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马里兰州阿利根尼县
第 1.206 节，分类职位 2 第 1.207 节，部门主管 2 第 1.208 节，雇主 2 第 1.209 节，直系亲属 2 第 1.210 节，管理职位 2 第 1.211 节，试用期 2 第 1.212 节，退休 2 第 1.3 条 有效性和可分割性 2 第 1.301 节，有效性 2 第 1.302 节，可分割性 2 第 1.303 节，性别参考 2 第 1.4 条 分配 3 第 2 章 政策声明 4 第 2.1 条 平权行动 4 第 2.2 条 美国残疾人法案 4 第 2.3 条 裙带关系 5 第 3 章 分类计划6 第 3.1 条 等级说明 6 第 3.2 条 职位说明 6 第 3.3 条 计划的维护 7 第 3.4 条 职位的设立和撤销 7 第 3.5 条 重新分类 7 第 3.6 条 个人薪酬 8
加利福尼亚州公用事业委员会发布拟议决定，为考虑减少和消除对阿利索峡谷天然气储存设施的依赖制定具体路径
• 2015 年 10 月 23 日至 2016 年 2 月 12 日，Aliso Canyon 的一口井发生天然气泄漏。 • 2016 年 1 月，CPUC 和 CalGEM 启动了根本原因分析，以确定 Aliso Canyon 泄漏的原因。 • 参议院第 380 号法案（Pavley，2016 年）要求 CPUC 确定在保持该地区能源和可靠性的同时尽量减少或停止使用 Aliso Canyon 的可行性。本拟议决定是针对该立法的程序的最终结果。 • 到 2017 年，CPUC 和 CalGEM 实施了新的安全协议，并与劳伦斯利弗莫尔国家实验室和桑迪亚国家实验室的专家合作，在该设施进行了严格的测试，最终宣布 Aliso Canyon 可以安全运行。Aliso Canyon 的当前库存水平设置为 CalGEM 设定的最大安全限值。 • 自泄漏发生以来，CPUC 和其他联邦和州机构已对 Aliso Canyon 采取了许多其他行动。
伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡米特罗维卡大学，KnjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚，塞尔维亚（1），MB大学，信息技术系，Prote Mateje Br。21，11111 Beograd，塞尔维亚（2）OrcID：1.0000-0002-6557-4553; 2.0000-0002-1492-7638; 3.0000-0002-6867-7259; 4.0000-0002-2240-3420 DOI：10.15199/48.2024.09.55使用机器学习和数字图像处理摘要对电子废物类型进行分类。本文探讨了深度学习和计算机视觉技术在自动分类和检测电子废物（电子废物）中的应用。开发了基于卷积神经网络（CNN）和更快的R-CNN的系统，用于分析电子废物图像并提取有关设备类型和尺寸的信息。该实验是在三个关键电子废物类别的500个现实世界图像的数据集上进行的 - 冰箱，厨房炉灶和电视。结果证明，使用CNN使用R-CNN的92％的分类精度为92％。所获得的数据可以更精确的废物收集计划。主要结论是，深度学习具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。Streszczenie。artykuł十BADA ZASTOSOWANIETECHNIKGłęBokiegoUczenia i widzenia komputerowego do automatycznej klasyfikacji i detekcji elektronicznychnychnychnychnychnychnychnychnychodpadów（e-dodpadów）。opracowany zostaje系统oparty na spotowych siecioch sieciach neuronowych（CNN）i szybszym r-cnn做a andaleizyobrazówe-odpadówe-odpadóworaz wydobycia wydobycia wydobycia wydobycia norlakacji norlage o typie typie o typie typie o typie typie t typie imiarachsprzętu。