尽管 LVMH 集团的历史始于 1987 年酩悦轩尼诗和路易威登的合并,但该集团的根源实际上可以追溯到更早的时期,可以追溯到 18 世纪的香槟,当时一个名叫克劳德·酩悦的人决定在路易十四的同时代人唐培里侬的作品的基础上继续发展;也可以追溯到 19 世纪以皇家庆典而闻名的巴黎,当时工匠行李箱制造商路易威登发明了现代行李箱。如今,LVMH 集团是世界领先的奢侈品公司,是各公司不断合作的结果,这些公司一代又一代地成功地将卓越传统和创作激情与国际化风格和征服精神结合在一起。这些公司现在形成了一个强大的全球集团,其中历史悠久的公司与新品牌分享他们的专业知识,并继续培养超越时间的成长艺术,同时又不失其灵魂或独特形象。
1 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学系。2 美国印第安纳州西拉斐特普渡大学计算机科学系。3 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系。4 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟分校计算机科学系。5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡大学医学院放射肿瘤学系。6 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心胃肠道肿瘤学系。7 荷兰阿姆斯特丹荷兰癌症研究所 Oncode 研究所分子致癌作用分部。8 荷兰代尔夫特理工大学电气工程、数学和计算机科学学院。9 美国加利福尼亚州南旧金山基因泰克公司生物信息学和计算生物学系。 10 以色列特拉维夫特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学学院。✉ 电子邮件:tideker@ucsd.edu
多模式航天器推进系统集成了两种或多种使用共享推进剂的推进模式。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校目前正在与 Froberg Aerospace, LLC 合作开发一种结合化学分解模式和电喷雾模式的多模式系统。从根本上讲,多模式航天器推进系统由推进器、电源处理单元和推进剂进料系统组成。本文详细介绍了之前开发的原型单推进剂电喷雾推进器的电源处理单元和进料系统的持续开发。电源处理单元由两个独立的升压电路组成,一个在电喷雾操作期间提供 3.25 kV DC,另一个在化学模式操作期间提供 24 V DC。进料系统架构是一个单一的气体加压系统,每个操作模式都有不同的流路,并且必须在电喷雾模式下提供约 850 nL/s 的体积流速,在化学模式下提供 100 μL/s 的体积流速。
厄巴纳-香槟 美国 电子邮件:scagnoli@illinois.edu 摘要 在安全关键工作场所发生人为失误的担忧通常与基础设施损坏、人员受伤甚至死亡有关。然而,大多数人天生就想避免失误,但人为失误仍然时有发生。本研究探讨了在航空业背景下执行高后果任务的人与技术之间的相互作用。指导这项研究的定性方法包括事件报告、观察和对飞行员和工程师的采访,他们深入讨论了技术,并在相对较小的通用航空 (GA) 私人包机业务的背景下转述了人为失误事件。该研究回顾了技能、知识和基于规则的错误 (SKR) 的传统人为失误模型,并揭示了 SKR 人为失误模型中缺失的一环,建议对该模型进行更新,包括一个与人类在未来创新的安全关键工作场所中面临的高科技工作世界相关的元素。 关键词:人为失误、错误、安全关键工作场所、技术、创新、人力资源开发 简介
张勤博士是华盛顿州立大学 (WSU) 精准农业与自动化系统中心主任和生物系统工程系农业自动化教授。他的研究兴趣包括农业自动化、智能农业机械、农业机器人和精准农业。在加入 WSU 教职之前,他是伊利诺伊大学香槟分校的教授,致力于农业机械化和自动化解决方案的开发。他撰写了 2 本教科书和 6 个独立的书籍章节,编辑了 2 部技术书籍和 2 部会议论文集,发表了 125 篇同行评审期刊文章,在国内和国际专业会议上发表了 200 多篇论文,并获得了 10 项美国专利。他目前是《农业计算机和电子技术》的主编和 CIGR(国际农业和生物系统工程委员会)第三部分(植物生产)主席。张博士曾多次应邀在北美、欧洲和亚洲的 18 所大学、9 所研究机构和 11 家工业公司举办研讨会和开设短期课程,还曾应邀在 14 次国际技术会议上发表主题演讲。
摘要:美国能源部 (DOE) 国家能源技术实验室 (NETL) 编制了此环境评估 (EA),以分析部分资助一项拟议项目的潜在环境、文化和社会经济影响,该项目设计、建造和运行基于林德-巴斯夫先进的胺基燃烧后二氧化碳 (CO 2 ) 捕获技术的 10 兆瓦电力 (MWe) 碳捕获系统,用于燃煤发电厂。美国能源部提议向伊利诺伊大学香槟分校 (UIUC) 领导的项目团队提供成本分摊资金,用于位于伊利诺伊州斯普林菲尔德现有的城市水电和电力 (CWLP) 设施的拟议大型中试测试设施项目。拟议项目将涉及大型中试设施的建设和为期两年的运营,以展示林德-巴斯夫燃烧后二氧化碳捕集技术利用美国国内煤炭的可扩展性和商业潜力,从而降低全面采用该技术所带来的风险,并为在美国进行商业部署铺平道路
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition, Health, Society Laboratory, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Reims Center for Psychotherapy and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Center of Psychiatry, EPSM and CHU of Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290 Montreal, Canada 5 Champollion National University Institute, Cognition Sciences, Technology & Ergonomics Laboratory, University of Toulouse, 81000 Albi, France 6 INSERM U1247 GRAP, Research Group on Alcohol and Drugs, University of Picardie Jules Verne, 80000 Amiens, France 7 Radiology Department, Reims University Hospital, 51100 Reims, France 8 University of Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC Laboratory, 51100法国兰斯 9 兰斯大学香槟 - 阿登医学院,51100 兰斯,法国 通讯地址:Ksenija Vucurovic,Laboratoire Cognition, Santé, Société(C2S - EA 6291),UFR Lettres et Sciences Humaines,57 rue Pierre Taittinger,Reims Cedex 51096,法国。