Migration considerations.....................................208 Customization considerations............................ 209 Migration strategies.............................................209 Installation and verification................................. 212 Parallel testing......................................................212 Migrating an end-to-end with fault tolerance capabilities network.............................................213 Migrating DB2报告...............................................任务....................................................................................................................... 217迁移动作...................................................................................
印刷电子 (PE) 已成为一种变革性技术,旨在解决传统硅基系统的局限性 [1]。印刷设备具有机械灵活性、保形性、无毒性以及超低制造和非重复工程 (NRE) 成本。然而,PE 具有大尺寸特征,导致严格的功率和面积限制,从而使实现复杂的数据路径(如机器学习 (ML) 算法)具有挑战性。利用 PE 的低 NRE 和制造成本,非常规计算范式(如定制(即具有硬连线值的完全定制电路)和近似计算)已被用于实现电池供电的印刷 ML 电路 [2]–[4]。然而,最先进的技术主要致力于减少面积开销,而忽略了能源效率,这对于延长印刷应用中的电池寿命至关重要。在这项工作中,我们解决了这些限制,并提出了一种将最先进的准确度与最高能源效率相结合的 ML 分类器设计。我们专注于支持向量机 (SVM),因为它们在与 PE 应用相关的分类任务中非常有效,并且设计了顺序打印的 SVM,每个周期计算一个支持向量,压缩所需的计算引擎并最大限度地降低能源需求。此外,选择 One-vs-Rest (OvR) 算法来最大限度地降低与支持向量存储相关的硬件要求。与最先进的方法相比,我们的 SVM 实现了 6.5 倍的平均能量降低,同时实现了更高的准确率。
对称性与您的仓库管理系统(WMS)无缝集成,根据大小,位置,优先级和其他因素进行评估,批处理和分配订单。随后将优化的旅行分配给团队,最大程度地提高了选拔密度,同时最大程度地减少了仓库地板上的交通拥堵。绩效会随着时间的推移而提高,以响应数据驱动的见解和采摘者报告的例外。结果是仓库操作,每个动作都是有目的的,每个任务都以精确完成,生产力达到了高峰。
我们继续开发和推出新产品,以帮助我们的客户更具可持续性。这包括由我们的Kalypso团队开发的一套综合可持续性服务,该服务结合了跨五个关键领域的数字化转型:产品开发,制造,分销,预防性维护以及最终使用/回收。我们还发布了FactoryTalk Energy Manager,这是一种工业能源监测软件,可提供数据驱动的建议,以减少商店地板上的能源损失。我们的机器学习和AI解决方案帮助制造商实时动态调整流程,以同时优化可持续性,生产力和质量。我们正在与现有和新公司合作,以帮助他们扩展碳捕获和存储解决方案。
缺乏可见性最终导致缺乏分割或控制。这导致了运营领导者的第二大关注;不具备防止针对OT系统的恶意软件和勒索软件攻击传播的旧网络(40%)。OT网络已经部署了很少或没有安全策略。网络的设计并不是考虑到安全性,更新和补丁程序更难部署,而下降时间则不太可接受。还说,运营领导者同样关注内幕威胁(32%),并且缺乏对供应商和承包商远程访问的控制权(32%)。尽管远程用户的威胁更常见,但操作领导者认识到,一旦任何用户在网络中立足,就缺乏对他们可能造成的损害的控制。
Bertelkamp Automation结合了我们在机器视觉和最先进的视觉实验室中的丰富经验,以帮助您充满信心,以推动项目前进。我们的应用工程师团队可以为您提供实际数据,以确定视力指导,检查,自动标识或计量应用程序的可行性。我们利用了各种可用的灯光,镜头,2D或3D视觉系统和软件来执行这些可行性研究。
WEF研究员带来了影响商业和社会的趋势和转型方面的行业和领域专业知识。罗克韦尔(Rockwell)的Scheile Preston于2022年8月开始全日制奖学金,并专注于高级制造和价值链中心的净零加速器。她与罗克韦尔(Rockwell),剑桥工业创新政策(剑桥大学制造研究所),Capgemini,Siemens和其他制造公司在WEF行业净零加速器计划中合作。这项努力旨在提高对公司在实现零排放量的道路上跨价值链之间和之间寻求系统性协作的必要性的认识。该计划于2023年1月发布了一份白皮书:“无填充”框架,以加速净零制造和价值链的道路。
ABM强调着专注于绩效,价值驱动力,KPI和可见的日常管理,以此作为追求卓越和通过战略规划过程,目标部署和开拓性创新来追求客户成功的基础。“ Kaizen”的意思是“善变更”;作为ABM的一部分,我们举行了Kaizen活动,员工和公司领导者聚集在一起,专注于特定的挑战,并迅速产生思想和方法来提高我们的绩效。适应与大流行有关的旅行限制,我们搬到了在线kaizen活动和培训课程,发现尽管远程工作,但我们仍然能够促进创新,开发解决方案和推动改进。
数字取证领域在实施自动化方面面临着一些重大挑战,包括具有数据复杂性和数量,准确性和可靠性的问题,与现有工作流程的集成以及法律和道德问题。各种数据源,可伸缩性问题以及一致质量控制的需求突出了实现有效自动化法医流程的困难(Lee&Chen,2023)。集成挑战,包括与当前系统的兼容性以及对广泛培训的需求,使使用自动化工具的采用更加复杂(Nguyen&Patel,2023年)。此外,法律和道德问题(例如确保在法院的可接受性和保护隐私)仍然是关键问题(Anderson&White,2023年)。
本文讨论了有关代理AI的超自然的背景中发生的变化。在讨论AI作为代理的体现中,对自治和决策AI系统的增长进行了解决,该机构使行业能够以人为最少的干扰或帮助。对超自动生态系统中代理AI的分析对应于以下目标:AI的角色和应用,实施解决方案时出现的主要问题以及道德方面。物流,制造业和能源的案例示例采用定量和定性分析来证明技术在提高生产率,降低运营费用并改善决策方面的好处。的确,人们对诸如较短的交付时间和增强可持续发展等收益引起了人们的关注,但缺点包括算法开放性和失业损失。基于对平衡部署的分析,本文呼吁征求解决增长和社会接受问题的道德原则和政策。