领先的电子空间产品供应商 Frontgrade 和低功耗可编程领导者 Lattice 正在解决
Rita Baranwal 博士担任美国能源部 (DOE) 核能办公室助理部长;她由总统提名并经美国参议院批准担任此职务。Baranwal 博士领导该办公室致力于促进现有和先进核技术的研发,这些技术可维持美国现有的核反应堆,使先进核能系统的部署成为可能,并增强美国在全球商业核能领域的竞争力。在担任现职之前,Baranwal 博士曾领导爱达荷国家实验室的核能加速创新门户 (GAIN) 计划。她负责为核工业和其他利益相关者提供 DOE 最先进的研发专业知识、能力和基础设施,以实现更快、更具成本效益的创新核能技术的开发、演示和最终部署。在她的领导下,GAIN 对 120 多家公司产生了积极影响。在加入美国能源部之前,Baranwal 博士曾担任西屋电气的技术开发与应用总监。在那里,她领导了改变游戏规则的技术的创造和开发,并管理特性和热室实验室。她曾在西屋公司担任过核心工程总监以及材料与燃料棒设计经理。加入西屋公司之前,她是 Bechtel Bettis, Inc. 的材料技术经理,领导并开展了美国海军反应堆先进核燃料材料的研发。Baranwal 博士是美国核学会会员。她曾担任麻省理工学院材料研究实验室和加州大学伯克利分校核工程系的顾问委员会成员,也是南卡罗来纳大学核工程研究生项目的兼职教师。Baranwal 博士曾担任美国核学会 (ANS) 材料科学与技术分部执行委员会主席。她还曾任匹兹堡大哥哥大姐姐和北山社区外展委员会成员。Baranwal 博士拥有麻省理工学院材料科学与工程学士学位以及硕士和博士学位。她毕业于密歇根大学,主修同一专业。
摘要 — 垂直服务水平协议 (SLA) 的自动保证是 5G 网络面临的挑战。欧盟 5Growth 项目设计并开发了一个 5G 端到端服务平台,该平台集成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术,可用于管理和编排 (MANO) 堆栈中的任何决策过程。本文介绍了 5Growth 平台的详细架构和第一个原型,该平台采用基于 AI/ML 的网络服务自动扩展决策。这还包括修改 ETSI 网络服务描述符以请求基于 AI/ML 的编排问题决策,以及集成数据工程管道以进行实时数据收集和模型执行。我们的评估表明,与 AI/ML 相关的服务处理操作(1-2 秒)远低于实例化/终止程序(分别为 80/60 秒)。此外,在线分类可以在数百毫秒(600 毫秒)的量级内完成。索引词 — AI / ML、扩展、NFV / SDN、自动化网络管理、端到端服务编排
https://doi.org/10.20575/00000013 Polar Data Journal,Vol。 4,55–60,2020年4月ⓒ2020年国家极地研究所。 这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证分发的。https://doi.org/10.20575/00000013 Polar Data Journal,Vol。4,55–60,2020年4月ⓒ2020年国家极地研究所。这项工作是根据创意共享归因4.0国际许可证分发的。
1 早在多布-斯威齐之争之前,恩格斯(1957 (1884))就注意到了欧洲中世纪贵族的浪费现象。 2 另见巴兰和福斯特编辑的《垄断资本时代:保罗·巴兰和保罗·斯威齐精选通信集,1949-1964》第 238-239 页(2017 年)。巴兰和斯威齐都认为,封建经济在某种程度上是静态和静止的,由于浪费/非生产性活动的存在,这种经济产生的任何经济盈余都将比资本主义产生的经济盈余要小,而资本主义是一种更具活力的制度,具有更高的生产力水平,并将至少部分经济盈余再投资。
可用的飞机备件,备件,半生产材料以及公司的最终产品通常会成为公司的重要问题。飞机零件的可用性决定了公司的生产率。没有飞机备件,公司将无法开展生产活动。超过生产能力的飞机零件的可用性可能会造成公司损失。相反,缺乏飞机零件供应可能会使公司失去许多机会。这同时适用于贸易公司和服务。飞机零件可用性的管理通常称为供应链管理(SCM)。供应链管理处理从供应商开始,从制造和分销到最终用户的飞机零件。飞机服务局(ACS)PT。dirgantara印度尼西亚是一家从事飞机维修和维护服务以及向客户出售飞机零件的公司的一个例子。
摘要:磷化合物工业,特别是可溶性矿物肥料工业规模非常大。但是,剩余的磷资源可供勘探 60-80 年,开采出的磷中只有不到 10-15% 可以用于植物。其他磷则作为环境污染物消失 [1, 2]。传统磷工业的“绿色”替代方案是直接利用微生物溶解不溶性磷矿石。这项工作的目的是基于在俄罗斯气候区变化和独特生态位的考察工作,尽可能广泛地创建和开发活性磷酸盐溶解微生物 (PSM) 的收集。该收集用于开发区域磷生物肥料和其他需求。方法。组织了 15 次长期和短期考察,前往各种气候(从亚北极到亚热带)和生态位(矿山、保护区、洞穴、火山等),收集最有效的 PSM。通过定量控制矿物液体培养基中的 PS 活性和功效、使用多种碳源、检查“非卤化”分离物,加强了磷酸三钙 (TCP) 琼脂 [3,4] 上“透明区”的半定量和矛盾选择方法。选定的 PSM 被储存在收集中并筛选其他潜在活性。结果。广泛的远征搜索(超过 100 个生态位)允许创建具有可变特征培养物的大型 PSM 集合(超过 700 个)。新选择的分离物属于不同的微生物群:从革兰氏阴性杆菌、球菌到革兰氏阳性孢子杆菌和酵母。许多分离物不是从土壤或根际中选出的,而是从营养和磷严重缺乏的生态位中选出的。三分之一的收集的非卤化培养物显示出最高水平的 PSA。与已知的最佳 PSM [7] 相比,许多分离物对 TCP 和天然 P 矿石的 PS 活性非常高,并且具有更好的技术性能。作为生物肥料,几种菌株在盆栽和田间试验中成功测试。PS 联合体的使用表明,可以从贫矿石和废物中连续流动 P,从而回收 P 并保护环境 [5,6]。许多 PSM 的有用特性是高水平的杀菌剂活性。PSM 收集对于筛选代谢物、酶(有机酸、生物聚合物、植酸酶等)非常有前景。这项工作得到了 ISTC 项目 #2754.2、#3107 的支持。