XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提前时间
Asnafi，N。（2021）工具和模具制造，表面处理和通过基于激光的添加剂过程进行修理，berg- undhuttenmännischemonatshefte（bhm）htt
摘要：本文探讨了使用基于激光的添加剂工艺来制造，表面处理和修复/再制造工具，模具和模具，用于冷工作，热工作和注入成型。描述了这些应用程序中遇到的故障。经常使用的材料和激光添加剂过程被计入。用激光粉末融合（L-PBF）制造的工具，模具和模具的特性和在某些情况下要比在锻造材料中制造的功能更好。较短的循环时间，摩擦，较小的磨料磨损和更长的生命周期是L-PBF的某些好处，并用粉末（ded-p）（或用粉末，LMD-P或LASER CLADERCLADDING，LC）进行粉末（DED-P）（或激光金属沉积）。L-PBF导致更高的工具成本和更短的工具提前时间。基于对进行调查的综述，本文表明，可以为L-PBF设计和制造工具，模具和模具，通过DED-P（LMD-P，LC）功能使它们功能化，并通过DED-P（LMD-P，LC，LC）进行修复/再制造。L-PBF和DED-P（LMD-P，LC）的组合具有有效的操作性，作为整个工具生命周期的目标，由于当前的高L-PBF和DED-P（LMD-P，LC，LC）的成本，L-PBF和DED-P（LMD-P，LC）具有最大的潜力，并且具有较小的冷工作工具（由于当前的高L-PBF和DED-PBF（LMD-P，LC）成本）。
鉴定有资格进行连续葡萄糖监测预测的糖尿病患者
背景和目标：预测糖尿病患者的葡萄糖水平可在葡萄糖控制方面有潜在的改善。但是，并非所有患者都表现出可预测的葡萄糖动力学，这可能导致无效的治疗策略。我们试图研究7天盲目筛查测试在识别适合葡萄糖预测的DIA BETES患者方面的功效。方法：基于筛查结果（符合条件和不合格），将具有1型糖尿病（T1D）的参与者分为高和低初始误差组。在总共64,460,560分钟内接受连续葡萄糖监测（CGM）的334名个人中，评估了334名接受葡萄糖监测（CGM）的人中的长期葡萄糖预测（30/60分钟提前时间）。结果：在筛选精度与长期平均绝对相对差异（MARD）（0.661 - 0.736; P <0.001）之间观察到很强的相关性，表明筛选和长期误差之间有显着的可预测性。小组分析表明，在Clark误差网格内的D区域D区域D的预测值显着降低了三倍，在区域C中提高了两倍。结论：通过筛查对葡萄糖预测的合格患者的鉴定代表了一种实际有效的策略。这种方法的实施可能导致不良葡萄糖预测的减少。
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
计划概述和操作计划
将于4月29日至5月31日进行2024 HWT春季预测实验（SFE 2024），EFP的基石。这将是面对面和虚拟参与的第二个混合实验。相对于去年的混合实验，SFE 2024将具有类似的格式，所有参与早晨和下午预测活动的参与者以及第二天的模型评估活动。此外，将有一个小型的晚间活动，其中2-4个NWS预测者将发出实验性0-1和1-2 h提前时间预测，直到下午8点CDT。与往年一样，我们的大量合作者贡献了一套新的和改进的实验CAM指导，将在这些预测和模型评估活动中至关重要。这些贡献包括一个合奏框架，称为社区利用统一的合奏（线索； Clark等2018）。2024线索是通过使用通用模型规范（例如，网格间距，模型版本，域大小，后处理等）构建的在可能的情况下，可以在精心设计的受控实验中使用每组贡献的模拟。这种设计将再次使我们能够进行几项针对确定确定性凸轮和凸轮合奏的最佳配置策略的实验。2024线索包括34名成员。SFE 2024还将继续测试WARN-FORECAST系统（WOFS，以下称），该系统产生18人，3公里的网格间隔预测，并将在第8年使用，以发行很短的交付时间和产品。
传感器 - 语义学者
摘要：本文介绍一种新方法，将人机界面 (HMI) 状态（一种涵盖操作员动作和过程状态的视觉反馈状态模式）从多变量时间序列转换为自然语言处理 (NLP) 建模领域。该方法的目标是在给定 k 个滞后过去 HMI 状态模式的情况下，预测 n 个提前时间步长窗口的操作员响应模式。NLP 方法提供了在 HMI 状态模式中编码 (语义) 上下文关系的可能性。为此，介绍了一种使用序列到序列 (seq2seq) 深度学习机器翻译算法构建原始 HMI 数据以进行监督训练的技术。此外，基于注意力等当前最先进的设计元素的自定义 Seq2Seq 卷积神经网络 (CNN) NLP 模型与基于标准循环神经网络 (RNN) 的 NLP 模型进行了比较。结果表明，用于建模 HMI 状态的两种 NLP 模型设计具有相当的有效性。 RNN NLP 模型显示出更高的（≈ 26%）预测准确度，一般来说，无论是样本内还是样本外的测试数据集。然而，自定义 CNN NLP 模型显示出更高的（≈ 53%）验证准确度，表明在相同数量的可用训练数据的情况下，过度拟合较少。所提出的工业 HMI NLP 建模的实际应用，例如在发电站控制室、航空（驾驶舱）等，正朝着现实的方向发展