uzyskane daneumoêliwiająbardziejprecyzyjne planowanie zbieraniaodpadów。该实验是在三个关键类别的E Trantpts-Ryfragerators，厨房炉灶和电视的三个关键类别的数据集上进行的。结果显示，使用CNN使用R-CNN的检测精度为92％，结果表现出92％的高分类精度。主要的结论是，深层教学具有改善电子废物管理系统的巨大潜力。（使用机器学习和数字图像处理的电子废物类型的分类）关键词：电子废物，卷积神经网络，计算机视觉，废物分类。关键字：电子废物，编织神经网络，计算机视觉，废物分类。引言电子废物（电子废物）的财产管理正在随着全球干燥废物量增长而变得越来越多。尽管电子垃圾容器高度有价值用于回收利用，但它也可以包含汞，铅和镉等物质。因此，收集，分类和处理电子废物的开发有效系统至关重要。本文研究了使用图像识别技术提高电子快速管理效率的概念。所考虑的系统是基于通过拍摄废物对象获得的视觉数据的分析。目的是通过简单的用户界面来促进电子废物的识别和分类，从而巩固了智能战斗的无处不在和更轻松的互联网访问。这种方法的核心组成部分是深层神经网络，特别是深层卷积神经网络（CNN）的应用，用于图像分析。这种创新的方法使个人可以通过应用程序或服务器将废物对象的照片发送给收集公司，在这种情况下，将使用图像识别技术自动识别废物类型。第一阶段涉及废物类型分类，为此使用深层卷积神经网络。CNN是一种旨在从图像中提取复杂特征的体系结构，并根据某些标准学会区分它们。该技术可以具有很高的准确性对不同的电子废物类别进行可靠的分类。第二个关键组件是更快的区域卷积神经网络（R-CNN），这是图像中的高级对象检测技术。该网络可从电子废物照片中识别设备类别和尺寸估计。将R-CNN集成到系统中，可以对图像中的废物组件进行更详细的了解，这对于成功的废物管理至关重要。研究结果表明，识别和分类所选的电子废物类别的准确性很高，精度为90-97％。这种准确性确认了所提出的方法的效率，并表明其在现实世界中的潜力。管理电子废物正在成为现代社会和经济的组成部分
ANN的SOC估计锂离子电池 orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人 politechnikaśląska（1），politechnika lubelska（2）orcid：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108doi：10.15199/48.2024.05.43 Perspektywy Roz 伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。 技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
电气工程系Tahri Mohamed University，Bechar，Algeria doi：10.15199/48.2024.08.41 ANN ANN方法的SOC估算锂离子电池摘要。充电器或SOC是电动汽车的电池组对汽油量表的类似物。在包括电动汽车（EV）在内的所有电池应用中确定电荷状态至关重要。本文的目标是使用人工神经网络（ANN）估算高容量锂离子电池（LIB）的充电状态（SOC）。这是必要的，因为无法直接测量SOC；取而代之的是，必须使用可测量的电池指标（例如温度，电压和电流）来计算它。可以获得可以在不久的将来预测SOC的准确预测模型。模拟数据集和ANN模型表示同意，表明该模型的强劲性能。Streszczenie。StanNaładowania，Czyli Soc，odpowiednik wskaitnika benzyny w Zestawie akeStawieakumulatoromatorówpojazdu elektrycznego。ustalenie stanunaładowaniaakumulatoromatorówstajesięniezwykle istotne我们wszystkich zastosowaniach，w tym w tym w samochodach elektrycznych（ev）。