“我们很高兴与Novo Nordisk合作,Novo Nordisk是针对糖尿病和慢性疾病的全球领导者和先驱,创造了可以改变世界各地数百万人生活的突破性治疗剂。”“这种伙伴关系利用了方面的全栈组织治疗平台,才华横溢的团队和大胆的愿景,并通过与全球行业领导者的合作伙伴关系来加强我们的战略,以创建生物打印的组织治疗剂,同时也推进我们的内部治疗管道。”
8.6.1需求分解........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 117 8.6.2频率公差................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 118 8.6.4占领带宽..................................................................................................................................................................................... 8.6.6 Receiver emissions ............................................................................................................................. 120 8.6.7 Number of hopping channels .............................................................................................................. 120 8.6.8 Dwell time ........................................................................................................................................... 121 8.6.9 KC-RF test and EUT conditions table (summary) ............................................................................... 121
摘要:电动汽车 (EV) 电池(即目前几乎全部为锂离子电池)一旦不再满足某些要求就会从车辆上拆除。然而,拆除的电池不是被丢弃或回收,而是可以用于其他要求较低的应用,从而赋予它们“第二次生命”。二次电池 (SLB) 领域的研究仍处于早期阶段,为了更好地理解“第二次生命”概念及其相关挑战,需要首先确定潜在的二次生命应用。通过详细研究科学文献和采访该领域的专家,我们起草了一份潜在的二次生命应用清单。随后,进行了技术、经济和法律评估,以确定最有前景的选择。这项研究的结果包括确定了 65 种不同的移动、半固定和固定二次生命应用;被选为最有前景的应用是自动导引车 (AGV) 和具有可再生能源目的的工业储能系统 (ESS)。这项研究证实了 SLB 的巨大潜力,表明二次生命应用多种多样,涉及不同领域。被认为最有前景的应用对于电池的二次生命使用尤其有吸引力,因为它们属于快速增长的市场。
摘要:饮用水处理、废水处理和供水都是能源密集型过程。本研究的目标是设计现有饮用水处理厂 (DWTP) 的单元流程,评估相关的能耗,然后使用太阳能光伏 (PV) 来减少碳排放。选定的 DWTP 位于美国西南部,利用凝结、絮凝、沉淀、过滤和氯化工艺每秒处理 3.94 立方米的当地河水。根据确定的每个单元流程的能耗(使用工厂数据验证)和工厂的可用土地,使用系统顾问模型确定 DWTP 的太阳能光伏规模(作为建模研究)。包括供水泵在内的 DWTP 总运行能耗估计为 56.3 MWh day − 1,而不包括供水泵的 DWTP 能耗为 2661 kWh day − 1。结果表明,除供水泵(158.1 Wh m − 3 )外,能耗最大的是凝结过程(1.95 Wh m − 3 )和絮凝过程(1.93 Wh m − 3 )。500 kW 光伏系统足以抵消纯水处理操作的能耗,净现值为 24 万美元。采用光伏设计后,在使用和不使用电池存储的情况下,每年可净减少 450 和 240 公吨 CO 2 当量碳排放。该方法可应用于其他现有的分布式水处理厂,用于设计和评估能源消耗和可再生能源的使用。
本文探讨了巴基斯坦和沙特阿拉伯人工智能生成的虚假新闻的犯罪方面,重点关注虚假信息通过社交媒体平台迅速传播所带来的挑战。本文评估了这些国家现行法律和监管框架在威慑和惩罚那些使用基于人工智能的技术制作和传播虚假新闻的人方面的有效性。通过审查巴基斯坦和沙特阿拉伯现有的法律规定,本文强调需要改进这些框架,以应对人工智能在生成虚假新闻方面的日益增长的使用。本文的结论是,需要更具体和详细的法律定义、更强大的执法机制以及政府机构和民间社会团体之间加强合作,以有效打击人工智能生成的虚假新闻,同时保护言论自由。此外,通过媒体素养和批判性思维运动提高公众意识对于建设一个更加知情和有韧性的社会至关重要。
(1)背景:本文提出了一种有条理的程序,用于评估基于管理信息技术的工业企业的多元化策略的风险。结果是在经济和统计建模的帮助下改善了多元化策略的实际任务解决方案; (2)方法:本文提出了一种评估实施多元化策略风险的方法,该方法基于使用经济和统计指标对策略组合进行建模:数学期望;分散;协方差; (3)结果:由于有条理的方法的认可,在实施信息技术的条件下优化了企业复杂多元化计划的问题。这种方法基于实现企业多元化的结构,何时预期的效率将是最大的可能性,而预期风险将是最低的。当企业决定开放几种异质商品的生产时,以产品多样性的例子实现了解决该问题的解决方案; (4)结论:得出的结论是,关键成功因素的组合将一个细分市场与另一个细分区分开,那么总会有几个或多个领域的一部分。所获得的计算表明,在评估在引入信息技术条件下实施多元化策略的风险时,有可能使用这种有条理的方法。考虑了根据管理信息技术组织的企业的多元化生产组合的选择的合理性。
摘要知识的表示是指在使计算机网络能够处理信息的概念框架中捕获人类理解和思考的技术挑战。这项研究旨在批判性地分析知识表示框架对CAISOR活动效率水平的影响。这项研究提供了一个可持续的观点,即KRF提供可视化数据的方式,对于人类和CAISOR议程来说易于理解。通过知识表示框架在CAISOR议程上建立了各种不同的计划。KR模型涵盖了结构化信息表示的许多功能,从简单事实到复杂的配方和程序。此外,该研究遵循了一种二级定性数据收集方法,以收集有关研究主题的次要数据来源。
2021 年 10 月中旬,社交媒体和新闻媒体开始报道俄罗斯军队在乌克兰边境或附近以及乌克兰占领的克里米亚地区(俄罗斯声称于 2014 年吞并该地区)内大规模调动,但俄罗斯对此缺乏透明度。此次集结是在俄罗斯持续增加乌克兰边境永久军事部署之后进行的。1 自 2014 年以来,俄罗斯已组建了两个新的联合军 (CAA),一个在西部军区(第 20 CAA,总部位于沃罗涅日),另一个在南部军区(第 8 CAA,总部位于顿河畔罗斯托夫和新切尔卡斯克),与乌克兰接壤。俄罗斯成立这些 CAA 是为了监督、协调和管理运送到边境的部队的指挥和控制。据报道,第八民兵军还指挥乌克兰东部两个俄罗斯控制区(即所谓的顿涅茨克和卢甘斯克人民共和国,简称 DNR/LNR)的分离主义部队。
摘要 — 当 5G 在 2020 年左右开始其商业化之旅时,关于 6G 愿景的讨论也浮出水面。研究人员预计 6G 将具有更高的带宽、覆盖范围、可靠性、能源效率、更低的延迟,以及由人工智能 (AI) 驱动的集成“以人为本”的网络系统。这样的 6G 网络将导致大量实时自动决策。这些决策范围很广,从网络资源分配到自动驾驶汽车的防撞。然而,由于高速、数据密集型的 AI 决策超出了设计者和用户的理解范围,失去决策控制的风险可能会增加。有前景的可解释 AI (XAI) 方法可以通过增强黑箱 AI 决策过程的透明度来减轻这种风险。本文从各个方面概述了XAI在即将到来的6G时代的应用,包括6G技术(例如智能无线电、零接触网络管理)和6G用例(例如工业5.0)。此外,我们总结了最近尝试中的经验教训,并概述了在不久的将来将XAI应用于6G的重要研究挑战。