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实施基于KAFKA的体系结构，以进行电池电池生产中的有效设备通信
使用电动汽车作为燃烧发动机的替代方案，对锂离子电池的新制造技术的需求不断增长。在这种情况下，Fraunhofer FFB研究所启动了实验室基础研究电池生产的构建。为了有效地研究制造过程，需要一个高度数字化的环境，使研究人员可以访问与过程相关的数据。工厂具有由各种软件组成的信息技术体系结构，无论是外包还是内部开发，它们不本质地支持它们之间的通信。这创造了能够连接这些系统的灵活通信体系结构的需求。该建议涉及通过可编程连接器访问的Publish-Subscribe类型的中央事件分布平台的应用。对现有解决方案的分析导致了Redpanda通信平台的选择，而对于开发的连接，Redpanda Connect的使用，为不同的通信技术提供了灵活性。接下来，将系统集成建模并应用于工厂的系统之一。通信和部署体系结构的建模遵循统一的建模语言标准，并使用Docker对应用程序进行了容器。该解决方案导致工厂分析过程的自动化有了显着改善，从而使研究人员能够以提高效率和准确性进行活动。此外，它证明了将应用到其他工厂系统的可行性，从而实现了制造环境集成和数字化的目标。通过这种集成，工厂不仅可以增强系统之间的信息交换，而且还提供了更敏捷和透明的工作流程。
财政和国税局发行最终法规实施第45V条清洁氢生产税收抵免
45V最终法规保留了拟议法规的一般框架，用于划定区域边界，并澄清发电源和氢生产设施是否位于同一区域中，由每个区域的平衡权限确定。XIV为了澄清上述规则，45V最终法规包括平衡当局及其相应地区的表。xv财政部和国税局指出，尽管表是确定该要求目的区域的确定来源，但将来修改区域可能是适当的。为了使地理区域进行合理的更改，财政部和美国国税局与能源部协商时，可能会修改（最多每年一次，可能较少频率），未来安全港行政指导中的地区。
c/2025/356 -eur -lex.europa.eu。 - 欧盟
（6）启动后，同盟国埃斯帕尼奥拉·德·织物（Conderaciónspañolade Fabricantes de Alimentos de ailimentos compuestos para Animales（'cesfac'-西班牙的动物饲料生产者联合会），安德烈斯·派塔鲁巴（AndrésPintalubas.a.投诉中提出的CN代码2922 41 00下的进口统计数据不允许对损伤因素进行客观检查，因为它们基于“报告”进口数据，因为Eurostat并未区分不同类型的进口赖氨酸[赖氨酸盐酸赖氨酸（HCL》（“ HCL”）和液体赖氨酸和具有变化浓度的浓度含量的浓度含量的酸度。cesfac，Pintaluba和Vall公司声称，每单位测量浓度的聚集赖氨酸类型，而没有任何调整以使它们达到相同水平，从而导致数量和价格扭曲。他们进一步声称所有依赖进口统计的伤害因素（即投诉中描述的进口量，进口股份，工会消费，市场份额数据基于“报告”数据不足，而Metex Noovistago没有在投诉的非固定版本中披露“校正后的”进口统计信息。Cesfac，Pintaluba和Vall公司指出，联盟行业拒绝披露“被纠正”进口统计数据在此程序中破坏了其辩护权，并违反了基本法规第19条。出于这个原因，他们要求委员会提供“校正后的数据”，或者至少披露信息的全面非机密摘要。
实施欧盟 2040 年气候目标：基础和措施
为了实现如此规模的减排，欧盟必须实现其 2030 年气候目标，并大幅加大目前的减排力度。按照欧洲环境署 (EEA) 在 2024 年公布的现有措施，预计欧盟 2040 年的净排放量只能减少 54%，如果实施额外措施，则将减少 62%1。EEA 预测，欧盟目前将无法实现 2050 年的气候中和目标和 2030 年的 55% 减排目标。即使采取额外措施，预计净排放量在 2050 年也只会下降 66%，在 2030 年会下降 49%。按照现有措施，预计排放量在 2030 年将减少 43%，在 2050 年将减少 57%。考虑到对整个欧盟的这些预测，目前没有一个经济部门能够实现所需的减排目标 - 如下图所示。
在高等教育中实施液体教学大纲 - 教师焦点
Tierney King 00:01这是教授教授会议赞助的教师焦点现场播客。今年，从6月6日至8日与我们一起在华盛顿特区加入我们，您将与其他教育者合作，获得创新的教学解决方案，并听取一些高级ED最受尊敬的声音的大胆想法。我是您的主持人，蒂尔尼·金（Tierney King），我在这里为您带来了您可以在日常教学中使用的灵感，能量和创造性策略。好吧，今天欢迎来到教师聚焦今天，我们将与玛吉·潘内尔（Margie Pannell）和弗兰克·普伦凯特（Frank Plunkett）谈谈他们在液体课程大纲上进行的飞行员。所以首先，我只是让你们俩简要介绍自己，让我们的听众知道您是谁。Margie Pannell 00:44好吧，我想我会开始的。 嗨。 我叫玛吉·潘内尔（Margie Pannell）。 