iki主题致电2024主题优先级
在接下来的十年中，必须建立技术和自然碳汇，以抵消不可避免的残余排放，以实现全球净气候中立性。自愿性碳市场（VCM）可以帮助动员私人资金，以获得这些气候保护措施的必要融资。例如，根据基于科学的目标计划（SBTI）定义了目标的公司至少必须抵消其用二氧化碳去除（CDR）的剩余排放。全球有5,000多家公司定义了自愿气候目标。但是，在以下苛刻的实施方面，拆除项目（技术和自然水槽）仍然在国际上构成重大挑战：监视，报告和验证（MRV）；与泄漏效应有关；永久性；添加性；报告国家温室气体（GHG）库存中的碳固存和其他目标领域的可能负面影响（例如能源效率，生物多样性，雄心勃勃的景观计划）；以及复杂的利益相关者参与过程。此外，必须始终保持减少温室气体减少工作的优先级。此类项目的实施通常会有很长的提前时间。因此，现在必须准备市场，以满足对这类项目的预期需求。为此，有必要开发用于删除活动的高质量和高融合方法。欧盟碳去除认证框架（CRCF）法规目前正在开发欧盟内部活动的方法论。设想的项目的预期影响
双重采购库存管理与供应链的非连续交货时间的双重库存管理：数值研究
摘要我们研究了随机的多周期两回能库存系统，在该系统中，买方可以从两个不同的供应商那里采购产品：常规和加急供应商。常规供应商是低成本的离岸供应商，而加急供应商是近岸供应商的反应迅速。这种双重采购系统已经在文献中进行了很好的研究，主要是从买方的角度评估的。由于买方的决定会影响供应链利润，因此我们通过明确考虑供应商来采用整个供应链的观点。此外，我们研究了该系统的一般（非连续）交货时间，最佳策略是未知或非常复杂的。我们从数值上比较了两种不同政策在两回能设置中的绩效：双索引策略（DIP）和量身定制的基础激增策略（TBS）。从较早的研究中，我们知道，当提前时间差异是一个时期时，从买方的角度来看，倾斜是最佳的，但不一定从供应链的角度来看。另一方面，当交货时间差增长到无穷大时，TBS将成为买家的最佳选择。在本文中，我们通过数值（在各种条件下）评估策略，并且我们表明，从供应链的角度来看，TBS通常在几个时间段内的有限的交货时间差下优于降低倾斜度。基于从51家制造公司收集的数据，我们的论文的结果暗示了许多供应链的双重采购设置，即TBS很快成为有益的政策替代方案，尤其是考虑到其简单且吸引人的结构。
使用NSSL警告搜索的评估-AMS期刊
摘要：预报通常会在模型预测中校准其信心。合奏固有地估计预测信心，但通常是不足的，整体扩散与集合均值误差并不密切相关。合奏传播与技能之间的错位激发了“预测预测技能”的新方法，以便预测者可以更好地利用集合指导。我们已经训练了逻辑回归和随机森林模型，以预测NSSL WARN-FORECAST系统（WOFS）的复合反射性预测的技能，这是一个3公里的合奏，可快速更新预测指南，以预测0-6小时。预测技能预测在分析时间在观察到的风暴位置确定的量化区域内的1-，2或3小时提前时间有效。我们使用WOFS分析和预测输出以及NSSL多雷达/多传感器复合反射性，从2017年到2021年的106例NOAA危险天气测试床春季预测实验。我们将预测任务框架为多类问题，在该问题中，预测技能标签是通过平均为多个反射性阈值和验证范围的延长分数技能得分（EFSS）来确定的20％）。初始机器学习（ML）模型对323个预测变量进行了培训；最终模型中的10或15个预测变量只会降低技能。最终模型基本上优于精心开发的持久性和基于传播的模型，并且可以合理地解释。结果表明，ML可以成为指导用户对对流（和更大尺度）合奏预测的有价值的工具。
引用：Lesego A，Tsegaye T是LP.O等。埃塞俄比亚药品的全球支持的采购和供应链改革的评估
摘要目标是全球与艾滋病，结核病和疟疾（全球基金）与埃塞俄比亚药品供应局（EPSA）合作的2018 - 2019年，以改革埃塞俄比亚医疗保健系统内的采购和供应链管理（PSCM）程序。该评估试图确定改革的影响并记录所学到的经验教训。设计混合方法研究结合了定性和定量分析。针对定性方法，将目的和滚雪球的抽样技术应用于定性方法，并全面转录了收集的数据并经过主题内容分析。描述性分析应用于定量数据。该研究设置为埃塞俄比亚，并在2017年至2021年之间全国范围内的EPSA运营。参与者二十五个埃塞俄比亚医疗保健决策者和卫生工作者。干预全球基金培训计划针对医疗保健PSCM的运营和财务指标的卫生工作者和基础设施改进成果。导致抗逆转录病毒，结核病和疟疾药物以及其他相关商品的可用性始终保持高。线路填充率和预测精度是平均值。在2018年至2021年之间，相对于其他报告增加的商品，艾滋病毒和与疟疾相关的命令的采购提前时间减少了43.0％。许多访谈受访者认识到全球基金支持在改善EPSA绩效方面的重要作用，并为观察到的成功提供了具体归因。但是，他们还清楚地表明，在特定关键领域（例如融资，战略重组，数据和信息管理系统）需要做更多的工作。结论全球基金支持的举措导致EPSA绩效的改善，尽管有一些持续的挑战。通过全球基金支持并取得进步，要维持和确保取得的收益，重要的是，包括政府和捐助者社区在内的各种利益相关者工作