component uses – French Translation – Keybot Dictionary

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One option is the best answer; the other options are called distractors. The PCE Written Component uses MCQs with four answer options. Many of the questions on the PCE are associated with a vignette (a scenario).
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Note de la partie écrite de la station – La composante de la note à une station de cinq minutes qui est calculée dans la partie écrite de la station. La note écrite de station est de 50% de la note totale pour cette station.
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// app/Controller/Component/CustomComponent.php App::uses('Component', 'Controller'); class CustomComponent extends Component { // the other component your component uses public $components = array('Existing'); public function initialize(Controller $controller) { $this->Existing->foo(); } public function bar() { // ... } } // app/Controller/Component/ExistingComponent.php App::uses('Component', 'Controller'); class ExistingComponent extends Component { public function foo() { // ... } }
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// app/Controller/Component/CustomComponent.php class CustomComponent extends Component { // l'autre component que votre component utilise public $components = array('Existing'); public function initialize($controller) { $this->Existing->foo(); } public function bar() { // ... } } // app/Controller/Component/ExistingComponent.php class ExistingComponent extends Component { public function initialize($controller) { $this->Parent->bar(); } public function foo() { // ... } }
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The Remote Console, Central Server, Event Consolidator, and the Reporting System Server are proprietary to Intellitactics™ Incorporated and are developed in the Java® programming language. The Database component uses Microsoft® SQL Server™ 2000.
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Le rôle du consolidateur d’événements consiste essentiellement à traiter les messages reçus des dispositifs de sécurité tiers, mais il peut également traiter les messages reçus des autres consolidateurs d’événements et du serveur central. Le consolidateur d’événements applique toute règle qui y est programmée. On peut donc l’utiliser pour réduire activement l’utilisation des ressources du serveur central. Le consolidateur d’événements génère aussi des données d’audit pour toutes les actions entreprises par l’utilisateur sur le consolidateur.
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This guidance component uses pre-defined rules to recommend satellites, sensors and modes that ensure that the acquired imagery will permit the Image Analyst to address the specific request for information.
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IA Pro est un système d’exploitation d’images multicapteurs utilisé pour la collecte de renseignements géospatiaux et doté d’outils d’exploitation d’images électro-optiques et de RSO. Il est axé sur l’exploitation, l’automatisation et la fusion de l’imagerie de RSO, comprend les outils nécessaires pour analyser des données de RSO, produit des images fusionnées, constitue une interface entre l’analyste et les systèmes de détection automatique de cibles, fournit des outils perfectionnés de visualisation et d’interprétation et comporte des données géospatiales favorisant la connaissance du contexte et une plus grande exactitude.
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Based on DFI, BW, and DG estimates, the mechanistic component uses classic factorial equations to estimate the optimal concentration of amino acids that must be offered to each pig to meet its requirements.
