探索添加剂制造在假体供应链中的作用:定性证据摘要目的 - 本研究旨在评估由实施增材制造(AM)技术引起的假肢供应链能力的增强。该研究提出了一个新兴模型,概述了将3D打印技术整合到假肢供应链中时发生的关键领域。设计/方法论/方法 - 采用定性方法,通过现场观察和31种与假肢工业和3D打印技术相关的约旦组织进行的深入访谈收集数据。调查结果 - 调查结果表明,采用3D打印技术可以在定制,响应能力,创新,环境可持续性,成本最小化和赋权方面提高假肢供应链的能力。这项研究阐明了采用3D打印技术后假体供应链中影响的特定领域,强调了假体工业内供应链能力的总体改善。实际意义 - 本研究为政府机构和假肢组织提供了建议,以最大程度地利用3D打印技术获得的好处。独创性/价值 - 这项研究在探索3D印刷技术对约旦假体产业的影响方面做出了贡献,阐明了对供应链的影响,并确定了新兴市场环境中决策者的挑战。纸质类型:研究论文。1。关键字:添加剂制造;供应链;假体;假肢供应链; 3D打印;约旦。简介高级技术,例如增材制造(AM),人工智能(AI),物联网(IoT)和供应链中的区块链,可节省成本,优化的物流,提高的准确性以及利益相关者之间的信任,从而提高竞争优势和客户满意度(Younis等,2024)。近年来,与其他先进的制造技术相比,AM已成为一种出色的技术,在定制,材料效率和快速原型制作方面具有独特的优势。am,通常称为3D打印,是一个革命性的过程,它逐层构造对象,从而使设计灵活性和效率在创建复杂的几何形状时(Kunovjanek等,2022)。AM由于其多功能性,成本效益和产生复杂几何形状的能力,因此在各个行业中找到了应用。在航空航天中,AM用于轻质和耐用的飞机组件,降低了燃油消耗和维护成本(Ishfaq等,2022)。在汽车制造中,AM可以快速原型制作,定制和生产材料废物减少的零件(Vasco,2021年)。此外,在消费品行业中,AM促进了从珠宝到时尚配饰的个性化产品的定制和生产(Kunovjanek等,2022)。
摘要人类机器人合作(HRC)是实现大众个性化趋势所需的灵活自动化的关键,尤其是针对以人为中心的智能制造。尽管如此,现有的HRC系统遭受了不良的任务理解和符合人体工程学的不良派系的困扰,这阻碍了善解人意的团队合作技能。为了克服瓶颈,在这项研究中提出了一种混合现实(MR)和基于视觉推理的方法,为人类和机器人的操作提供了相互认知的任务分配。首先,提出了一种启用MR的相互认知HRC体系结构,其特征是监视数字双胞胎状态,推理合作策略并提供认知服务。其次,引入了一种视觉推理方法,从每个代理商的行动和环境变化的视觉看法中学习场景解释,以使满足人类操作需求的任务计划策略。最后,提出了一种安全,符合人体工程学和主动的机器人运动计划算法,以使机器人执行生成的共同工作策略,而人类操作员则在MR环境中获得了直观的任务操作指导,以实现同情的协作。通过演示衰老电池的拆卸任务,实验结果促进了积极主动的HRC的认知智能,以进行灵活的自动化。
摘要。大多数有关归纳学习的研究一直关注定性学习,这些学习从给定的事实引起了概念性的逻辑式描述。相比之下,定量学习涉及发现表征经验数据的数值定律。这项研究试图通过结合新开发的启发式方法将方程与先前开发的概念学习方法相结合,以整合两种类型的学习,而归纳学习计划AQ11则体现了这两种学习。结果系统,算法,制定了绑定观察到的数据的子集的方程,并得出了明确的逻辑样式描述,以说明这些方程的适用性条件,此外,还引入了几种新的定量ICARNing技术。单位分析通过检查变量的兼容性“单位”。apportionali o'图搜索解决了识别应输入方程的相关变量的问题。暂停搜索通过启发式评估重点关注搜索空间。物理和化学的几个例子证明了算盘的能力。
3使其正义过渡到低排放气候弹性的未来也是政府的优先事项。CBC指出了“将气候放在政府决策中心”的意图时,他们强调了这一点,并同意“气候变化需要政府,私营部门和社区的各个层面的决定性行动” [CBC-20-MIN-20097 Refers]。
由于对未来全球经济前景缺乏信心,最近的 COVID-19 危机增加了金融市场的不确定性(Athari 等人,2023 年)。COVID-19 大流行还改变了沟通过程和信息检索。由于流动限制,社交媒体应用程序在大流行期间显示出更高的增长。Twitter 是投资经理、全球领导者和普通公众分享对不同热门话题的看法和情感的最受欢迎的社交媒体平台。例如,根据政策不确定性网站(访问日期:2023 年 8 月 12 日),2019 年 12 月的平均英文推文总数为 1,412,758 条,由于大流行而显着增加,到 2020 年 4 月达到最高的 4,457,241 条。行为经济学文献强调了个人和群体情绪或观点的重要性。 Twitter 等社交平台可以分享有关金融和经济状况的信息,以提高人们的认识并提供预测金融市场的见解(Broadstock & Zhang,2019)。
