5 Cl.5 Microbead杂交的光学光显微照片，从上面的硅油中的外部光源暴露于外部光源。（c）370pc⊂CSPBBR3（白色箭头）和190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5（橙色箭头）在硅油中手持365 nm灯的照明下的Microbead混合动力。在（D-F）370pc⊂CSPBBR3和（G-I）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl 1.5 Microbead混合动力的不同放大率上进行扫描电子显微照片。
ecleango 550
Ecleango 550可作为2或3刷系统提供，并具有安装在前桥前面的拖曳盘式刷系统。与分流的系统相比，拖曳的设计可确保碰撞损坏明显减少，并大大减少刷子的磨损。2-刷子的宽度为2200毫米。使用可选的第三刷刷，跨度扫掠的宽度可以宽至3,550毫米。这允许更高的覆盖率（最高66,000平方米/h），在两个层面上进行扫描，并有效地倾斜了具有大量街道家具的表面，因此必须在小部分中使用。携带前刷的钢筋手臂可在机器的左右使用，还可以进行重型杂草拆除。Ecleango 550的所有功能都可以在驾驶员的控制面板上进行液压控制：
来自：Chelmins，David（GRC-MSC0）至：5Gchallengenoi CC：Mitchell，Jason W.（HQ-CG000）； Heckler，Gregory W.（HQ-CG000）; Knoblock，Eric J.（GRC-LCA0）
NASA扫描对与开放的5G技术和非事物通信的架构有关的主题的合作非常感兴趣。这项商业技术已经对私营部门进行了大量投资，这减少了政府的投资要求，并允许政府通信技术融合到已经成功地采用的解决方案。最近，NASA授予了诺基亚的STMD临界点奖，作为商业技术演示的一部分，将4G/LTE基站和用户设备放置在月球上。进一步进行扫描投资包括开发一个ka波段分阶段阵列，利用商业5G技术进行近地太空操作。宽带技术由扫描开发，支持在KA波段运行的民用，国防和商业通信接力卫星的无缝整合，以服务太空任务。
可用的博士职位：5D流MRI用于先天性心脏病中非侵入性血液动力学评估的5D流MRI
项目描述：这项工作将把尖端物理和工程研究与有影响力的临床应用相结合。在熟悉项目的技术和临床方面时，您将开始探索3D MRI序列和图像重建算法的开发和优化，该算法量身定制，以量化血流。最初的发展和模拟将在幻影和健康的成人志愿者中进行优化，然后在患者队列中进行扫描。您将有机会通过与洛桑大学医院（CHUV）的心脏病学和放射学的临床医生的一项已建立的合作来翻译您的工作。您将在介入的MRI环境中的高级3D流MRI序列的暗示中进行合作，这将允许对先天性心脏病患者的非侵入性血液动力学评估。介入的MRI套件是洛桑大学医院可用的独特结构，提供令人兴奋的研究可能性。您还将有机会传播您的工作并与我们广泛的国际研究机构网络合作。
通过同一位的平均曲率
在这两个机构中，ILD案例最初是在肺科医生，风湿病学家，病理学家和放射科医生之间的多学科会议期间诊断出的。本研究中包括的病例是从此类跨学科讨论中随机选择的。使用搜索关键词从参与的胸腔疾病中进行扫描：结节病，Kaposi肉瘤，支气管肺泡癌，肺炎，肺炎，淋巴管癌，淋巴管癌，肺炎，肺炎，肺炎，肺动脉瘤蛋白酶，PCP PC，elecess，pcepec，eleastecs，pc.基于胸部CT和每种情况的可用临床病史的最终诊断是由胸腔放射学家进行的：AS（14Y经验）在机构1； PB（5Y经验）和机构的CCL（26岁经验）2。避免肺实质和胸膜疾病的病例没有任何可能的ILD掩盖；例如，具有较大胸腔积液，广泛的肺不张，多叶肺炎，肺切除术/肺切除术或弥漫性结节转移的病例。
在异常校正的透射电子显微镜中以高时间分辨率的原位光谱开发
探索原子量表的材料的结构和物理性质之间的相应关系仍然是科学中的基本问题。随着异常校正的透射电子显微镜（AC-TEM）的发展和超快光谱技术，亚角尺度空间分辨率和飞秒尺度的时间分辨率，可以通过措施来获得。但是，结合两种优势的尝试仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们通过使用自设计和制造的TEM标本持有人来开发AC-TEM中高时间分辨率的原位光谱法，该标本持有人具有亚角尺度空间分辨率和femtosecondscale尺度的时间分辨率。我们设备的键和独特的设计是使用纤维束，它可以将聚焦的脉冲梁传递到TEM中，并同时收集光学响应。生成的聚焦点的尺寸小于2μm，并且可以在面积大于75×75μm2的平面中进行扫描。最重要的是，由玻璃纤维引起的阳性组速度分散由一对衍射光栅补偿，从而导致脉冲梁在TEM中的脉冲宽度约为300 fs（@ 3 MW）。现场实验，观察AC-TEM中CDSE/ZnS量子点的原子结构，并在此期间获得光致发光寿命（〜4.3 ns）。可以通过利用该设备在TEM中执行进一步的超快光谱法。
惯性导航系统（IMU/INS）RCI本地为...
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
目录dia-coes的研究问题
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。