我是位于宾夕法尼亚州费城的皮尔斯学院的帆布管理员和教学设计师，我也是大约八位弗兰克·普林克特（Frank Plunkett）的兼职教授00:57好吧，你好。 我的名字叫弗兰克·普林克特（Frank Plunkett）。 我是皮尔斯学院法律研究系的副教授。 我专注于刑事司法问题。 在执法25年之后，我已经在皮尔斯（Peirce）工作了大约八年，在高级ED工作了约15年。 Tierney King 01:11很棒。 非常感谢您今天和我们一起在这里，所以今天我们将谈论你们俩都在液体课程大纲上进行的飞行员。 因此，首先，有点让我们从您如何解决这个液体教学大纲的想法中，什么样的鼓励您启动这个？Margie Pannell 00:44好吧，我想我会开始的。嗨。我叫玛吉·潘内尔（Margie Pannell）。我是位于宾夕法尼亚州费城的皮尔斯学院的帆布管理员和教学设计师，我也是大约八位弗兰克·普林克特（Frank Plunkett）的兼职教授00:57好吧，你好。我的名字叫弗兰克·普林克特（Frank Plunkett）。我是皮尔斯学院法律研究系的副教授。我专注于刑事司法问题。在执法25年之后，我已经在皮尔斯（Peirce）工作了大约八年，在高级ED工作了约15年。Tierney King 01:11很棒。 非常感谢您今天和我们一起在这里，所以今天我们将谈论你们俩都在液体课程大纲上进行的飞行员。 因此，首先，有点让我们从您如何解决这个液体教学大纲的想法中，什么样的鼓励您启动这个？Tierney King 01:11很棒。非常感谢您今天和我们一起在这里，所以今天我们将谈论你们俩都在液体课程大纲上进行的飞行员。因此，首先，有点让我们从您如何解决这个液体教学大纲的想法中，什么样的鼓励您启动这个？Margie Pannell 01:27当然，我很乐意。 因此，实际上，您有点启发了我们。 我们在您以前的播客之一上听了液体教学大纲的想法，大约是一年前，作为一名教学设计师和辅助教师，我一直在寻找吸引学生吸引学生的新方法和创造性的方法，并认为这将是完美的机制。 ，因此，作为教练，我们有时在与学生建立联系时很难。 液体教学大纲提供了相互作用的机会Margie Pannell 01:27当然，我很乐意。因此，实际上，您有点启发了我们。我们在您以前的播客之一上听了液体教学大纲的想法，大约是一年前，作为一名教学设计师和辅助教师，我一直在寻找吸引学生吸引学生的新方法和创造性的方法，并认为这将是完美的机制。，因此，作为教练，我们有时在与学生建立联系时很难。液体教学大纲提供了相互作用的机会
在您的组织中实施人工智能：
• 成功指标：确定关键绩效指标 (KPI) 以跟踪 AI 实施的有效性（例如，提高作物产量、降低劳动力成本、提高供应链效率）。 • 持续改进：定期评估绩效，收集利益相关者的反馈意见，并改进 AI 模型以确保持续优化。寻找扩大其使用范围的机会。 农产品行业的关键 AI 用例 1. 作物监测和预测 包括机器视觉和传感器在内的 AI 工具可以分析植物健康状况并预测作物性能。从而实现更好的资源分配、疾病预防和产量预测。 2. 供应链优化 AI 可以预测需求、优化库存管理、检测异常并分析价格趋势，以简化供应链运营。 3. 劳动力优化 AI 可用于通过预测收获高峰期、安排工人和优化劳动力成本来更有效地分配劳动力。 4. 基因组预测 人工智能驱动的基因组学应用通过预测植物的理想性状来帮助改进育种计划，从而培育出更能适应气候变化的优良作物品种。
实施同态加密的安全指南
摘要。完全同态加密（FHE）是一个密码原始的原始原始性，可在加密数据上进行任意操作。自从[rad78]中对这个想法的概念以来，它被认为是密码学的圣杯。在2009年第一次建造[Gen09]之后，它已经发展成为具有强大安全保证的实践原始性。大多数现代建筑基于众所周知的晶格问题，例如学习错误（LWE）。除了其学术吸引力外，近年来，由于其适用于相当数量的现实世界用例，因此近年来还引起了行业的重大关注。ISO/IEC即将进行的标准化工作旨在支持这些技术的更广泛采用。但是，标准体，开发人员和最终用户通常会遇到的主要挑战之一是建立参数。在FHE的情况下，这尤其困难，因为参数不仅与系统的安全级别有关，而且与系统能够
为加拿大实施无烟的发电政策
采用了一种方法，该方法与先前的分析相似，该方法研究了青少年对吸烟烟草摄取的影响以及对Qalys和成本的影响。7修订后的模型采用相同的方法来建模吸烟，停止和复发，并专注于与吸烟状况有关的健康状态。7模型模拟了15岁及以上的加拿大人口，并在以下状态之间对个体的tran地位：当前的吸烟者，前吸烟者，从不吸烟和死亡。该模型预示了每6个月在每种状态中每一个中的队列的比例。2025年年龄15岁的男性和女性的数量是基于针对死亡率和移民的最新人口普查数字。8-10
引用：Stoutenberg M，Estabrooks PA，Brooks JM等。实施和评估将体育活动全面整合到主要
