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Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
发育性静脉异常静脉静脉冠军AVM和动脉自旋标记的MR成像的差异诊断
图像采集多相ASL协议是我们机构中最常用的序列，具有最佳的图像质量。因此，我们将系列限制在接受该方案的人中，以确保研究人群的可能性。我们应用了以下参数：TR/TE¼5871/11.0 ms；平均数¼1;截面厚度¼6毫米；切片数¼26 - 28;读数¼4螺旋臂640个样品； FOV¼240240毫米3;矩阵¼128128;和体素分辨率¼3.83.8 6.0毫米。在上一个报告中描述了用于获取多相ASL图像的技术的详细信息。12与ASL一起使用T2 Star - 加权血管造影（天鹅）检查所有患者。天鹅参数为TE¼21.5ms； Tr¼37.3ms;翻盖角¼300°;厚度¼1.2毫米；矩阵¼416256; FOV¼220220;切片数¼120。DSA是在Innova IGS 630（GE Healthcare）系统或Alluraclarity（Philips Healthcare）上进行的。进行了股动脉的穿刺和5F动脉鞘的插入后，进行了主要的椎动脉的选择性导管插入和双侧颈内动脉。通过对比度输送系统以5-6 mL/s的注射速率注入7 - 9 mL的对比介质。图像获得的频率分为3个阶段：前3秒钟每秒4帧，然后在接下来的3秒内每秒2帧，然后每秒1帧（随后的alluraclarity中为0.5帧）。
TucReport 2021 in
像每年一样，我们想回顾过去的一年，在2022年的TucReport中，就像上一年一样，这被Covid -19 -19的大流行所掩盖。但是，我相信作为一个大学家庭，我们将这一挑战很好地解决了。，尽管大流行，但我们再次能够在2022年在大学的所有领域中取得重大成功。这些包括：hzwo e的成功。 V.-与我们的大学相关联，并得到了我们的支持 - 在全国性的国家氢中心的竞争中，获得杰出教授的收购，包括实现莱布尼斯奖得主奥利弗·G·施密特（Oliver G. Schmidt）的举动，奥利弗·G·施密特（Oliver G. application as an associa ted supporter of the German House of Science and Innova tion in San Francisco, the achievement of an excellent result in the Stifterverband's "Gründungsradar 2020," the receipt of a funding notification by the BMBF, which provides 15 milli on euros for the development of the Refrigeration and Energy Technology Research Platform in Reichenbach and the BMVI funding decision of 10 million euros for Annaberg -Buchholz的智能铁路连接校园的进一步发展，以及授予DHV批准的公正和透明任命谈判的批准 - 作为萨克森州的第一所和唯一的大学，以及全国17所大学之一。当然，这些只是几个事件和糟糕的事件 - 在一年中，由于Covid -19的大流行，大学再次承受着极高的压力。尤其是在这种背景下，我要衷心感谢我们的大学的所有成员，其杰出的承诺，其INS的作品，身体和代表！
电线绳hoists goup系列
italkrane是由Enzo Banfi和Giovanni Penati于1962年在米兰成立的，他们直到2015年才明智地担任公司董事总经理和董事长。公司的目的是起重和运输设备的DE标志，建筑和商业化。该公司的创始成员在多年来在该行业时代市场领导者的责任水平上已经获得了巨大的技术和商业经验。创始成员希望建立一家工厂，该工厂将能够彻底改变当前的桥梁起重机和电动提升机的生产技术，并使用新的和先进的技术制造Innova Tive，精心设计的机械和设备。一开始，仅通过咨询服务就可以建造机电零件的优先级，使客户本人可以建立支持我的TAL结构，从而可以制造现代有效的工厂。五年后，该公司将其办公室转移到米兰以外的一个地点，那里可以提供金属木工工作和完整的设备。Bussero（米兰以东15公里）的地点包括现代工厂和单独的办公室建造，从生态学的角度研究了最大的乐趣，并与周围的Habi Tat完全和谐相处。自1962年以来，Italkrane通过一组能够解决任何问题的技术人员和工程师团队在开发和建设Machi NES的每个阶段为客户提供支持。我们在半个多世纪的活动中获得的经验是可靠性和能力的保证。italkrane还提供生产起重机所需的所有组件，除了相对结构（可根据要求，可根据要求，用于建造结构的技术图）。
Bret Hamilton Microelectronics＆Advanced Technology Strategy Applied ResearchInsɵtute（ARI）Bret Hamilton高级副总裁曾担任高级
Bret Hamilton Microelectronics＆Advanced Technology Strategy Applied ResearchInsɵtute（ARI）Bret Hamilton担任ARI的微电子和高级技术战略高级副总裁。以这种身份，他制定了改善区域技术帽质的战略，并通过Innovaɵon来推动经济发展。他的工作主要专注于访问和开发最先进的微电子和相关技术。加入ARI之前，布雷特（Bret）在国防部完成了27年的职业生涯。最近，他曾在国防部副部长的副官员官员副首席技术官员中担任副首席技术官员的副首席总监。先前的经验包括微电子学（SSTM）的Scients，值得信赖的微电子学首席工程师和海军水面战中心起重机部（美国海军部）的高级Scienɵst。在他的整个职业生涯中，布雷特（Bret）帮助弥合了商业部门与国防工业基础（DIB）之间的差距，并导致合作团队为DOD武器系统（CRIɵCALNAɵCALNAɵCALONAL基础设施和消费产品）开发了更安全，更强大的微电子供应链。他已经在众议院武装服务子公司之前担任与信任和保证的微电子学有关的问题专家，并拥有广泛的合作伙伴网络，包括世界一流的商业半导体基础，Fabless Design Companies和Mulɵple政府机构。Bret还担任美国Fronɵer基金的顾问。
人工智能及其对 CNC 行业的影响
摘要 本白皮书探讨了人工智能 (AI) 在计算机数控 (CNC) 加工中的变革性作用。随着 CNC 行业寻求提高效率、精度和适应性，人工智能和机器学习成为塑造 CNC 操作未来的关键技术。本文深入探讨了人工智能实施的好处和挑战，包括提高生产力、预测性维护、降低成本和数据管理，同时还解决了劳动力流失和道德考虑等潜在问题。本文重点介绍了现实世界的案例研究，展示了人工智能在 CNC 行业的实际影响和潜力。本文进一步讨论了人工智能驱动的 CNC 行业的新兴技术、法规和所需技能，以及经济影响和前景。最后，本文回顾了莫里斯集团等该领域的领导者所扮演的角色，强调了在快速发展的环境中适应和创新的必要性。本文内容是理解人工智能和 CNC 之间相互作用的综合指南，为该领域的企业、研究人员和专业人士提供了见解。
使用条件重编程细胞，患者来源的...
