与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应;然而,这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查,以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性(偏差和散度)。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例,展示了如何从单轴疲劳测试数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后,建议进行研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
与焊接海洋结构相关的环境载荷和结构几何形状通常会产生多轴应力。大型焊接细节已用于表征海洋结构中的多轴疲劳响应;然而,这些测试的成本通常过高。对多轴疲劳文献进行了审查,以确定可用于预测多轴疲劳响应的分析技术。确定并总结了各种方法。参考了支持文献。在可用的情况下介绍了多轴方法的可靠性(偏差和散度)。确定了影响多轴疲劳响应的各种因素。以焊接细节为例,展示了如何从单轴疲劳测试数据中获得多轴疲劳寿命预测。最后,建议进行研究以促进多轴疲劳研究向海洋结构的技术转移。
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名:Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系: 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
1。环境评估的背景评估水环境的概念已按照腐生方法,多样性指数和生物指数的顺序发展。污染方法以BOD(生物氧的要求)为例,并使用水质成分分析来评估适合水和工业用途的水。在评估人类清洁水的同时,有时候,清洁水流和动植物可以生存的环境的环境不一致。多样性指标可以通过评估组成平衡和总数来评估基因,物种,生态系统等。另一方面,它需要大量的时间和精力,并且不适合在人类彼此相邻的地方(例如Satoyama)的地方进行评估。生物指标测量有关典型物种的信息,并试图评估环境的良好性,最近有些人使用概念(例如完整性和健康)来评估环境。这些概念还抵消了污染方法和多样性指标的缺点。
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊,3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12? 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK:论人工智能伦理的道德崩溃,Medium,https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 (2020) [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 (2020) [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多,找出你的大学,《纽约时报》,https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html ( 2017 ) [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度,https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ (2018 年) [Dand 20] Dand,M.:AI 伦理守门人的责任在哪里?, Medium,https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 (2020 年)
AXISCADES 是 ER&D 领域的一家全球技术公司,专注于利基市场,在以下方面拥有高端能力: 数字转型套件 嵌入式系统 数据分析 数据科学 人工智能和机器学习 AXISCADES 涵盖 ER&D 项目的整个生命周期,从需求规范和设计到工业化流程实施,满足高性能要求并确保复杂技术数字产品的可靠性。 真正的全球性业务,为多元化的忠实客户提供服务,这些客户都是其市场的领导者。 该公司拥有 17 个办事处,主要在印度、欧洲和北美运营
摘要 人体的每个器官都有自己的微生物群,眼睛作为一个复杂的多组分器官也不例外。由于传统研究方法的局限性,对眼部微生物组 (OM) 的详细研究直到 2010 年才作为眼部微生物组项目的一部分开始,当时研究方法的进步使得获得详细数据成为可能,尽管之前一直存在争议,即微生物是否能够附着在眼部表面——具有抗菌特性的泪膜层上。眼球表面的结构由角膜、结膜、泪腺及泪膜、睑板腺以及睑板膜组成;它们共同对抗刺激物、过敏原和病原体。眼部微生物群的稳态对于维持视觉器官的健康至关重要。大多数微生物位于角膜和结膜上,包括16S rRNA测序在内的现代研究方法已经能够确定眼表微生物群的“核心”,并确定最常见的类型:葡萄球菌、棒状杆菌、丙酸杆菌和链球菌,尽管“核心”的具体组成仍然存在争议。 MB的组成受多种因素影响,包括年龄、佩戴隐形眼镜、服用眼科药物和抗生素。与许多其他器官一样,眼表面的微生物群受到肠道微生物群的影响:这种联系被称为“微生物-肠道-眼睛”轴。在肠眼轴内,健康的肠道微生物群会产生短链脂肪酸、吲哚、多胺和其他对免疫系统和视网膜健康有益的物质。菌群失调会导致体内平衡被破坏,而炎症反应的加剧会导致视神经受损和眼部疾病的进展。一些眼科疾病,如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、脉络膜新生血管、葡萄膜炎、原发性开角型青光眼、干燥综合征和干眼症,可能与肠道微生物组成的变化有关。使用各种方法纠正肠道菌群失调可以降低患眼疾的风险,尽管还需要进一步研究来发现沿“微生物-肠道-眼”轴治疗眼科疾病的新方法。