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运输，物流和仓库中的数字化
Honeywell工业自动化（Honeywell IA）是该数字化转型的最前沿，作为寻求拥抱数字化的TLW公司的可信赖合作伙伴。通过其创新技术，领域专业知识和对客户成功的承诺，Honeywell IA正在通过在日益数字世界中推动效率，敏捷性和竞争力来塑造TLW行业的未来。Honeywell IA提供了一套全面的技术和服务套件，旨在提高运营效率，优化流程并提高TLW行业内的整体生产力，其中包括先进的移动计算设备，条形码扫描仪和打印机，支持语音的软件，自动化和控制系统，数据分析系统，数据分析以及集成的解决方案和集成的解决方案和服务。
从Gene Wash水库中吃鱼的信息（San ...
oehha由于在这种水体捕获的鱼中发现的汞和硒而开发了吉恩洗库的咨询。Gene Wash Reservoir位于圣贝纳迪诺县的加利福尼亚 - 阿里佐纳边境附近。此咨询是Oehha持续努力的一部分，为来自不同加利福尼亚水体的鱼提供安全的建议。
STEM和性别差距：WOS，Scopus和Eric数据库中的系统评价（2012-2022）
根据联合国妇女最近的一份报告，按照目前的进步速度，消除现有差距可能需要286年（联合国妇女，2022年）。迈向实现这些目标是至关重要的，因为为所有人提供教育，可以提高社会韧性，流动性和经济进步。因此，2015年9月联合国大会批准的2030年议程是最重要的。它包括17个可持续发展目标（可持续发展目标），其中4个目标突出，指的是质量，包容和公平的教育，可促进所有人的终身学习机会。此外，SDG 5还解决了性别平等，赋予妇女权力，并结束所有形式的暴力（拉丁美洲和加勒比海经济委员会，2020年）。在这方面，根据经合组织指标（2021），男性强烈主导与STEM相关的领域，强调了需要专注于这个问题的必要性，因为它不能通过不包括女性（女性）来证明人才的丧失。
利用生成的AI支持图书馆和档案库中的探索和发现
•“通过在其藏品中解锁新的访问，发现和理解的新维度，增强了图书馆和档案的能力为公众和研究社区服务。” •支持公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）原理和可重复的计算研究（RCR）•原型参与方法可能具有更一般性的应用（更广泛的AI社区可以从图书馆/存档实践中学习）•有助于对概括利益相关者参与的本体使用的概括•
OECD PINE 数据库中的环境域标记
本文介绍了经合组织环境政策工具 (PINE) 数据库中 22 个环境领域的标记方法，其中包括 7 个环境保护领域（空气污染、水污染、土壤污染、固体废物、臭氧层、噪音和辐射）、6 个自然资源管理领域（渔业、森林、淡水、可再生能源、化石燃料和矿产）和 9 个跨领域（气候变化缓解、气候变化适应、土地退化、生物多样性、海洋、化学品管理、能源效率、循环经济和汞）。PINE 数据库中的环境领域支持跟踪国内和国际环境目标的进展情况。标记环境领域可以实现跨国家、跨年份和跨政策工具类型的协调比较。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
自动移动机器人的概念，用于自动化高湾仓库中的运输任务
摘要该行业的发展，以及运营效率的不断提高和生产成本的降低，为在存储和运输系统领域中的新颖解决方案铺平了道路。新技术和解决方案（例如移动机器人）的结合已达到建立智能仓库。它有助于减少非价值的公司添加活动。提高此类系统效率的方法之一是更有效地利用自动移动机器人。本文提出了一个自主移动机器人的创造性概念，该机器人能够在商店地板和高湾仓库中执行运输任务。驱动机制的新概念使其能够在表面上导航并沿铁路指南移动。通过使用电梯，可以将机器人提升到仓库内的更高级别。机器人的结构解决方案良好，可以在仓库内的任何地方放置电梯的位置，从而消除了构造坑的需求。与提议的结构一起使用移动机器人将使执行运输任务无需重新加载。这种方法有可能提高效率并降低存储过程的成本。
ngs细胞库中的转录组分析
Ectromelia Mouse encephalomyelitis Lactate dehydrogenase elevating virus Hantaan Murine minute virus Mouse adenovirus Mouse hepatitis Pneumonia virus of mice Polyomavirus Sendai Epizootic diarrhea of infant mice Mouse cytomegalovirus Reovirus type 3 Mouse pneumonitis virus Mouse thymic virus Mouse parvovirus
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
实施自动导向车辆，以自动化选定的过程并消除仓库中的设备和人类之间的碰撞
摘要：本文介绍了所选公司中自动导向车辆（AGV）的实施。目的是分析我们国家和国外的AGV的使用，并提供有关其他国家 /地区使用AGV的信息。分析的结果是文献综述，指出了在公司中使用AGV的个人优势和缺点。在审查中，由于公司现有的AGV现代化或使用AGV替换AMR，我们还解决了AMR车辆的问题。我们的目标是展示为什么AGV可以取代人类的工作。这主要是因为员工的工资不断增加，这是由于安全性的，而且还因为所选公司的现代化。公司在其他网站上具有积极的AGV经验。我们想指出一种更高的自动化形式，以及如何使用AMR车辆与AGV相同的工作。在公司中，我们确定了我们想介绍AGV或AMR车辆的工作。因此，我们从磁带操作的CEIT和SEER的AMR中选择了AGV，例如。基于研究，对AGV的需求预计将在2019 - 2024年增加17％。因此，公司正在研究在多个站点实施AGV的问题。剩下的问题是经济回报，以及在公司中流程自动化进行投资的可能性，我们在文章和研究中更详细地讨论了这一点。本文介绍了AGV，其工作量的确切过程，以及AGV的路线，例如加载/卸载点，停止点，检查点，与其他AGV的交界处，充电站和现场元素以及其速度，频率以及与其他AGV的碰撞的可能性。我们的研究表明，通过应用新技术，该公司将在员工工资上节省大量资金。购买两个AGV将使公司损失49,000欧元，而公司使用的原始技术每年耗资79,200欧元。此类投资的投资回收期为8个月。在本文的最后一部分中评估了实施AGV的好处，其中包括不同建议的经济和时间要求。本节还包括改善企业特定部分的建议。