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使用Ti的传感器控制器构建自动化应用的超低功率传感技术
传感器控制器是可编程的，自动的超低功率CPU，具有快速的唤醒功能和非常低的电流传感器读数。大多数构建自动化系统都需要唤醒和执行每秒多次的小任务，启动和关闭能源很容易成为应用程序所花费的总能量的主导因素。一个大型高速MCU系统通常需要大量模块/例程，这些模块/例程在变化从备用状态变为活动模式时会大大增加能源消耗。例如，较大的MCU系统可能需要更高功能的PRCM（功率和时钟模块）系统。为了解决此问题，TI引入了传感器控制器引擎，该引擎可以从备用中唤醒 - 执行任务并通过尽可能多的能量回到备用。本应用程序探索了传感器控制器的多功能性，传感器控制器是CC13X2/4和CC26X2/4无线设备中的超低辅助处理器，重点是构建自动化应用程序。
NEO电池材料和Rockwell自动化，以合作Windsor Silicon Anode Manufacturing工厂
“计划”，“期望”或“不期望”，“预期”，“预算”，“预计”，“估计”，“预测”，“预测”，“预期”，“预期”，“预期”，“不期望”或“相信”或“信仰”或“或“信仰”，或“或“不期望”或“事件”或“事件或结果”或“可能”或“可能”或“可能”或“可能”或“可能”，“可能”或“可能”，“”或“”，“”或“”可能“”，“”或“”或“”，“”或“”，“”或“”或“”，“”或“”或“”或“”或“”或“”，“”实现”。前瞻性信息受到已知和未知的风险，不确定性和其他因素，可能导致公司的实际结果，活动水平，绩效或成就与此类前瞻性信息所表达或暗示的因素有实质上的不同，包括但不限于：挥发性股票价格；全球一般市场和经济状况；写下和障碍的可能性；与先进和电池相关技术的研究和开发相关的风险；尚未在商业规模上测试或证明技术的有效性和可行性相关的风险；制造工艺规模的风险，包括保持一致的材料质量，生产收益率以及商业规模的过程可重复性；与现有电池化学的兼容性问题，并无法预料与与电池电池制造商一起进行合作，合资或合作伙伴关系，原始设备
红色帽子Ansible Automation Platform发行说明
红色帽子Ansible Automation平台简化了用于管理企业应用程序基础架构生命周期的自动化工作负载的开发和操作。Ansible Automation平台在多个IT领域工作，包括操作，网络，安全性和开发以及跨不同混合环境。易于采用，使用和理解，Ansible Automation Platform提供了快速实施企业范围内自动化所需的工具，无论您在自动化之旅中的位置如何。
应用材料公司 AGS 自动化产品集团 (APG)
Applied Materials AGS 自动化产品集团 (APG) 正在招聘一名应用工程师，以支持 Applied SmartFactory 和 SmartFactory Rx 自动化产品和解决方案在制造执行、工厂性能、设备性能和先进过程控制领域的产品开发、客户部署和服务。此外，候选人将推动持续改进，帮助改善知识库管理，并寻求机会利用技术、人工智能、机器学习、自动化和优化来提高组织效率。
对自动化优化的强化学习调查
摘要 - 强化学习（RL）已成为自动化中优化挑战的批评工具，从而在几个领域取得了重大进步。本评论文章研究了自动化中RL的当前格局，特别关注其在制造，能源系统和机器人技术中的作用。它讨论了最新的方法，主要挑战和即将到来的每个部门的研究途径，强调了RL解决复杂的优化挑战的能力。本文回顾了自动化中RL驱动优化方法的优点和约束。它指出了RL优化遇到的普遍挑战，包括与样本效率和可伸缩性有关的问题；安全性和鲁棒性；解释性和可信赖性；转移学习和元学习；以及现实世界的部署和集成。它进一步探讨了前瞻性策略和未来的研究途径，以应对这些挑战。此外，调查还包括一份有关研究论文的全面清单，使其成为热衷于探索该领域的学者和从业者必不可少的指南。索引术语：加固学习，自动化，制造，能源系统，机器人技术
自动化与仆人经济的兴衰
1 Case 和 Deaton (2017) 认为，低技能工人幸福感的下降根源于劳动力市场，甚至可能严重到导致吸毒和自杀。Grossmann 和 Strulik (2021) 在一般均衡框架中研究了这些趋势，在这个框架中，随着工人从执行传统的中产阶级任务转变为执行低技能任务，效用会下降。
企业自动化的未来：AI作为变革力量
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2423-2437，文章ID：IJRCAIT_08_01_176在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009; ISSN在线：2347-5099;期刊ID：0497-2547影响因子（2025）：14.56（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_176©iaeme Publication
网络AI和自动化。网络加速。
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hamilton ngs ngs star v
生物学资格结果通过准备NGS库来评估hamilton ngs Star V上的Qiagen QiaSeq FX DNA方法的性能，并使用QIASEQ FX FX DNA库套件具有重复性，以下是不同的样品Buffer EB。进行了三种生物运行；两个使用大肠杆菌gDNA（DH10B）和QIASEQ珠或Agencourt Ampure XP珠（包括1个阴性对照）和一个使用Microbial社区组成ATCC MSA-1003（20个菌株），ATTC MSA-1001（10菌株）和E. Coli Gdna（dhsec）和QH10B（DH10B）（包括12个菌株）（包括12个菌株）和QASE（dhsseq）（QIACE）（QIACE），使用了八个样品，其中有八个样品和QIASEQ珠子或QIASEQ珠子或Agencourt Ampure XP珠（包括1个阴性对照）。在运行期间施加了10分钟的碎片时间和七个PCR周期。用于文库制备的生物学资格，用定量1x DSDNA HS分析套件确定最终文库浓度。随后，八样本运行的所有库的库大小分布，