中国广东省佛山市环岛南路28号;中国广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路28号;中国广东省佛山市南海区桂城街道环岛南路27/28号;中国汕头市金平区沱江街道学园路1号;中国佛山市苏州高新区科技城科岭路88号;中国佛山市顺德区成业路13号;中国佛山市三龙湾高端创新中心核心区;中国佛山市南屏西路13号。****** 南京希米特光学仪器有限公司,又名以下两个别名:-SMT光学仪器;和-南京施密特光学仪器有限公司。
1571070947:“ MQTT-MTD:将移动目标辩护集成到MQTT方案中,作为TLS的替代方案。 Khalid Chougdali (Ibn Tofail University, Morocco) 1571070585 : “ Towards an SDN-Based Reconfigurable Edge Architecture for Railway Environment”, Radheshyam Singh (Technical University of Denmark, Denmark) Mohamed Aymen Chalouf (IRISA Lab - University of Rennes 1, France), Leo Mendiboure (Université Gustave Eiffel, France), Michael S. Berger和Lars Dittmann(丹麦丹麦技术大学)1571084296:“自适应PMME PMME Medium Access Control Control协议的多事件IoT传感器网络” Nguyen Thi thi-thi-thi-thi-thi-thu-hang(邮政和电信技术研究所,越南和米德尔塞克斯大学,英国,英国) 1571088118:“评估入侵检测的机器学习算法:迈向确保实地大数据的一步” Ikram Hamdaoui,Khalid El Makkaoui,Zakaria elali(NADOR的MF)
前言4捕获6空气8 Aker碳捕获18 B&W 22 Captura 26 Caboncapt 28碳清洁32碳工程36 C扣4 40 Capsol Technologies 44 Co2CRC 48 Delta Clean Tech 52 ELESSENT CLEASENTENT SECHENTENTSENT CLEANENT CLEANENT CLEANENT CLEANENCES 54燃料Cell Energy 54 Heirloom 62 Heirloom 62 Heirloom Co Cloom K2 CO 2 CO台家(HUAN)64台家64 Huncer Instute(Hune Instement)(64)64 Huncer Instute(64)64 HUNCCER INSTIL KC8CAPTURE 74 LINDE 78 NET POWER 90 NOVOZYMES 94 NUADA (FORMERLY MOF TECHNOLOGIES) 98 SHELL AND TECHNIP ENERGIES 100 SINOPEC NANJING CHEMICALS RESEARCH INSTITUTE 104 SUMITOMO SHI FW 108 TOSHIBA 114 SVANTE 118 TRANSPORT 120 GHD 122 JFE STEEL 126 MAXTUBE GROUP 130 STORAGE 134 CMG 136 GETECH 138 HALLIBURTON 142 NSAI-PETRO 154 FOURUM软件156全价链164 ABB 166 ASPENTECH 168 BAKER HUGHES 170 CHART&HOWDEN 196 CHEVRON 200 ENI 200 ENI 204 JCCS 208 NOV 212 OpenGosim Ltd 216 Rite 216 Saipem 218 Saipem 218 Saipem 226 Sick 232 SLB 232 SLB 236 SLB 236
材料研究|创意解决方案|自然领导经验丰富的研究科学家,着重于开发量子材料先驱在角度分辨光发射光谱研究中对量子薄膜的研究,敏锐地关注数百万美元的科学项目的领导才能更好地了解量子材料的原子和电子结构之间的相互作用。热情解决问题,研究问题,确定根本原因以及开发/实施解决方案。擅长有效地领导和交流不同的团队,业务利益相关者和其他部门,以确保无缝执行和持续支持。不断识别替代方案和解决方案以降低成本并满足不断变化的需求。
本文之前以“数字平台和大数据时代的反垄断、监管和用户联盟”为名发表。我们感谢 Matthieu Bouvard(讨论者)、Sebastian Gryglewicz、Shota Ichishashi、Anthony Lee Zhang(讨论者)、Evgeny Lyandres、Michael Sockin(讨论者)、Leonard Treuren 和 Laura Veldkamp 的详细评论。我们还要感谢 Greg Buchak、Jacelly Caspedes、Emilio Calvano、Christopher Clayton、Hans Degryse、Thierry Foucault、Denis Gromb、Andrei Hagiu、Zhigeng He、Jing Huang、Shiyang Huang、Laurence Lescourret、Dan Luo、Roxana Mihet、Aniko Oery Christine Parlour、James Poterba、Raghuram Rajan、Huan Tang、Glen Weyl、Liyan Yang,以及金融人工智能和大数据研究论坛网络研讨会、卡尔加里大学哈斯凯恩商学院、ESSEC 商学院、2022 年牛津人工智能与金融市场会议、香港中文大学深圳、第四届大中华区金融会议、香港科技大学广州、IGP 年会、2022 年金融科技与数字金融国际会议、鲁汶大学、北京大学国家发展学院数字金融研究所金融科技研讨会和 2022 年耶鲁大学初级金融会议的会议和研讨会参与者提出的建设性反馈。何志恒和阮启红提供了出色的研究协助。该项目没有特别资助。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
