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World File Search System演变
银行中风险管理的演变
银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
谭托克·森医院的智能病房的演变（...
Ms Terenna Ng Yun Li, Executive, Nursing & Critical Care Ops, Ms Shirlene Toh, Principal Occupational Therapist, Allied Health Rehab, Ms Glenda Lee, Deputy Director, Facilities Project Services, Ms Guo Huiling, Senior Epidemiologist, OCEAN, Ms Kara Koh, Assistant Director, IT Office, Mr Yakob Bin Haron, Senior Manager, Biomedical Engineering, Ms. Xie Sihui,药房主要药剂师，李·耶女士，通用医学副顾问，
行业时代的产品服务系统的演变4.0
摘要最近的经济转型迫使公司重新定义其价值主张，以补充服务（所谓的产品服务系统（PSS））增加传统产品。其中，采用行业4.0技术非常普遍。但是，尚未详细调查公司4.0为其行业客户提供新价值的指示。基于焦点小组，本文通过识别将塑造PSS和行业4.0合并的未来情况的主要轨迹来促进这一理由。此外，未来的研究方向（a）PSS价值链转换为PSS生态系统，（b）单个公司内部的转型朝向PSS提供商，以及（c）确定传统PSS业务模型的数字转换。
世界各地选定地点的气候变异性和冰川演变：过去的趋势和未来预测
世界人口的16％以上依赖冰川和融雪作为水的来源（Barnett等，2005）。在热带和亚热带干旱和半干旱地区，人类使用的淡水中有80％来自山脉（Messerli，2001； Vuille等，2008）。Cauvy-Fraunié和Dangles（2019）将冰川覆盖率和熔融率（除其他因素）确定为可以调节分类单元敏感性的关键变量。温度和沉淀（PR）变化预计会对冰圈过程产生相当大的影响（Beniston等，2018）。此外，大气温室气体浓度的增加也会导致气候变化的变化（Boer等，2000）。到目前为止仍然鲜为人知的一个主题是这些气候过程在冰川化的地区如何运作，在冰川地区，原位详细的测量通常很少或不存在。
利用蛋白质的网络的演变来逆转认知
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月2日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.640897 doi：Biorxiv Preprint
大脑成像的演变：从CT扫描到fMRI及以后。
计算机断层扫描（CT）扫描，于1970年代引入，标志着医学成像的开创性进步。由英国工程师Godfrey Hounsfield和物理学家Allan Cormack开发，CT扫描使用X射线梁创建大脑的横截面图像。这项技术比传统的X射线提供了更大的分辨率，使临床医生能够以更高的精度检测肿瘤，出血和结构异常。尽管具有优势，但CT成像的区分能力有限，并使患者暴露于电离辐射，从而促使人们寻找更安全，更详细的成像方法[2]。
![b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已经对封闭量子系统进行了广泛的研究[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MR24，MR24，MR24，MR 24 \ x3，MR 24 \ x3，MR 24 \ ack x.24 \ x. x.24 \ x3，MR24 \ x.34 \ x.24 \ ack ar x。在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现了现象的实验验证。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制变质[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动态半群下演变的可能无限二维开放量子系统中的量子Zeno效应的一般设置，该系统由E t l'](/simg/8/8f69182f83db9d5d0321bc2141ee1dd1cd7c035a.webp)
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b'b't量子Zeno效应以最简单的形式描述了量子系统的频率测量可以减慢其时间演变的现象，最终导致其停止完全改变。已广泛研究了封闭的量子系统[BN67，MS77，CHE72，FRI76，FP08，EI05，EI21]和开放量子系统[MS03，BZ18，BFN + 20，MW19，MW19，MW19，MAT04，GL \ XC2 \ XC2 \ XC2 \ XA8U16，BDS21，MRM MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR MR M \ XC2 \ XA8O24]和现象的实验验证是在[IHBW90，FGMR01，SMB + 06，SHC + 14]中实现的。量子ZENO效应具有各种应用，例如在控制反应[FJP04，HRB + 06]，量子误差校正[EARV04，PSRDL12]和状态准备[NTY03，NUY04，WYN08]中。在这里，我们考虑以下在量子动力学半群下进化的无限二维开放量子系统中的量子zeno效应的一般设置，该系统由e t l'
恶意软件分析工具的演变和有效性。
在当今数字链接的世界中，网络威胁变得比以往任何时候都变得越来越复杂。今天发现的一些危险恶意软件包括病毒，勒索软件和间谍软件。特征是，该恶意软件使个人和组织面临严重威胁。通过使用检测其存在的工具来分析恶意软件，了解其存在，了解其行为并致力于缓解它，从而减轻了这些威胁。本文在过去15年内强调了恶意软件分析工具的发展，特别关注静态，动态和混合方法的恶意软件分析方法。此外，它解决了恶意软件分析所涉及的方法，概述了检测的挑战，并证明了现实生活中的案例研究，显示了这种工具的效果。其他主题包括道德和法律方面，人工智能的作用以及未来在恶意软件分析中的趋势。