摘要。近年来,人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究,特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究,引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要,这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中,许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标(如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等)都是从其他应用程序中改编而来的,但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡,以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
IHP宣布了一个免费的MPW程序,该程序将使用OpenRoad作为其芯片设计流的工具之一。这标志着实现新的铸造厂的另一个里程碑,该铸造厂为学生,教育工作者和行业的原型应用程序提供了使用IHP-SG13G2 BICMOS技术,该应用程序由OpenRoad Flow作为OpenPDK支持。这项技术可在130nm处使用数字,模拟以及混合信号应用,以适用于包括RF在内的更广泛的应用。Eth Zurich标准化了基于其CHIP设计课程的OpenRoad流量的课程。他们正在建立由德国联邦教育和研究部资助的证书课程,以帮助参与者与IHP一起使用OpenRoad建立筹码。IHP目标研究人员和职业发展计划正在开发的这些OS-EDA课程。
今天有3,100家持牌运营商,但行业观察家估计,只有大约四分之一的活动。已获得了接近2,500条指南的许可。旅游班酒店也从1991年之前的七个旅馆发展到53个国际“旅游班”酒店和旅馆,提供1,807张床,到2002年。到2016年,国外和地区游客共有267家酒店,有10,278张床。128位于3至5星类别及以上。自2016年以来,估计有132家酒店(三星级及以上)在Thimphu和Paro(TCB数字)中得到批准。2星及以下的预算酒店的数量也在增加。Air BNB是一种全球在线住宿预订系统,宣传约70个或更多的不丹物业,使区域游客能够直接预订。将近一半的地区游客留在预算酒店,而这些住宿的收入不可用。同样,对不丹的区域游客进行的TCB调查表明,平均而言,调查的地区游客的一半单独从正常旅行成本中支出约5,530/-apart。这是国际游客总支出的一小部分,国际游客代表了总访客的三分之一。
海洋具有大量的微生物多样性,在海水,海洋沉积物和海洋生物中广泛普遍存在。与传统自然产品研究中探索的地面资源相反,海洋微生物的栖息地明显独特。放线菌是继发代谢产物的重要来源,包括抗生素和其他有效的天然产物,例如链霉素和四环素。他们在诸如致病细菌感染等明显疾病的临床治疗中起着关键作用。然而,广泛使用抗生素导致抗药性细菌的种类和数量急剧增加,尤其是耐多药(MDR)和广泛的耐药(XDR)细菌,在临床环境中,对人类生存构成严重威胁。因此,即时需要发现结构新颖的抗菌天然产品并开发新的抗生素。这项迷你评论总结了来自2024年出版的海洋放线菌的45种新型抗菌天然产品。这些产品,包括聚酮化合物,生物碱,大酰胺类和肽,在其结构和生物活性方面突出显示。本文的目的是为新型抗生素的研究和开发提供宝贵的见解。
Div> Div> Div> 2024年10月14日,欧盟理事会正式采用了平台工作指令的文本,最初由欧洲委员会于2021年12月9日提出(有关初步分析,请参见D. Porcheddu,关于平台工作的指令的建议:算法管理和集体Safeguards of Pultive not of Pultive of Platform works:d。6)。从那以后,该提案一直是联盟各个机构之间进行广泛讨论的主题。尤其是,来自成员国的劳工部长在2023年6月12日会议期间就安理会的态度达成了共识。与欧洲议会的谈判于2023年7月11日开始,并于2024年2月8日达成协议。该指令现在将由理事会和欧洲议会签署,并将在欧盟官方杂志上发表。指令的关键规定旨在增强欧盟通过数字平台从事工作的2800万个人的工作条件。为了实现这一目标,该指令旨在提高围绕人力资源管理中算法使用的透明度,以确保自动化系统由合格的人员运营,并且工人有权通过这些系统做出决定。此外,该指令包括一些规定,旨在准确确定通过平台工作人员的就业关系分类,从而使他们能够访问所有权利的权利。值得注意的是,根据指令,将要求成员国将从属的法律推定纳入其法律框架中,当平台上雇佣关系的特定特征表明该工人遵守雇主的指导和控制权时,该框架将被激活。对意大利的影响欧元统一进程的即将结论将使成员国的立法者在颁布后的两年内将该指令转移到国家立法中。这项任务对于近年来已经解决了这些问题的意大利立法者可能会特别具有挑战性,这可能受到当时流通的平台指令的早期临时表述的影响。在不久的将来,意大利立法者将需要将现有规定与新欧洲文本规定的规定调和。
在使用我们的 Smart Cut 技术生产 SiC 基板时,我们发现优化键合步骤对于实现高水平的电导率和热导率至关重要。我们的研究表明,键合界面对总基板电阻的贡献相当于标准 SiC 材料的几十微米。在 Smart Cut 将薄片 SiC 从供体基板分割并转移到载体基板后,我们采用了精加工工艺,以确保通过抛光和退火,我们新形成的基板已准备好进行外延处理并与 SiC 器件加工兼容。请注意,我们的 Smart Cut SiC 技术生产的晶圆顶层没有基面位错(见图 2 和 3)。
“合成数据”是一类人工生成的数据,而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。可以使用不同的方法生成数据,例如从真实数据中进行统计严格采样、语义方法和生成对抗网络,或者通过创建模拟场景来生成数据,其中模型和流程相互作用以创建全新的事件数据集。
采用非实验室模型摘要:本文提出了在初级保健(PHC)中使用心血管风险(CVR)分层工具的考虑,重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的,重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症(高血压和/或糖尿病)且没有记录心血管问题的成年人口(40 至 74 岁之间)的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中,研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析,其中,对于所构成的样本,在分层之间发现了最小一致性,并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议,强调了对高风险患者(例如糖尿病患者)进行全面评估的重要性。
有传闻表明,南非中小企业(SME)虽然可以使用人工智能(AI)工具作为其企业资源规划软件的一部分,但并没有采用这些工具。这被视为一个问题,因为中小企业部门是经济增长的基础,而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此,本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司,并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明,尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例,但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权,而将其交给基于机器的算法,以及认为 IT 成熟度不足,无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于,它们提供了对人工智能采用障碍的理解,并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
