对质量文化的内涵目前尚无统一的认识,各个领域的专家从不同的角度对质量文化作出了不同的解读。刘乐民认为,质量文化是以质量为中心,以物质文化为基础,由质量意识、质量标准、质量管理艺术、质量改进创新等精神文化活动构成的[1]。周晔则认为,质量文化是企业和社会在长期的生产经营中自然形成的一系列涉及质量问题的意识、规范、价值观、道德规范、理念、创新意识、行为规则、思维方式、竞争意识、法制观念、风俗习惯、传统观念、企业环境、企业制度等,质量价值观是质量文化的核心[2]。
工作网络在其他政策领域(例如福利,工作和退休金)提供了更有限的覆盖范围(即社会保护; £2907亿英镑)。3例如,虽然青年期货基金会(YFF)专门研究工作和福利计划,但这仅与14-24岁的人有关。老年(州)养老金和服务(1,373亿英镑)以及疾病与残疾计划/福利(654亿英镑)是其他大型社会保护支出,仅在网络的衰老中心(CFAB)和货币和养老金服务(MAPS)中仅在非常有限的范围内涵盖了非常有限的范围。我们认为,“什么有效”证据和评估具有合理的范围,可以在该领域塑造,适应和测试计划和政策。
主流艺术史最近令人兴奋的发展之一是与认知科学和神经学的对抗。本研究基于以下观察:尽管神经科学和艺术史具有相互促进的潜力,但这些学科的对抗仍存在一些问题。我们研究了这种对抗产生的几个关键问题,特别是在最近发展的神经美学领域的背景下。最值得注意的是,我们指出了学科之间的语言障碍,并认为这是双方缺乏理解的根本原因。艺术和美学的共同概念难以捉摸,在这些学科中具有不同的内涵。我们提出技术科学艺术作为发展联合术语的基础,可以形成熟悉双方关注点的观众,新一代具有科学知识的艺术家有机会将这些学科连接起来,实现互利共赢。
数字经济是未来全球经济发展的趋势,发展数字经济不仅高度体现中国的五大发展理念,而且对深化供给侧结构性改革、推动实施创新驱动发展战略具有重要意义,从而提升我国竞争新优势。本文在了解国内数字经济研究现状后,结合数字经济的内涵与特征,从技术、经济、环境三个维度选取基础指标,构建评价指标体系,对2009—2018年中国数字经济发展质量进行研究,分析当前中国数字经济发展存在的不足,提出有效的推进策略,以推动数字经济高质量增长。
摘要 ─ 人工智能 (AI) 已经历了 60 年的发展,技术日趋成熟,并正在走向广泛的应用和产业化。本文回顾了人工智能技术和工程应用的内涵和演变。本文总结了人工智能技术体系的四层框架,以帮助读者了解人工智能家族。近年来,人工智能技术的工程应用取得了显著的进展,例如在故障诊断、医学工程、石油工业和航空航天工业中的应用。通过介绍人工智能技术的最新进展,它可以帮助工程和科学领域的研究人员了解如何应用人工智能技术来解决他们自己研究领域的应用相关问题。索引词 ─ 人工智能 (AI)、工程应用、技术框架。
摘要:当前,零碳目标已成为世界各国的共同选择,在零碳目标的推动下,我国能源系统将向清洁能源方向发展,能源互联网已成为未来能源系统发展的趋势。在详细分析能源互联网发展历史、基本内涵和主要特征的基础上,提出了能源互联网评价指标体系。该指标体系从五个维度对能源互联网进行评价,指标包括定性指标与定量指标、过程指标与结果指标、技术指标与经济指标。在此基础上,提出了一种基于层次分析法和德尔菲法的评价方法。提出的评价指标体系和评价方法可以对能源互联网发展做出良好的客观评价。
具有智能、互联和自主等特征的新型产品正在市场上出现,它们在质量上与前几代产品有所区别。在这篇主题论文中,这些产品被称为“智能产品” [3,12,34,181]。尽管“智能”几乎可以作为任何概念的同义词,表示“智能”、“聪明”、“漂亮”甚至只是“先进”,但“智能产品”概念包含的内涵要广泛得多。这意味着仅从智能的角度讨论它们的发展是不够的。本文试图明确智能产品概念,并确定与智能产品开发的技术、方法、工具和模型相关的问题、挑战和研究需求。智能产品具有多种独特的功能能力和技术特征,使其有别于传统产品 [3,12](参见第 2.2 节)。下面列出了其中一些。
鉴于我们热衷于为客户、社区和环境带来真正的改变,我们采取了合乎逻辑的措施来提升“人、植物、油漆”的内涵,使其对公司具有更广泛、更深刻的意义。因此,我们不再仅仅关注如何谈论可持续发展,而是将“人、地球、油漆”置于我们所做的一切的核心。我们把解决全球相关挑战放在了核心位置,但我们认识到,我们无法独自做到这一点。因此,看到我们的团队在协作创新方面处于领先地位,我们感到非常高兴。我们的“绘出未来”创新生态系统正在不断发展壮大,2021 年上半年在中国举办了一场非常成功的区域活动,而我们的第二场全球创业挑战训练营和决赛活动定于 2022 年举行。
癌症是澳大利亚的主要死亡原因,几乎没有家庭不受影响。GRIDD 有多个团队领导创新项目,以寻找新的治疗方法。Vicky Avery 教授的团队正在探索乳腺癌、前列腺癌和胰腺癌。他们使用 3D 培养技术和高内涵成像系统,研究癌细胞如何相互作用、生长和发展,以找到新的预防策略。Rohan Davis 副教授的团队正在研究前列腺癌,自 2012 年以来一直与澳大利亚转化研究所 (TRI) 合作。该团队最近发现了具有独特机制的天然产物化合物,这是一项关键的进展指标。由 Sally-Ann Poulsen 教授领导的团队已经确定了一种对抗耐药性脑癌的机制。
我们使用源自转移性难治性患者的 MicroOrganoSpheres (MOS) TM 进行了高通量筛选,以与临床结果相关联,并探索可能使患者受益的替代组合。对 SOC 产生耐药性并即将在临床试验中接受靶向治疗的转移性 CRC 患者的活检样本进行分子分析,并植入免疫缺陷小鼠体内以产生患者来源的异种移植物 (PDX)。根据生理相关浓度对 PDX 产生的 MOS 进行药物组合滴定处理。在给药后第 5 天进行活/死染色,并通过高内涵成像和自定义图像分析流程进行量化。每种药物浓度的相对活力以活体百分比(活体/所有荧光信号)计算三次,并标准化为空对照。