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。
向 ASME 材料分部社区问好!在我担任 ASME 材料分部执行委员会 (EC) 主席的任期即将结束之际,我想借此机会感谢 EC 各位成员在过去一年中的辛勤工作和贡献:西湖大学 (中国) 的蒋汉清教授 (副主席) 担任分部奖励委员会主席;威斯康星大学的 Curt Bronkhorst 教授 (项目主席) 和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的 Huck Beng Chew 教授 (项目副主席) 组织了 IMECE 2024 的 MD Track;布朗大学的岳琪教授 (EC 秘书) 保存了我们所有会议的记录,亚利桑那大学的 Erdogan Madenci 教授 (EC 普通成员) 整理了这份通讯。能够成为这个杰出研究群体的一员,我真的非常荣幸,他们在过去的一年里投入了宝贵的时间和精力。我还要表彰 MD 技术委员会的领导对材料部门和整个社区的贡献和服务。
Genesis Therapeutics 2024年6月 - 2024年9月,软件工程实习生•设计模板模块,以提高Apo-Holo和Holo-Holo交叉插值的扩散模型性能。•在17个属性预测任务中为内部ML模型创建了自动化服务体系结构。棉被2024年2月 - 2024年6月机器学习实习生•基于图像的基于图像的架构,用于通过增强学习的电路板放置。•设计的路由信息的放置管道,表现优于现有的基于启发式的路由位置。2023年6月 - 2023年9月的软件工程实习生 - 平台•设计/构建的RepliT Deployments Analytics,处理数千个网站的要求。请参阅博客。•开发了LLM驱动的部署调试器,其精度为80%,并补充了AI代理概念验证。Cloudflare 2022年6月 - 2022年8月软件工程实习生 - 伊利诺伊州魔术香槟•使用GO降低了范围的API处理延迟,将数百万个请求减少了96%。研究经验
1研究生,部门公民和环境工程,大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。电子邮件:xiyuw2@illinois.edu 2副教授, 公民和环境工程,大学。 在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。 电子邮件:gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会,可以自动从建筑安全法规中提取安全要求,以支持自动安全合规性检查,以检查与这些法规一起检测现场违规行为。 但是,由于非结构化文本的复杂性,以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。 因此,本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法,用于提取关系,该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来,以支持自动化现场合规性检查。 提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。 该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理(OSHA)部分进行实施和测试。 它的加权精度,召回和F-1度量分别为82.7%,81.1%和81.3%,这表明了良好的关系提取性能。 简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。 2018; Fang等。电子邮件:xiyuw2@illinois.edu 2副教授,公民和环境工程,大学。在伊利诺伊州乌尔巴纳香槟(Urbana-Champaign),北马修斯大街205号,伊利诺伊州乌尔巴纳,伊利诺伊州61801。电子邮件:gohary@illinois.edu抽象信息提取提供了一个机会,可以自动从建筑安全法规中提取安全要求,以支持自动安全合规性检查,以检查与这些法规一起检测现场违规行为。但是,由于非结构化文本的复杂性,以前对安全合规性检查过程自动化的可伸缩性和自动提取安全要求的能力的努力降低了。因此,本文提出了一种基于深度学习的信息提取方法,用于提取关系,该方法将从建筑安全法规中提取的跌落保护相关实体联系起来,以支持自动化现场合规性检查。提出的方法使用基于注意力的卷积神经网络模型来识别和分类关系。该提出的方法已在两个与跌倒保护有关的职业安全与健康管理(OSHA)部分进行实施和测试。它的加权精度,召回和F-1度量分别为82.7%,81.1%和81.3%,这表明了良好的关系提取性能。简介现场合规性检查旨在检测违反建筑安全法规的行为。2018; Fang等。传统上,此过程是由现场经验丰富的安全经理手动进行的,该过程无法保证及时确定和解决违规行为(Tang等人。2020)预防潜在的安全事件。因此,许多研究工作已致力于自动化现场合规性检查过程。例如,计算机视觉技术已通过检测某些保护项目(例如硬帽和个人跌落保护系统)的存在来广泛用于监测站点条件(Fang等人2019; Nath等。2020),跟踪和预测工人和设备等站点对象的轨迹(Tang等2019;罗伯茨等。2020),并认可工人的运营以及与环境的互动(Teizer 2015; Zhang等人2015b; Park and Brilakis 2016;唐等。2020)。尽管有这些努力收集和分析现场信息,但通常以粗略的方式做出合规决策,而没有足够的考虑到建筑安全法规中所述的不同情况和/或例外。