无定形硅及其合金,由于其物质及其生产性,在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本,以至于某些消费者应用,例如太阳能电池,薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而,基于A-SI的设备的表现受光,高能量颗粒,载体注入,载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆,亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的,并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si:H中发现了亚稳态效应,因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外,掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面,氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中,存在两个不同现象的共膜质:悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
在连续变量量子技术的背景下,高斯状态和操作通常被视为自由可用的,因为它们相对容易通过实验获得。相比之下,非高斯状态的生成以及非高斯操作的实施则带来了重大挑战。这种分歧促使人们引入非高斯性的资源理论。对于任何资源理论,确定资源之间的自由转换协议(即非高斯状态之间的高斯转换协议)具有实际意义。通过系统的数值研究,我们通过任意确定性的一对一模式高斯映射解决了实验相关的单模非高斯状态之间的近似转换。首先,我们表明,对于有限能量,猫状态和二项式状态大致等效,而这种等效性以前仅在无限能量极限下才为人所知。然后,我们考虑从光子增加和光子减少的压缩态生成猫态,通过引入额外的压缩操作来改进已知方案。我们开发的数值工具还允许人们设计出三压缩态到立方相态的转换,超越之前报道的性能。最后,我们确定了其他各种不可行的转换。
对于许多消费者而言,个人健康监测设备的可用性增加对饮食和生活方式修改的方式增加了兴趣,这可能会影响与健康和福祉的各种标志有关的日常测量。血糖监测已超越患有糖尿病(如糖尿病)的患者的扩展,即健康意识的消费者有兴趣更多地了解其个人对饮食和生活方式选择的反应。这包括从积极的生活方式消费者到坚持低碳水化合物饮食的每个人。对包括血糖控制在内的代谢健康问题主题的兴趣已在美国公众中越来越大。此外,在探索个性化营养和生活方式计划的新领域的社交媒体影响者越来越受欢迎,积累了大量的卫生,技术上的消费者。
尽管同行评审是学术出版的核心支柱之一,但定性研究人员对此过程的经历在很大程度上被忽略了。现有研究和评论的重点是同行评审对定性文章的评论,这些评论通常被描述为对非稳定主义定性研究的定量思维方式或敌意。我们通过关注定性研究人员的方法论不一致的审阅者和编辑评论来扩展文献,这些评论与审查研究的概念基础不一致。定性研究人员(n = 163)来自包括心理学在内的一系列健康和社会科学学科,对简短的定性调查做出了回应。大多数贡献者报告说,同伴审稿人和编辑使后奠定主义研究和报告的假设和期望普遍存在。有些人还报告说,同行审稿人和编辑将特定的定性方法普遍存在。贡献者担心同行评审者在缺乏相关的方法论专业知识时通常会接受审查邀请,而编辑经常在没有这种专业知识的情况下选择同行评审者。响应方法论上不一致的评论,许多贡献者描述了一个最初“推迟”的过程,并解释了为什么这些评论与他们的研究不一致。当这种教育方法不成功时,有些人故意损害了他们的研究方法的完整性,并默许了审阅者和编辑的要求。早期的职业研究人员特别强调了他们在“出版或灭亡”学术氛围的背景下在同行评审过程中所感受到的无能为力。我们结束时概述了贡献者的建议,以提高定性研究的同行评审的方法论完整性。