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Cette étude a pour objet de mettre au point et d’évaluer un modèle mathématique servant à estimer les besoins quotidiens en acides aminés de chaque porc en croissance-finition. Le modèle comprend des composants empirique et mécaniste. Le composant empirique estime la consommation quotidienne d’aliments, le poids corporel et le gain pondéral d’après les données recueillies en temps réel sur chaque porc. Sur la base de ces estimations (consommation quotidienne, poids corporel et gain pondéral), le composant mécaniste estime, au moyen d’équations factorielles classiques, la concentration optimale d’acides aminés à donner à chaque porc pour que ses besoins soient satisfaits. Le modèle est évalué au moyen des données d’une étude dans laquelle on a comparé un système d’alimentation à 3 phases avec un système multiphase quotidienne. Les mesures de la consommation quotidienne et du poids corporel consignées dans cette étude ont été comparées aux valeurs estimées par le composant empirique du modèle. On a ensuite évalué la cohérence des valeurs calculées par le composant mécaniste en examinant si elles allaient dans le sens de l’évolution normale des besoins. Enfin, on a évalué le modèle proposé en comparant ses estimations avec celles du modèle de croissance actuellement en usage (InraPorc). On s’est fondé sur l’erreur absolue moyenne pour évaluer la précision de ces deux modèles dans l’estimation de la consommation quotidienne d’aliments et du poids corporel. Selon les résultats du composant empirique du modèle proposé, il est possible de prédire les courbes de l’ingestion d’aliments et du poids corporel de chaque animal nourri à volonté 1 jour à l’avance et 7 jours à l’avance respectivement, avec une erreur absolue moyenne de 12,45 % et de 1,85 %. Dans le cas du modèle InraPorc, l’erreur absolue moyenne s’établit à 14,72 % (consommation quotidienne d’aliments) et à 5,38 % (poids corporel) pour l’individu moyen de la population. Des différences notables sont observées lorsqu’on compare les estimations d’InraPorc avec les observations individuelles. Cela dit, le modèle proposé suit efficacement l’évolution de l’ingestion d’aliments et du poids corporel de chaque animal. Le composant mécaniste du modèle calcule le ratio Lys:EN optimal en base iléale digestible standardisée avec une variation raisonnable d’un animal à l’autre (CV moyen = 7 %) et d’une période à l’autre (CV moyen = 14 %). En conclusion, les besoins en acides aminés estimés par le modèle proposé vari
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Based on DFI, BW, and DG estimates, the mechanistic component uses classic factorial equations to estimate the optimal concentration of amino acids that must be offered to each pig to meet its requirements.
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Cette étude a pour objet de mettre au point et d’évaluer un modèle mathématique servant à estimer les besoins quotidiens en acides aminés de chaque porc en croissance-finition. Le modèle comprend des composants empirique et mécaniste. Le composant empirique estime la consommation quotidienne d’aliments, le poids corporel et le gain pondéral d’après les données recueillies en temps réel sur chaque porc. Sur la base de ces estimations (consommation quotidienne, poids corporel et gain pondéral), le composant mécaniste estime, au moyen d’équations factorielles classiques, la concentration optimale d’acides aminés à donner à chaque porc pour que ses besoins soient satisfaits. Le modèle est évalué au moyen des données d’une étude dans laquelle on a comparé un système d’alimentation à 3 phases avec un système multiphase quotidienne. Les mesures de la consommation quotidienne et du poids corporel consignées dans cette étude ont été comparées aux valeurs estimées par le composant empirique du modèle. On a ensuite évalué la cohérence des valeurs calculées par le composant mécaniste en examinant si elles allaient dans le sens de l’évolution normale des besoins. Enfin, on a évalué le modèle proposé en comparant ses estimations avec celles du modèle de croissance actuellement en usage (InraPorc). On s’est fondé sur l’erreur absolue moyenne pour évaluer la précision de ces deux modèles dans l’estimation de la consommation quotidienne d’aliments et du poids corporel. Selon les résultats du composant empirique du modèle proposé, il est possible de prédire les courbes de l’ingestion d’aliments et du poids corporel de chaque animal nourri à volonté 1 jour à l’avance et 7 jours à l’avance respectivement, avec une erreur absolue moyenne de 12,45 % et de 1,85 %. Dans le cas du modèle InraPorc, l’erreur absolue moyenne s’établit à 14,72 % (consommation quotidienne d’aliments) et à 5,38 % (poids corporel) pour l’individu moyen de la population. Des différences notables sont observées lorsqu’on compare les estimations d’InraPorc avec les observations individuelles. Cela dit, le modèle proposé suit efficacement l’évolution de l’ingestion d’aliments et du poids corporel de chaque animal. Le composant mécaniste du modèle calcule le ratio Lys:EN optimal en base iléale digestible standardisée avec une variation raisonnable d’un animal à l’autre (CV moyen = 7 %) et d’une période à l’autre (CV moyen = 14 %). En conclusion, les besoins en acides aminés estimés par le modèle proposé vari