celem tegoartykułujest wykorzystanie sztucznej sieci sieci neuronowej（ann）do oszacowania stanu stanunaładowania（soc）akumulatora litowo litowo-jonowo o jonowogo om jonowogo opojemności（lib）。开玩笑，poniewaêSocnieMioMnaZmierzyćBezpośrednio； ZamiasttegoNależygoobliczyćNapodstawiemierzalnychparametrówakumulatora，takich jak tempatura，napięcieiprąd。moêliwejest uzyskaniedokładnego模型predykcyjnego，którybędziew stanieprzewidziećsoc wnajbliêszejprzyszłości。SymulowanyZbiórDanychI Model SsnbyłyZgodne，Co wskazuje nawysokąWydajność模型。( Podejście ANN do szacowania SOC baterii litowo-jonowej ) Keywords: Electric Vehicle, State of Charge, Open Circuit Voltage, ANN Słowa kluczowe: Pojazd elektryczny, stan naładowania, napięcie obwodu otwartego, SSN I.简介运输部门正在迅速朝着电动汽车（EV）迈进，这被认为更可靠和高效，并且已经开始在市场上竞争。根据电气化程度，电动汽车包括所有AEV，更多的MEV，PHEVS（插电式混合动力汽车）和HEVS（混合电动汽车）。为电动汽车研发，生产和商业化提供的大量资金来自政府机构，学术机构，商业和公众，以满足对电动汽车的不断增长的需求。电动汽车的规格范围非常广泛。许多技术都是适合的，因为每个应用程序对电动机都有不同的需求[1]。术语“储能系统”（ESS）是指使用机械，化学，电化学和电气方法来存储由各种来源产生的盈余电能的一组设备。尽管每种技术都有自己的优点和缺点，但环境，独立系统运营商，设备制造商，最终用户，监管机构和能源服务提供商都从这些技术中受益。为了尽可能有效地计划存储系统，需要了解两条信息。随着ANN方法的应用，我们的贡献寻求：首先，准确地预测ESS将运行的时间范围内的负载配置文件。第二，使用付费（SOC）估计在计划时间
2011 年至 2022 年博尔古/阿利博里省立大学医院先天性心脏病患儿的长期死亡率
背景：先天性心脏病因其发病率和死亡率而成为公共卫生问题。本研究旨在调查 2011 年至 2022 年期间入住博尔古/阿里博里省立大学医院 (CHUD-B/A) 的先天性心脏病儿童的长期死亡率。方法：这项具有分析目的的描述性纵向研究涵盖了 11 年（2011 年 4 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日）。研究包括对经超声心动图确诊为先天性心脏病的 15 岁以下儿童的记录进行审查。随后对父母进行采访，以评估孩子的当前状况。使用 Kobocollect 软件输入数据，并使用 R Studio 4.2.2 软件进行分析。结果：共保留了 143 个完整文件。诊断时的中位年龄为 14 个月（IIQ：Q1 = 4；Q3 = 60），范围为 2 天至 175 个月，性别比（M/F）为 0.96。左向右分流是最常见的心脏病组（62.9%）。仅 35 名儿童（24.5%）受益于修复治疗。死亡率为 31.5%。在最大偏倚假设下，中位生存期为 114 个月，在最小偏倚假设下为 216 个月。在最小偏倚假设下，右向左分流儿童的生存率明显更好（p = 0.0049）。死亡风险因素包括：诊断年龄小于 12 个月（aHR = 7.58；
阿利根尼县巡回法院