Influence of OpJcal Features on Image ReconstrucJon Quality in Lens-Coupled X-Ray Detectors 66 Hosseini, Seyed Roohollah Task-Based OpJmizaJon of CT Trajectories Using a Learned Defect Visibility Metric 68 Schneider, Linda-Sophie µCT system & reconstrucJon algorithms for large artwork pieces 70 Solorzano, Eusebio Anaxam @ tomcat 2.0:轻松访问用于行业的Cuung-Edge断层扫描显微镜71 Olbinado,JPEG压缩对工业CT Data的计量特征的影响73Kieß,使用电磁内部的电压blade blade blade trade trade trade ofed trade n5 dengenge 75 3D/2D刚性registrajon 77和CT查看OPJMIZAJON VALTCHANOV,HRISTO,HRISTO深度学习,用于处理同步型 - 拉迪亚琼人断层扫描数据79 MOOSMANN,JULIAN MULJSCALE tremizajon,Medical Essection and Pharmaceujcal Formulajons与3D X-Roscepopy and Pharmaceujcal formopoy tongopoy and tonemage tonemage tonemage tonemage Herminso RadalyX: Portable MulJmodal RoboJc Scanner 82 Uher, Josef Temperature-Controlled in-situ Tensile Tests of Polymer Tape with differently shaped Single ParJcles 84 Heupl, Sarah Focal Spot Blur ReducJon by DeconvoluJon on CT ProjecJons 86 Determan, Lucas SimulaJng X-ray beam energy and detector使用隐式的88神经代表Blum,Edwin的属基于对抗性神经网络的方法来处理工业CT的信号处理,基于光束硬化的基于光束硬化90在锥形梁工业X射线CT图像Tavakoli Kejani中的beam硬化90 Shao,快速CT维度测量的Huan准确性:一项关于添加的94个金属零件Linhares Fernandes的案例研究,Thiago
我们感谢 Pablo Azar(讨论人)、Martin Brown、Co-Pierre Georg、Christoph Herpfer、Lars Hornuf(讨论人)、Charles Kahn(讨论人)、Christine Parlour(讨论人)、Pierre-Charles Pradier(讨论人)、Wenlan Qian(讨论人)、Christoph Schneider(讨论人)、Huan Tang(讨论人)、Jan Toczynski(讨论人)、Boris Vallée、Yao Zeng、金融监管日前研讨会(苏黎世)、金融市场监管会议(法兰克福)、EFA 年会(巴塞罗那)、昆士兰公司金融会议(布里斯班)、Bankenworkshop(明斯特)、纽约大学法学院 Fin/Safe-ESCP BS 法律与银行/金融会议(法兰克福)、ISB 夏季研究会议(海得拉巴)、德国金融协会年会(霍恩海姆)的与会者, CEMLA/达拉斯联邦储备银行金融稳定研讨会(达拉斯)、波恩/曼海姆数字金融研讨会(曼海姆)、SGF 会议(苏黎世)、CEPR 关于 CBDC 和支付的网络研讨会、FIRS(柏林)以及 ABFER 网络研讨会系列的研讨会参与者、贝叶斯商学院(伦敦)、德意志联邦银行、欧洲中央银行、芝加哥联邦储备银行、纽约联邦储备银行、法兰克福金融管理学院、FGV EBAPE(里约热内卢)、歌德大学(法兰克福)、香港大学、洪堡大学(柏林)、北京大学、SMU 考克斯商学院(达拉斯)、塔克商学院(达特茅斯)、杜兰大学(新奥尔良)、康涅狄格大学、爱荷华大学、圣母大学和诺丁汉大学。 Jan Keil 得到了 Deutsche Forschungsgemeinschaft 的资助,编号为 KE 2661/1-1(“Geschäftszeichen”)。 † 法兰克福歌德大学和 CEPR。电子邮件:berg@econ.uni-frankfurt.de。 ‡ 法兰克福金融与管理学院。电子邮件:f.martini@fs.de。 + 印度商学院。电子邮件:jan_keil@isb.edu。 * 杜克大学和 NBER。电子邮件:mpuri@duke.edu。
