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Interleaf 5：TPS 的全面革新
本文概述了 Interleaf 于 10 月 3 日在 Seybald Computer Pubitshmg 会议上宣布其全新 Interleaf 5 技术。尽管它看起来很像 TPS，但 Interleaf 5 对 CQ1tl pa1ly 来说是一个根本性的转变。 RP 和其他一些为其添加特性的 TPS，Interleaf 将其分开，并构建了一个可编程组件的结构，这些组件可以以多种方式绑定在一起，可供用户或其他访问者访问。模块的一个核心 CQ1tlpa1l C1lt 是定制系统任何方面的能力——evm ta 程序是一个文档，可以做某些事情，ws rvt 操作员 mt ervC1ltion，IVhat 叶称为“活动文档<”。在 "",!- it im '!几个关键更改是在 RVt ll m abie b 和 terl eaf 下进行的，以使其 AFHV 与临时操作 C1I 保持一致酒品。为了及时发布该消息，我在广告中准备了这个故事，基于它的国际！我
金融科技如何革新贷款
将自己确立为无抵押小型门票贷款的强大球员后，金融科技公司正在寻求加快增长和盈利能力的耦合轨迹。鉴于不断发展的监管格局，金融机构重新设计现有风险管理框架至关重要。这对金融科技投资者社区也特别感兴趣，因为他们现在正在研究增长成果，这也有助于提高底线。纯粹的顶线增长不再是一个有吸引力的主张。此活动将为参与者提供合适的平台和工具，以与所有利益相关者在成长过程中互动。
革新房地产抵押评分
除了预测性能的问题之外，机器学习方法比通常的参数评分方法具有不可否认的优势，因为它们允许显着提高生产率。尤其是，机器学习算法使人可以在严格意义上减少建模阶段之前的数据管理和预处理阶段的时间（Milunovich，2019）1。当然，这并不意味着机器学习可以分配建筑和数据质量控制的工作，这仍然是必要的。为了充分理解这一点，让我们回到负责在大型银行风险部门内建立评分模型的统计学家的传统方法。他工作的第一步是将不同的治疗方法应用于培训数据。是处理缺失或外围值的处理，这需要实施检测，归纳和排除程序。其他治疗方法通常涉及离散解释变量的类别并分散连续变量。对于每个定性变量，将模式分组以减少类的数量并最大程度地提高变量的区分功能。所有连续的解释变量被离散化（Milunovich，2019）2。一方面是捕获潜在的非线性效应，另一方面是减少极值或未校正异常值的影响。根据这些相关性，专家根据简约的原理去除某些冗余变量。类别和离散阈值的数量是通过迭代算法确定的，该算法是为了在目标变量（默认值）和解释变量之间最大化Cramer的V类型关联或卡方统计量的测量。第二步是分析预测因子之间的相关性，以验证这些变量之间的相关性不太相关。第三步是选择分数模型的解释变量（Milunovich，2019）3。在给定的评分模型（例如逻辑回归）下，我们从所有重新加入的变量中选择最佳预测默认值。取决于可用的变量数量，可以手动进行此选择，也可以使用逐步进行自动方法。自动选择通常得到了业务专业知识和对模型的更精细分析（边际效果，优势比）。相反，使用分类树或基于树的算法（例如随机森林）使连续变量离散和分组类别过时。这些技术自主确定模式的最佳离散和分组（Stang等，2022）
联邦政府长期革新战略
国家气候保护法（联邦气候变化法）于 2019 年 12 月 18 日生效。气候变化法为气候变化目标制定了法定规范，并强制建筑、能源、工业、交通、农业、林业和废物处理行业确定 2030 年仍可允许的温室气体排放水平。在建筑领域，德国在气候变化法中规定到 2030 年将温室气体排放量减少到 7000 万吨二氧化碳当量，与 1990 年（2.1 亿吨二氧化碳）相比减少 67%。为了实现国家气候保护目标，还通过设定年度排放水平为上述行业设定了年度减排目标。对于 2030 年以后的时期，联邦政府将通过发布法规规定从 2025 年开始每年减少的排放水平。
革新定制矫形器生产
矫形器制造已从传统铸造和模塑方法等传统方法发展到采用更多数字化工艺、数控铣削和 3D 扫描，每种工艺都有其独特的挑战。这些技术虽然是行业的基础，但也存在很大的局限性。• 传统铸造和模塑方法：矫形器制造传统上涉及使用泡沫箱制作脚的物理模型，以获得负模，从而指导制作正石膏模型。该模型用于真空成型，其中热塑性片材在模型上成型。尽管这是制造的核心部分，但该过程通常会导致矫形器的厚度和密度发生变化，从而影响舒适度和有效性。还需要手动调整缓冲和针对患者的矫正，这既费时又费力。这种传统方法面临着精度和效率方面的挑战，因此很难快速生产定制矫形器。• 数字创新：数控铣削和 3D 扫描：3D 扫描仪的集成正在通过将传统工作流程转变为数字领域来彻底改变传统工作流程。这种集成有助于实现精确定制，并展示了更高效和个性化的矫形器生产的潜力。
机器学习如何革新建筑舒适
全球通风控制系统构成建筑行业最重要的能源需求之一。优化此类系统的能源使用对于建造可持续建筑至关重要，对于实现环境可持续性至关重要。这些建筑物的占用因素，尤其是加热，通风和空调（HVAC）优化，对于能量优化至关重要。在这项工作中，我们采用机器学习方法来提高Prairie View A＆M University在Prairie View A＆M University的工程课堂和研究大楼（ENCARB）的HVAC系统的效率。我们专注于通过基于占用模式对HVAC温度进行准确估计来支持实时自动化的HVAC控制。因此，我们介绍了Airflo，这是一个具有功率的强大框架，用于学习优化HVAC能源消耗。我们的框架整合了从班级时间表获得的几个占用因素，以估算理想的HVAC温度。具体来说，我们在Encarb建筑物内相对于Energy HVAC服务期提供了用户非特异性行为，以收集有用的矩阵作为模型设计的基础。为了学习数据中的复杂模式，我们使用监督的机器学习培训了我们的框架。具体来说，我们最初使用多层神经网络的集合使用我们的培训数据训练了我们的框架，并观察到独立验证集中的估计性能。要学习更深的表示并执行系统的比较模型分析，我们提出了我们的计划，以合并卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNNS）。总的来说，我们提出的方法将为优化HVAC能源优化提供一个全面，可扩展的框架，从而改善可持续性。
开发肺癌的创新治疗方法！
期刊名称：Cell Reports Medicine 论文标题：靶向 WEE1 可增强携带 TP53 突变的 KRAS 突变非小细胞肺癌的抗肿瘤作用 作者：Koji Fukuda、Shinji Takeuchi、Sachiko Arai、Shigeki Nanjo、Shigeki Sato、Hiroshi Kotani、Kenji Kita、Akihiro Nishiyama、Hiroyuki Sakaguchi、Koshiro Ohtsubo、Seiji Yano 出版日期：于 2024 年 5 月 21 日 11:00（EST）在线发表 DOI： https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101578