摘要简介医疗保健部门具有促进体育活动（PA）的巨大潜力（PA），以预防慢性病，治疗和管理；但是，存在多个采用和实施障碍，从实践集成到信息流。2016年，锻炼是Medicine Greenville（EIMG），这是一种全面的诊所 - 社区方法，涉及PA评估，建议和/或处方以及基于提供者的患者转诊至基于社区的PA计划，由Prisma Health在美国南卡罗来纳州南卡罗来纳州的Greenville发起。自成立以来，在采用和实施方面出现了可变性，影响了患者覆盖范围，转诊率和基于社区的PA计划的参与度，强调了对更直接评估和改进策略的需求，以最大程度地提高计划影响。方法和分析这项务实的研究将研究EIMG的采用，实施和范围。将邀请20个Prisma Health初级保健诊所采用EIMG。在第一阶段，采用诊所将获得标准化的EIMG教学视频，然后进行EIMG激活，使提供者可以将合格的患者转介到当地社区设施提供的为期12周的证据信息PA计划。在第二阶段，采用诊所将获得更深入的EIMG板载培训。 在采用诊所中，将在两个阶段（每个持续4个月）中跟踪合格患者的转诊率。 一种混合方法方法将探讨与采用EIMG相关的因素，实现最佳实施和覆盖范围以及患者参加PA计划。在第二阶段，采用诊所将获得更深入的EIMG板载培训。在采用诊所中，将在两个阶段（每个持续4个月）中跟踪合格患者的转诊率。一种混合方法方法将探讨与采用EIMG相关的因素，实现最佳实施和覆盖范围以及患者参加PA计划。覆盖范围，有效性，采用，实施和维护框架将为实施成果的评估提供信息，而综合促进对卫生服务框架研究实施的行动将用于探索影响患者水平和临床水平结果的上下文因素。道德和传播我们获得了伦理批准，以从Prisma Health IRB委员会A（＃1963762）进行这项研究。这项研究的结果有可能显着增强临床实践，并改善与将临床 - 社区PA模型整合到卫生系统中以连接
实施ETL数据的机器学习...
2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。 传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。 传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。 当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。 从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。 该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。 使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。 隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。 调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。 该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。 索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。 I.2 IEEE成员|麦克尼州立大学，德克萨斯州，美国kumarvuppala.shiva@gmail.com摘要ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。传统的ETL过程缺乏所需的功能和敏捷性，并且缺乏应对数据生态系统的动态和不断发展的性质。传统的ETL系统对数据管理过程提出了无数的挑战，例如处理高容量，高速数据，模式映射和保留数据质量的效率低下。当前研究的目的是通过强调ML在改善数据转换和异常检测中的作用来实施机器学习（ML），以探索在ETL管道中整合ML的方法，并通过实用和理论镜头分析ML在ETL管道中的影响。从Kaggle下载了由284,807行和31列组成的信用卡欺诈数据集。该数据集最重要的问题是巨大的类失衡。使用一种现代方法称为合成少数群体过采样技术（SMOTE）。隔离森林（如果）用于检测数据集中的异常。调查结果表明，在ETL管道中实施ML可以解决特征量表差异的问题，从而提高了模型的平衡和准确性。该项目突出了现代机器学习驱动的ETL转换和异常检测过程的好处，而不是传统工作流程。索引术语ETL管道，机器学习，数据转换，异常检测，SMOTE和隔离林。I.简介A.背景ETL（提取，转换和负载）过程是关键的数据处理组件。它与从多个数据源中提取数据，将其转换为一致且可用的格式，并将其加载到适当的目标系统中[1]。通过将数据从多个数据源合并为适当的格式以进行分析，ETL的有效实施ETL的有效实施增强了组织提高数据的相关性和完整性的能力。etl可以使最初存在于筒仓中并分散成各种系统和格式的数据的合并，清洁和转换，使其不仅可以访问，而且对决策也有用。ETL过程在决策和数据管理过程中的贡献取决于执行三个步骤的有效性。第一步，提取，与组织内部或外部的多个来源的数据相关[2]。虽然大多数数据都是从操作应用程序获得的，但包含来自外部来源的数据增强了