1>用您的手稿ID编号(在此处双击以进行编辑)<以脑为工业故障诊断的尖峰神经网络:调查,挑战和机会Huan Wang,Yan-Fu Li,IEEE和Konstantinos Gryllias高级成员和Konstantinos Gryllias的这项工作已提交给IEE EEE,以供IEE EEE。版权可以在不通知的情况下传输,此后不再可以访问此版本。摘要 - 近几十年来,工业故障诊断(IFD)已成为与检测和收集有关工业设备健康状况的重要信息的关键纪律,从而促进了失败类型和严重性的识别。追求精确有效的故障识别引起了极大的关注,最终集中于自动化设备监控以防止安全事故并减少对人工劳动的依赖。人工神经网络(ANN)的出现在增强智能IFD算法方面发挥了作用,尤其是在大数据的背景下。尽管有这些进步,但ANN是一种简化的仿生神经网络模型,表现出固有的局限性,例如资源和数据依赖性以及受限的认知能力。为了解决这些局限性,建立在脑启发的计算原理的第三代尖峰神经网络(SNN)已成为有希望的替代方案。SNN的特征是其生物神经元动力学和尖峰信息编码,在表示时空特征方面具有出色的潜力。因此,开发基于SNN的IFD模型已获得动力,表现出令人鼓舞的性能。尽管如此,该领域缺乏系统的调查来说明当前情况,挑战和未来的方向。因此,本文系统地回顾了基于SNN的模型的理论进展,以回答SNN是什么问题。随后,它审查和分析了现有的基于SNN的IFD模型,以解释为什么需要使用SNN以及如何使用SNN。更重要的是,本文系统地回答了IFD中SNN的挑战,解决方案和机会。索引术语 - 智能诊断,工业健康监测,尖峰神经网络,深度学习。
利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族,性别和年龄,尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此,该项目探讨了AI模型产生的图像中种族,性别和年龄的多样性:DALL-E3,Midjourney和Adobe Firefly,以响应着针对流行美学程序的提示:致命的美学方法:脂肪,脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别,种族和年龄组合生成手术结果的图像,以及用于吸脂术,骨整形术和隆鼻术的图像:男性与女性,白人或白人,黑人或非裔美国人或非裔美国人,拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组:20-30岁:20-30岁:20-30岁,31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色,并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型(P <0.05)和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较(P <0.017,基于Bonferroni方法进行调整后,用于多个比较)。Fischer的East检验用于对3个模型(P <0.05)和成对比较(P <0.017)之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色(fitzpatrick i-iii&Monk 1-5)之间没有显着差异与深色肤色(Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10)与图像生成型模型(p = 0.26&p = 0.31)之间。通常在所有3种AI模型(P <0.0001)以及对衰老的描绘时(P = 0.0009)进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表,但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。
2025年1月20日,向新加坡皇后镇的老年人庆祝 - 在令人心动的庆祝活动中,由于中央新加坡社区发展委员会(CDC)与Si Chuan Dou Hua Hua Hua Hua Hua Hua Hua Hua Hua Hua Hua Huahe Restaurant的长期合作,皇后镇的大约180名来自Queenstown的老年人享受了节日的下茶和表演。2由Central CDC和Si Chuan Dou Hua餐厅组织,“春节新年的节日欢呼 @ Central”庆祝了14年的合作伙伴关系,致力于丰富不利的老年人的生活。由中央新加坡地区市长丹尼斯·菲阿(Denise Phua)女士致意表演和盛宴在特别精心策划的节日菜单上。三人亲自分发了装有红包和必需物品的糖果袋,由Si Chuan Dou Huan餐厅慷慨赞助和包装给老年人。4女士丹妮丝·菲阿(Denise Phua)是新加坡中部市长说:“农历新年是与亲人庆祝和团聚的时候。并非所有老年人都有机会,因为各种原因 - 家庭关系,财务状况或其他原因的挑战。感谢Si Chuan Dou Hua餐厅和中央新加坡CDC之间的牢固合作伙伴关系,我们的前辈可以在“中春节欢呼 @ Central”上享受美味的食物,活泼的娱乐和有意义的陪伴。在过去的14年中,Si Chuan Dou Hua餐厅在为我们的社区服务时表现出坚定不移的热情和诚意,我非常感谢他们坚定不移的支持。当我们庆祝今年的SG60时,我鼓励更多的企业加入我们 - 不仅要做得好,而且还为我们的新加坡人做好了。Si Chuan Dou Hua餐厅的执行董事PBM 5女士Wee Wei Ling补充说:“ Si Chuan Dou Hua餐厅与新加坡Central Center CDC合作,在过去的14年中为社区带来欢乐。我们希望老年人能够经历当今农历新年庆祝活动的欢乐和温暖。” 6“节日欢呼 @ Central”是由中央新加坡CDC领导的52项社区计划之一,表明了通过节日