South32是一家全球多元化的采矿公司。我们的目的是通过开发自然资源,改善人们的生活和几代人的生活来有所作为。我们受到所有者和合作伙伴的信任,以实现其资源的潜力。我们从我们在澳大利亚,南部非洲和南美的业务中生产商品,包括铝土矿,氧化铝,铝,锌,铅,铅,银,镍和锰。我们还拥有高质量开发项目和选择的投资组合,以及探索前景,这与我们将投资组合重塑的策略一致,这对于低碳未来至关重要。
当前的突破与机器学习有关,机器学习是指计算机系统无需遵循明确编程的指令,通过接触数据来提高性能的能力。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子集,它随着更深的神经网络 (NN) 而出现,近年来性能得到了巨大提升。深度学习为计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 中的许多问题带来了显著的改进,实现了新的用例并加速了人工智能的采用。这就是为什么 EASA 人工智能路线图 1.0 和此 1 级和 2 级人工智能指南专注于数据驱动的人工智能方法的原因。然而,最初的范围仅限于监督学习技术。通过计划扩展到无监督和强化学习,这一限制将在本指导文件的下一版本中消除。
高度自动化为提高现有道路网络的安全性、机动性和效率提供了机会,人们对此期待已久。然而,直到开发出复杂的传感和计算系统后,此类车辆才在技术上可行。许多汽车制造商和一级供应商正在开发或测试具有某种自动化形式的车辆。为了支持机动车自动化工作,NHTSA 正在与其他 USDOT 机构协调,计划开展一项自动驾驶系统 (ADS) 研究计划,以提高机动车安全性。驾驶员车辆界面 (DVI) 设计指南是作为一项更大规模研究工作的一部分而开发的,该研究工作旨在对 2 级和 3 级自动驾驶下的驾驶员表现和行为进行初步的人为因素评估。任何机动车的安全高效运行都需要以符合驾驶员限制、能力和期望的方式设计 DVI。本文档旨在帮助 DVI 开发人员实现这些成果。
思科在各个方面(包括供应链网络安全)中仍然是网络安全先驱和行业合作伙伴。我们的价值链安全和供应链计划擅长采用和部署最佳实践,并将继续与我们的客户合作,以确保满足这些标准。Cisco将继续保持一致,并促进与网络安全的信任和透明度提高,以更好地保护我们的业务和客户有关的行业标准。
本文介绍了由供应链委员会提出的SCOR参考模型的基本结构,该模型被广泛用作协助供应链管理的工具,并讨论了其在建筑链管理中实施的机遇和困难。为此,已经详细阐述了有关GCS文献以及与建筑有关的主要挑战的简要回顾。接下来,从概念基础来看,对一家公司的半结构化访谈进行了陶瓷块问题,到结构性砖石公寓企业,目的是使在混凝土情况下与SCOR建模时可能出现的问题相关联。对新供应链建模技术的研究可以帮助许多不知道其供应问题的公司以寻求解决方案。
dsDNA 或 ssODN 作为模板进行精确修复 , 而非同源末端连接 (NHEJ) 介导的随机修复可造成插入 、 缺失或突变 . ssODN: 单链寡核苷酸 ; dsDNA: 双链 DNA Figure 3 Two CRISPR/Cas9 gene editing strategies. Cas9 creates DNA double strand break at three bases upstream of the PAM sequence. Homologous recombination repair (HDR) mediates precise repair using dsDNA or ssODN as a template, while non-homologous end joining (NHEJ) -mediated repair can cause insertion, deletion or mutation. ssODN: Single-strand oligodeoxynucleotide; dsDNA: Double strand DNA
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