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2025-2026 年初级预备军官训练团课程
学生将参加空军 JROTC 计划，该计划采用 Cognia 认可的课程和 STEM 活动，重点关注航空航天科学、领导力教育以及健康和保健。这门入门课程的航空航天科学和领导力教育部分都向学生介绍了广泛的主题。例如，在航空航天科学方面，学生将探索莱特兄弟的实验和设计，以及他们首次实现受控、载人、重于空气的动力飞行的系统方法。学生将了解仪表飞行和导航辅助设备的发展如何使商业航空受益。学生将研究早期航空先驱的贡献以及飞机和发动机的持续发展。课程还涵盖第一次世界大战后到第二次世界大战结束期间陆军航空兵团的发展。课程讨论了第二次世界大战后的军事发展，以及 1947 年《国家安全法》如何为独立空军铺平道路，以及冷战如何影响美国的外交政策和美国空军的优先事项。
SDG7国际太阳能联盟的能源契约
一方面，我们有一个能源通道问题，另一方面，世界正着重于在本世纪中叶实现零零。清洁能源可以是解决这两个挑战的解决方案。根据IEA估计，全球发电总计的可再生能源所占的份额需要从2020年的29％增加到2030年的60％，而在2050年的近90％。太阳能的投资需要从2020年的1490亿美元迅速扩大到每年约三到四次。在发展中国家和岛屿国家的太阳能部署仍然很低，累计容量仅安装了2.2吉瓦。将太阳能掌握在需要能源的人的手中，需要逐步的政策和法规，以支持和激励太阳能设施，愿意并且能够提供优惠贷款以购买设备以及在整个太阳能价值链中，包括安装和维护在内的经过培训的知识渊博的劳动力。
五边形策略 - 第一阶段-FAOLEX数据库
在这种背景下，对社会经济发展议程的下一个阶段的考虑应着重于实现2050年柬埔寨愿景，建立了过去25年的经验和成就，以及未来25年的评估11人，通过为接下来的五个阶段的实施策略制定实施策略。过去，三角战略和四个phasc矩形策略可以被视为建立国家建设的循环，该循环集中在战后时期恢复和重建国家，维持和平与社会秩序，保持和平与社会秩序，整合到区域和全球结构和全球结构和整体中，并增强社会经济发展和改善社会经济发展和改善人们的社会发展和稳定性。接下来的25年将是柬埔寨的新周期，该国渴望通过建立一个强大，重要，辉煌和繁荣的国家，将其民族自豪感带到新的高度，并在2050年成为一个高收入国家。
人类肺肿瘤微环境中的天然杀伤细胞显示免疫抑制功能
摘要肿瘤微环境阻碍了肿瘤部位的汽车T细胞进入，激活和持久性，从而影响了治疗功效。为了应对这些障碍，持续的努力正着重于进一步的工程汽车T细胞，以增强其归宿，健身，长期持久性和抗肿瘤活动。遗传修饰的进步促使装甲车T细胞的发展，配备了协同元素增强其功能的组合。这些包括细胞因子释放，趋化因子受体表达，免疫检查点抑制，抑制分子的基因编辑或代谢重编程等。多级别的汽车T细胞可以允许解决实体瘤或难以受益的血液学恶性肿瘤患者的未满足的临床需求，这些患者不受传统的CAR T细胞疗法受益。因此，目前正在评估这些新型汽车构造的安全性和功效。
设计参考指南
Greenre非住宅建筑物评级系统分为六（6）个部分，如下所示：第1部分 - 能源效率：此类别着重于在建筑物设计和系统选择中使用的方法，以优化建筑物的能源效率。第2部分 - 水效率：此类别的重点是选择配件和策略，从而在施工和建筑物运营期间可以用水效率。第3部分 - 环境保护：此类别侧重于材料和资源的设计，实践和选择，这些材料和资源将减少建筑结构的环境影响。第4部分 - 室内环境质量：此类别着重于设计策略，这些策略将增强室内环境质量，包括空气质量，热舒适度，声学控制和日光。第5部分 - 其他绿色特征：此类别的重点是采用创新且具有潜在环境利益的绿色实践和新技术。第6部分 - 发育的碳排放：此类别侧重于使用碳计算器来计算开发的碳发射。这些环境影响类别在两个主要组（i）与能量相关的要求和（ii）其他绿色要求下进行了广泛分类。能源相关的要求由第1部分 - 能源效率组成，其中为所使用的各种节能设计，实践和功能分配了信用效率。至少必须从该小组获得30个学分，才有资格获得认证。对于商店地段 /办公项目，必须从该组获得至少22个学分。该组可实现的学分数量为50个学分（不包括20个根据NRB 1-10 - 可再生能源获得的奖金信用）。其他绿色要求包括第2部分 - 水效率；第3部分 - 环境保护；第4部分 - 室内环境质量；第5部分 - 其他绿色特征和第6部分 - 发育的碳排放。积分分配给水节能功能，环保设计实践，使用创新的绿色功能以及开发的碳排放。至少必须从该小组获得20个学分，才有资格获得认证。该组可实现的学分数量也被限制为50个学分。项目可以达到的最大绿色分数为100个学分，如果项目使用可再生能源，则不包括20个奖励积分，这些奖励积分可在能源相关的要求下获得。评分为
