这是限制物流部门增长的障碍之一。它反映在不充分和低质量的模态和终端运输基础设施,次优的模态混合物,货物和容器的效率低下且不良设计的存储设施以及效率低下的操作和维护方案以及技术的采用/适应不良。这导致货物运输时间较高且不一致,资源使用效率低下和车队管理不佳。选择运输方式,甚至存储和终端处理协议的选择很少与货物特征(旅行距离,包裹尺寸,密度等)相关。因此,高成本模式(如道路)过度使用,牺牲了内陆水道和铁路等成本效益和可持续的模式。需要更改持续和延长的次优系统(错误地看上去都处于平衡状态)。加强印度物流基础设施的方式是解构旧的并建立新的理性平衡。
Windham是一个可持续发展的可持续社区。目前,我们目前在城镇拥有的建筑物上有一个微网格,多个太阳能电池阵列,在我们的一些学校上有太阳能电池。我们最近与曼斯菲尔德(Mansfield)一起参加了所有成功的项目。我们相信我们应该做更多的事情。社区选择聚合使城镇或城市成为其
Sayers,Dave•0000-1124-1124-7132 Sousa-Silva,Rui•000-002-5249-0249-0249-0617Höhn,Sviatlana•000-003-0384-6952 Dimittra•0000-0002-0002-0037-0037-037-037-037-0378 IT BESSA,MAXIMINO•0000-0002-3002-704X BOWKER,LYNNE,LYNNE•0000-002-1002-1002-1002-1035 0000-000-001-72731-7273-7273-7273-9929 CABRAL。 Aleandro • 0000-002-3677-6772X Çepania, Annila • 0000-8400-8002-8987 Coler, Matt • 000-002-7631-7631-7631-5002-5002-5002-5063 Dadi, Sami • 0000-001-7221-9747 Symils, Fiski•0000-001-75201-75201-695X Dempotovic,Vladima•0000-89502-4111111111110 Druge,Sebastian•0000-2970-2970-7996堡垒,雕刻0000-0001-7694-7694-7694-7694-7694-001-001-001-001-7621X Galinski,Federo,Christian•(Bobbo,Federe•The Federe•
2013-2018博士在社会政策上,马萨诸塞州沃尔瑟姆的社会政策与管理学校布兰代斯大学学会学位:早期责任心组织之间的关系与临终癌症终止癌症护理和临终关怀受益人的侵略性的侵略性委员会:Christine Bishop委员会:Christine Bishop,Christine Bishop,Phd(主席) Jennifer N. Perloff,博士2011-2013 M.A.在生物伦理政策政策跨学科硕士课程中,生物伦理学政策研究系法学院Ewha Womans University,首尔,韩国2007-2011 B.A.英语文学Ewha Womans University,韩国首尔,未成年人:政治科学与国际关系专业经验英语文学Ewha Womans University,韩国首尔,未成年人:政治科学与国际关系专业经验
摘要 “带气体泄漏检测的智能 LPG 和 MNGL 气体监控系统”项目旨在提高液化石油气 (LPG) 和马哈拉施特拉邦天然气有限公司 (MNGL) 配送系统的安全性和效率。LPG 和 MNGL 广泛用于烹饪和取暖,因此确保其安全处理和配送至关重要。气体泄漏可能导致危及生命的情况和环境危害。该项目提出了一种全面的解决方案,用于监控天然气供应、检测泄漏并提供实时警报以防止事故发生。该系统还集成了安装在 MNGL 仪表上的摄像头模块,以特定间隔捕捉图像以进行准确计费,并通过专用移动应用程序实现自动预订。结合气体泄漏检测功能和实时警报以及主电源和调节器的自动关闭,为拟议系统增加了安全性。这有助于防止潜在危险并确保用户安全。这项安全措施旨在防止潜在危险并保护用户和财产。该移动应用程序为用户提供有关天然气消耗、仪表读数和账单详细信息的实时信息,并通过集成网关提供无缝账单支付平台。关键词:节点 MCU、物联网 (IoT)、LPG、MQ3 传感器、人工智能简介
我们目睹了医学文献中使用人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 方法的科学研究大幅增加。最近一项比较医疗专业人员与人工智能的分类表现的系统评价检索了自 2012 年 1 月以来发表的 20,000 多条研究报告记录。仅在 2020 年,医学电子数据库中就发现了 7,000 多条新记录 (1)。只需使用 1986 年推出的医学主题词 (MeSH)“人工智能”搜索 Medline 数据库,我们就会发现过去二十年记录数量持续增加 (图 1)。仅在 Medline 中,目前用该术语索引的记录总数就高达 120,000 条。阅读这些论文时,除了庞大的数量之外,还发现几个问题。
第3页简介第4页什么是ESG?第5页概述第7页我们的ESG承诺第8页我们的ESG目的第10页我们的ESG目标 - 环境第12页我们的ESG AIMS - 社交:社交:人民ESG AIMS-社会:社区:社区:社区:ESG AIMS 16我们的ESG AIMS - 治理第18页实施第19页监督第19页,监督页面20外部基准标语
医疗保健转化中的挑战和机遇考虑了一种患者的病例,具有稀有且致命的固体或血液肿瘤。传统治疗可能会提供有限的缓解,但是尽管干预了这种疾病,但这种疾病仍在迅速发展。治疗中的差距突出了迫切需要创新。T细胞转移疗法,包括肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法和嵌合抗原受体T疗法,例如这种转变。随着T细胞转移疗法和其他创新的靶向疗法继续合并,它们在现实世界中的临床实践中的安全性和有效性以及患者的可及性继续仍然是一项挑战,要求需要现实世界中现实世界中的证据,又称现实世界中的证据(RWE),从现实世界中出现(RWE)(RWD)(RWD)。随着T细胞转移疗法和其他创新的靶向疗法继续合并,它们在现实世界中的临床实践中的安全性和有效性以及患者的可及性继续仍然是一项挑战,要求需要现实世界中现实世界中的证据,又称现实世界中的证据(RWE),从现实世界中出现(RWE)(RWD)(RWD)。
通用人工智能在放射肿瘤学领域一直保持着自己的脚步。放射治疗包括 5 个主要步骤(图 1),即 a)患者评估,包括放射决策和咨询,b)模拟,包括图像配准和重建和轮廓勾勒,c)治疗计划,包括剂量测定和计划审查,d)质量保证和治疗实施,包括图像审查、设置验证、每日成像,e)患者随访 [1]。放射治疗的快速发展产生了“大数据”概念,这意味着由于放射治疗过程的复杂性而积累了大量数据,包括:数据量(数据密集型成像系统)、速度(不断增长的档案)、准确性(对数据的主观解释)和多样性(成像模式的多样性)。需要信息技术的一个创新分支来分析和处理这些数据 [2]。在人工智能的一个分支机器学习中,开发了模仿人类智能的计算机算法。密集编程和软编码使这些算法通过重复变得越来越好 [3]。在患者评估中,CADe 是一种计算机辅助检测,它允许计算机在图像诊断和评估中给出第二意见 [3]。提出了几种基于 ML 的模型,如使用 ANN(人工神经网络)[4] 检测 CT 中的肺结节,以及使用 CNN(卷积神经网络)检测乳房 X 线摄影 [5]。通过深度学习检测脑病变方面取得了卓越的成果 [6]。这种 ML 可以显著提高临床医生和放射科医生对疾病的评估,并预测风险收益比