今年 3 月 11 日，马里兰州警察局警官特伦特·刘易斯 (Trent Lewis) 对马里兰州弗罗斯特堡包厘街 25 号公寓 [B] 签发了搜查令。……在执行搜查令之前，对包厘街 25 号公寓 [B] 进行了监视。通过监视，调查人员观察到德里克·杰克逊驾驶一辆白色 2019 年日产 Sentra 抵达住所，车牌号为马里兰州 2ED1425。看到德里克·杰克逊进出住所，并将一个黑色书包放在停在车道上的一辆白色宝马四门乘用车内。不久之后，德里克·杰克逊和格雷西·雅各布斯被发现离开住所，进入白色 2019 年日产 Sentra，车牌号为马里兰州 2ED1425。车辆驶出车道后，停在大学街和斯普林街的拐角处，距离住所不到四分之一英里。在车辆被拦下后，他们在马里兰州弗罗斯特堡鲍威尔街 25 号公寓 [B] 执行了搜查和扣押令。在住宅和白色宝马乘用车内发现以下物品。一个塑料袋中装有白色粉末。根据警官们的培训、知识和经验，他们能够鉴定出这是芬太尼。芬太尼重 130 克。另一个塑料袋中装有白色粉末物质，警官认为这是芬太尼，重约 105.6 克。另一个塑料袋中装有白色粉末物质，警官再次认为这是芬太尼，重 107.1 克。一个塑料袋里装着另一个塑料袋，里面装有白色粉末物质，警官认为这是芬太尼，重 3.5 克。此外，还发现了两个含有疑似芬太尼残留物的电子秤。警官通过他的
吉西他滨和阿利塞替布在晚期实体瘤和胰腺癌中的 I 期剂量递增、剂量扩展和药代动力学试验
摘要目的：极光激酶 A (AKA) 抑制剂与吉西他滨联合使用代表了一种通过有丝分裂灾变产生潜在协同作用的癌症治疗策略。在这项采用剂量递增和扩展的开放标签 I 期试验中，评估了口服 AKA 抑制剂 alisertib (MLN8237) 与吉西他滨联合使用的可行性、安全性和初步疗效。方法关键纳入标准包括在剂量递增阶段接受过任意数量既往化疗方案的晚期实体瘤，以及接受过最多两种既往化疗方案的晚期胰腺腺癌。在 3 + 3 设计中评估了四个剂量水平 (DLs 1-4) 的 alisertib (20、30、40 或 50 mg)，吉西他滨 1000 mg/m 2，在第 1、8 和 15 天以 28 天为一个周期。结果总共有 21 名受试者接受了剂量递增治疗，5 名受试者在 DL4 接受了剂量扩展治疗。在 DL3 和 DL4 中的 6 名受试者中各有 1 名出现剂量限制性毒性。所有受试者均经历了治疗相关不良事件。73% 的受试者出现了 ≥ 3 级治疗相关不良事件，54% 的受试者出现了中性粒细胞减少症。在 22 名可评估反应的受试者中，2 名受试者 (9%) 出现部分反应，14 名受试者 (64%) 病情稳定。中位 PFS 为 4.1 个月 (95% CI 2.1–4.5)。在与阿利塞蒂布联合用药后，吉西他滨或其代谢物 dFdU 的药代动力学参数没有显著变化。结论本试验确定了与吉西他滨联合使用的推荐 2 期剂量阿利塞蒂布 50 毫克。吉西他滨和阿利塞蒂布是一种可行的策略，具有控制多种接受过大量治疗的肿瘤疾病的潜力，尽管胃肠道和血液学毒性显而易见。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
卡帕泰尔航空事故 ATR YR-ATS 航班 阿利塔利亚航空 AZ1670
意大利国家航空安全局 (ANSV) 是根据 1999 年 2 月 25 日第 66 号立法法令成立的，根据 2010 年 10 月 20 日欧洲议会和理事会第 996/2010 号欧盟条例第 4 条的规定，被确定为意大利国家民用航空安全调查机构。ANSV 独立开展安全调查流程。每起涉及民用飞机的事故和严重不便都必须按照第 996/2010 号欧盟条例第 5 条第 1 款和第 4 款的综合规定进行安全调查。至于安全事件调查，是指一系列操作，包括收集和分析来自每个相关来源的数据，得出结论，包括确定原因和/或促成因素。此外，在适当的情况下，提出安全建议也是调查的一部分。安全事件调查的唯一目的是防止未来发生事故和不便，而不是将责任归咎于某人（欧盟条例第 996/2010 号第 1 条第 1 款）。因此，此项调查是独立进行的，与负责适当分配责任或责任的任何司法调查无关。安全事件调查根据《国际民用航空公约》附件 13（于 1944 年 12 月 7 日在芝加哥签署，并由意大利 1948 年 3 月 6 日第 616 号立法法令批准和实施，1956 年 4 月 17 日第 561 号法律批准）和欧盟条例第 996/2010 号的规定进行。每次安全调查应根据事故或严重事件的类型和严重程度，以书面报告的形式结束。报告可能包含安全建议，这些建议是纯粹出于预防目的而制定的提案。安全建议本身并不构成对事故、事件或严重事件的责任推定（第 996/2010 号欧盟条例第 17 条第 3 款）。报告保证了事故或严重事件相关人员的匿名性（第 996/2010 号欧盟条例第 16 条第 2 款）。