开发数据
在本报告中讨论了数据与可持续发展之间的复杂关系以及数据治理的复杂性。详细阐述了数据开发的潜力，强调了其强大的能力，以支持可持续发展所有领域的挑战的创新解决方案。虽然数据已成为主要的经济资源和决策工具，但还考虑了必须解决的风险，以避免数据管理不善导致不平等增加，扩大社会鸿沟和对人权的威胁。基于此分析，研究了对全球数据治理的需求，并讨论了理想的特征。总体而言，突出了建立包容性数字环境的需求以及所有利益相关者在保持数据治理中道德，政策与经济和商业考虑之间保持平衡的责任。最后，考虑到主要的国际协议和框架，多重于重新活化的多边主义的必要性以及多方利益相关者原则来制定全球标准并促进数据治理方面的最佳实践。
使用深度学习Oleksii Kovalchuk A，Pavlo Radiuk A，Oleksander Barmak A，Sergis Petrovskyi A a
摘要在过去的十年中，深度学习技术已在医疗保健行业广泛使用，以检测心跳和诊断心脏病。但是，这些工具因“黑匣子”和缺乏透明度而受到批评。因此，在本文中，我们提出了一种新方法，使通过深度学习更可理解的分类结果。我们建议基于与特定心脏条件相对应的ECG信号形成特征向量。该矢量包括心脏周期的可测量特征，例如波浪持续时间和振幅，这些特征对于医疗保健专业人员来说是典型且可以理解的。此功能向量是充当功能编码器和分类器的深神经网络的输入数据。我们使用手工特征矢量的计算实验达到了98.69％的平均准确性，与基于完整的心脏周期的其他深度学习工具相当。这项研究的结果表明，未来的研究应着重于开发可解释的深度学习工具，这些工具对医疗保健专业人员来说是透明且可理解的。关键字1心电图信号，MIT-BIH心律失常数据库，特征提取，深度学习，可解释的人工智能
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
汽车AGA 4水机场
‘水上飞机’ – 一种固定翼飞机，设计用于在水上起飞和降落，包括作为水上飞机运行的两栖飞机 ‘执照持有人’ – 水上机场的授权运营商 ‘飞机’ – 一种动力驱动的重于空气的飞机，其飞行升力主要来源于在给定的飞行条件下保持固定的表面上的空气动力学反应 ‘授权人员’ – 被授权代表巴哈马民航局行事的合格个人。 “固定平台” – 从岸边延伸到水面上并由支柱支撑的平台，用于与水上飞机并排放置，供乘客和货物上下机、加油或停车 “浮动平台” – 放置在开阔水域的平台，供水上飞机乘客或货物上下机 “水上机场” – 主要在水面上的划定区域，用于飞机全部或部分到达、离开和移动，以及地面或水上的任何建筑物和设备 “水上跑道” – 水上机场上划定的矩形区域，用于飞机沿其长度着陆和起飞 “活动区” – 机场中用于飞机起飞、降落和滑行的部分，由机动区和平台组成 “机动区” – 机场中用于飞机起飞、降落和滑行的部分，
自动飞行控制
目前，无论是民用还是军用飞机，几乎都配备某种形式的自动飞行控制系统，作为其标准操作设备的一部分。可用的系统与飞机本身一样多种多样，从单引擎私人飞机上的简单侧倾稳定器或“机翼调平器”，到能够自动控制大型运输飞机从起飞到着陆和滑跑的飞行路线的复杂飞行引导系统。因此，可能有点难以意识到，此类系统的开发源自人类在飞上天空并成为自己“飞行路线命运”的控制者之前多年奠定的基础。当然，早期“重于空气的飞行器”的发明者面临着许多问题，其中最突出的是与实现稳定飞行相关的问题。尽管人们意识到稳定性应该是机器基本设计中固有的，但人们对将稳定性分为动态和静态元素以及机器所具有的各种自由度知之甚少。因此，正如历史记录所表明的那样，人们更加努力地保持机器的直线和水平，不受外部干扰的影响，并通过应用某种形式的人工稳定装置来获得必要的稳定性。值得注意的是，可能第一个