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建筑业的下一个常态 - 麦肯锡
建筑行业表现落后是建筑市场基本规则和特征以及随之而来的行业动态的直接结果。周期性需求导致资本投资低，定制要求限制了标准化。建筑项目越来越复杂，物流需要处理重量大、零件多等问题。体力劳动占比很高，该行业在多个市场严重缺乏熟练工人。项目复杂度较低的细分市场的进入门槛低，非正式劳动力占比很大，使小型和低效率的公司能够参与竞争。建筑行业受到广泛监管，从许可证和批准到安全和工地控制，一切都受制于此，招标中的最低价格规则使基于质量、可靠性或替代设计产品的竞争变得更加复杂。
UUWR_39 PR24草稿确定：UUW表示
雨水洪水的洪水恢复能力在我们的雨水管理增强案例（文件UUW65，案例15）中，我们列出了我们雄心勃勃的计划，以提供雨水管理解决方案（例如SUDS），以提供抵御能力，以抵抗增加的财产洪水风险增加，而增加了对气候变化对雨水的影响更高的雨水量的影响，而不是雨水量大的雨水范围（与雨水相比，相比，您的雨水都有多大的影响）组合下水道（UUW为54％，行业平均水平为33％）。这是一个AMP8可交付的，具有即时和持久的未来收益；从我们的排水和废水管理计划（DWMP）确定了工作范围，该计划涉及与行业标准工具一致的气候变化，并利用了2D液压建模方法，而不是标准的1D。
MAP/CAP 45-24(I) 的 UTD/CTD 对旅行中断的额外说明
1. 旅客错过或取消旅行安排时，可向原承运商重新预订，前提是承运商能够提供与原机票预订相同票价等级的预订，或提供符合任务要求的城市对票计划票价的预订。如果原承运商无法提供符合上述标准的预订，旅客必须尽快通知旅行管理公司 (TMC) 更改旅行安排，如果 TMC 无法提供服务，请参阅第 020207-G 段。旅客还必须尽快将此类情况通知 AO。在旺季或 TMC 业务量大的时候，DTMO 可以通过客户服务通知 (CSN) 授权旅客直接向航空公司重新预订中断的航班，而无需尝试联系 TMC。
基于行业的认证 - Texas.gov
在现代劳动力市场中，第三方行业认证的作用越来越大。德克萨斯州劳动力投资委员会 (Council) 进行的研究将行业认证定义为行业认可、第三方评估和全国通用的证书。委员会的研究还发现，许多中等技能的科学、技术、工程和数学 (STEM) 职业不仅需求量大，而且与具有类似教育要求的非 STEM 工作相比，工资通常更高，这些职业需要高中以上但四年制的学位。这些中等技能的 STEM 职业是劳动力的重要组成部分。这些职业的预计就业增长表明，参加教育和劳动力培训计划并获得雇主重视的证书（例如行业认证或执照）的学生将从更强劲的就业中受益。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。
研究实习海报研讨会及颁奖典礼
我们实验室开发了一种新颖、简化的生物信息学方法，用于从 RNA 测序计数中检测细胞水平突变，从而增强了我们对 AML 突变的了解，并促进了细胞水平的基因组分析。我的工作重点是通过将我们的机器学习预测与 SCmut 获得的结果进行比较来验证这些发现和技术，SCmut 是一种现有的统计模型，它使用大量 RNA 测序衍生的特征来预测使用 scRNA 测序的单细胞中的癌症相关突变状态。鉴于现有的 scRNA 测序数据集非常丰富，成功实施这种方法可以从技术和经济角度使癌症基因组学研究更容易进行，因为当前基于单细胞 RNA 和大量 DNA 测序的方法计算量大且难以分析。
蒙特利湾空气资源区 (MBARD)
蒙特利-萨利纳斯交通区 (MST) 和蒙特利湾航空资源区 (MBARD) 签署了购买电动公交车的拨款协议。AB 2766 资金根据合同编号 22-01、23-01 和 24-01 授予。MST 使用这些本地 AB2766 资金来利用州和联邦资金来制定购买 13 辆电动公交车的综合方案，采购费用为 1560 万美元。由于对电动公交车的需求量大，再加上电动公交车制造商数量有限，我们的公交车生产被推迟。根据目前的生产交付周期，MST 预计将在 2026 年 4 月接收公交车。MST 希望将这三个合同的期限延长至 2026 年 6 月 30 日。我们恭请您批准此延期请求。
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
抽水蓄能系统在印度可再生能源转型中的作用
我们要衷心感谢澳大利亚国立大学 (ANU) 的 Andrew Blakers 教授，他不远万里从澳大利亚赶来参加在新德里举行的区域会议。他关于 PHES Atlas 工具和印度可持续抽水蓄能潜力的演讲既中肯又信息量大。我们还要感谢 2019 年 3 月 27 日和 2019 年 4 月 16 日举行的圆桌讨论以及 2019 年 6 月 12 日举行的区域会议的参与者。在此背景下，我们要特别提到澳大利亚政府的各个部门，特别是澳大利亚驻印度副高级专员 Rod Hilton 先生、外交和贸易部 (DFAT) 的 Stuart Kinsella 先生和 Mandakini Surie 女士、可持续发展投资组合 (SDIP) 的 Brian Dawson 先生和澳大利亚国立大学的 Mathew Stocs 博士。