2024年9月9日 作者:大阪部康夫 第374空运联队公共事务部第374军事支援连和第374宪兵连的飞行员参加了8月20日至21日举行的美韩联合演习“乙支自由之盾24”。美国第 730 空中机动中队与军方和驻韩美军合作,在横田空军基地进行了非战斗人员撤离行动(NEO)训练。乌鲁奇自由之盾24演习是一项以防御为重点的演习,旨在加强美韩同盟,改善联合防御态势,促进朝鲜半岛的安全与稳定。 为了这次演习,来自汉弗莱营的美国陆军第 8 集团军的 55 名士兵乘坐 C-130J 超级大力士从横田空军基地第 36 空运中队前往横田。通过模拟非战斗人员从朝鲜半岛的撤离,同时想象实际可能发生的后勤挑战,我们的目的是加强整个联合部队的战备状态。 横田空军基地接受近地天体并运行近地天体跟踪系统(NTS),该系统管理疏散人员的信息。 “这次演习的目标之一是测试 NTS 系统在太平洋地区各国的实时运行情况,”第 374 部队支援中队战备、计划和太平间部门主管玛丽亚·加福德 (Maria Gafford) 中士说。 “横田和座间营地的 NTS 操作员将必要的数据输入系统,使我们能够确认所有人员的下落。”我们从李战备中心工作人员那里收到了疏散期间生活所需的财务和后勤信息。美国红十字会人员还提供了茶点,美国陆军第 765 运输站营的士兵分发了临时食品。 “整个流程非常顺利,”加福德中士回忆道,并补充说,让他印象特别深刻的一件事是,“红十字会成员在我们移动时为我们烤饼干,并为我们提供现煮的咖啡,缓解了参与者的疲劳。” ”。 演习期间,驻日美军司令兼第五航空队司令拉普中将还邀请航空自卫队空中支援大队司令森田武大将观摩模拟撤离。两人听取了有关非战斗人员撤离后勤支持的情况通报。 NEO 是由美国国务院指导的一项行动,旨在安全疏散美国公民、国防部平民以及其他指定东道国和第三国的国民,使其免受自然灾害、人为灾害或其他危险情况的影响。 2011年3月,日本发生9.0级大地震,随后引发大规模海啸,引发福岛第一核电站事故,超过9000名国防部家属从日本撤离。当时因NEO而自愿撤离的家属已安全返回祖国。
在大会期间,韩国提出了两个新的国际标准。第一个是“ BCI开发人员的设计考虑”,并提供了以用户为中心的设计指南,例如用户年龄组和生物识别技术,可帮助用户更方便地使用BCI产品或服务。第二个是“多功能BCI系统设计的接口指南”标准,该标准自动检测用户的运动,切换到操作模式或REST模式,并防止不必要的故障。如果将来制定和应用这两个标准,则大脑和设备之间的兼容性将增加,并且有望通过在各种环境中稳定使用来促进BCI工业化。
在哮喘攻击中该怎么做1。坐直 - 尝试保持冷静。2。每1到3分钟一次吹到一次吹出六个泡芙的球场一次吸入器。3。,如果您在任何时候都感到更糟,或者在六个泡芙打电话给999之后感觉不好。4。如果救护车在10分钟后未到达并且您的症状没有改善,请重复步骤2。5。如果您的症状在重复步骤2后没有更好的症状,并且救护车仍未到达,请立即与999联系。
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人(该版本发布于2024年7月23日。; https://doi.org/10.1101/2024.07.22.604699 doi:Biorxiv Preprint
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要:少突胶质细胞祖细胞(OPC)代表神经胶质的亚型,引起中枢神经系统(CNS)中的髓磷脂形成细胞(CNS)。虽然OPC在开发过程中具有很高的增殖,但在成年期,它们的命运受到细胞外环境的严格影响,它们变得相对静止。在创伤性损伤和慢性神经退行性疾病中,包括自身免疫原状,少突胶质细胞发生细胞凋亡和脱髓鞘开始。成人OPC立即被激活;它们在病变部位迁移并扩散以补充受损区域,但它们的效率受到神经胶质疤痕的障碍,这主要是由反应性星形胶质细胞,小胶质细胞和抑制性细胞外基质成分的沉积所形成的屏障。一方面,神经胶质疤痕限制了病变的扩散,它也会阻止组织再生。旨在减少星形胶质细胞或小胶质细胞激活并将其转移到神经保护表型的治疗策略已被提出,而OPC的作用在很大程度上被忽略了。在这篇综述中,我们从OPC的角度考虑了神经胶质疤痕,分析其行为时,当病变起源并探索旨在维持OPC的潜在疗法时,以有效地区分和促进remer髓。
2024年10月30日,在第56次美韩安全磋商会议(SCM)上,美国国防部长劳埃德·J·奥斯汀三世和韩国国防部长金永铉提出了多项倡议,以深化我们的延伸威慑合作、实现联盟能力的现代化并加强我们对地区安全的贡献。
胶囊网络是一种近期出现的新型深度网络架构,已成功应用于医学图像分割任务。这项工作扩展了胶囊网络,使其能够通过自监督学习进行体积医学图像分割。与以前的胶囊网络相比,为了改善权重初始化问题,我们利用自监督学习进行胶囊网络预训练,其中我们的借口任务通过自重建进行优化。我们的胶囊网络 SS-3DCapsNet 具有基于 UNet 的架构,带有 3D 胶囊编码器和 3D CNN 解码器。我们在 iSeg-2017、Hippocampus 和 Cardiac 等多个数据集上的实验表明,我们的自监督预训练的 3D 胶囊网络远远优于以前的胶囊网络和 3D-UNets。代码可在此处获得。1