摘要：前列腺癌死亡率在全球男性癌症死亡率中排名第二。对于精准治疗，尤其是对于已有耐药性前列腺癌的患者，迫切需要一种有效的药物筛选方法。基于细菌细胞培养和药物敏感性测试的概念，传统的癌症药物筛选方法是不够的。本文回顾并讨论了当前和更具创新性的癌细胞培养和体内肿瘤模型在药物筛选中用于潜在个性化抗癌治疗的应用。理想的筛选模型能够识别靶细胞的药物活性，类似于体内环境中发生的活性。基于这一原则，回顾并考虑了三种可用的前列腺癌细胞培养/肿瘤筛选模型。讨论了每种模型的培养条件、优缺点以及最佳利用这些模型的想法。第一种筛选模型使用来自患者癌细胞的条件重编程细胞。虽然这些细胞便于培养和使用，但它们可能具有与原始肿瘤细胞不同的标记和特征，并且
FADA学院和IIT Delhi发射高级Cer6ficate ...FADA学院和IIT Delhi发射高级Cer6ficate ...
从LE（到右）：Deepak Kumar博士，Manav Bhatnagar教授，来自IIT DELHI的Bijaya Ketan Panigrahi教授以及Fada Academy＆Research的主席Vinkesh Gulad先生，Fada和Fada先生，Fada和Fada Accor of Fada Accity。 FADA学院和研究主席Vinkesh Gulap先生对合作者表示兴奋：“与IIT Delhi的这种合作伙伴关系标志着我们的任务是为了赋予与高级教育社区的汽车，VE经销商社区的能力，并具有重要的里程碑。 在未来的技术（例如不同的传输系统）和固有的综合体（经销商歌剧院）中，不确定性的ES，即使经销商校长准备应对这些挑战是至关重要的。 我们的目标是促进创新，增强歌剧，效率和推动汽车行业的可持续增长。” IIT DELHI汽车研究与摩擦学中心教授Deepak Kumar博士说：“课程是ME，旨在涵盖CRI的管理和技术主题，这些主题是CRI，CAL，CAL为汽车的未来，VE行业的未来。从LE（到右）：Deepak Kumar博士，Manav Bhatnagar教授，来自IIT DELHI的Bijaya Ketan Panigrahi教授以及Fada Academy＆Research的主席Vinkesh Gulad先生，Fada和Fada先生，Fada和Fada Accor of Fada Accity。FADA学院和研究主席Vinkesh Gulap先生对合作者表示兴奋：“与IIT Delhi的这种合作伙伴关系标志着我们的任务是为了赋予与高级教育社区的汽车，VE经销商社区的能力，并具有重要的里程碑。在未来的技术（例如不同的传输系统）和固有的综合体（经销商歌剧院）中，不确定性的ES，即使经销商校长准备应对这些挑战是至关重要的。我们的目标是促进创新，增强歌剧，效率和推动汽车行业的可持续增长。”IIT DELHI汽车研究与摩擦学中心教授Deepak Kumar博士说：“课程是ME，旨在涵盖CRI的管理和技术主题，这些主题是CRI，CAL，CAL为汽车的未来，VE行业的未来。par，Cipant将从IIT Delhi的最先进的实验室中获得领先的专家和实践经验的见解。”
乌克兰危机后的美国工业防御战略
9 工业基础政策 IBR – MCEIP 网站。创新能力和现代化。链接 10 联邦紧急事务管理局网站。国防生产法。链接 11 美国国防部。(2024)。国家国防工业战略 (NDIS)。链接 12 FEMA 网站。关于国防生产法。链接 13 总统决定号2022-11，2022 年 3 月 31 日。 链接 14 在国家紧急情况下，或者如果美国总统认为“有必要采取行动，以避免工业资源或关键技术项目短缺，从而严重损害国家国防能力”，则可以根据第 303(a)(7) 条豁免 DPA 第 303(a)(1)-(a)(6) 条规定的要求和限制。这些限制包括，例如，确定合同中采取的行动“是满足国防需求最具成本效益、最方便和最实用的替代方法”，以及禁止政府以低于一定价格转售购买的商品。参见国会研究服务处 (CRS)。(2022 年 5 月)。2022 年对大容量电池实施国防生产法：简介。CRS 报告。链接
AI，数据和机器人技术中的新项目
目的是在欧洲AI灯塔的保护下加强和超出动态欧洲边缘AI生态系统的开发，以增强和索取欧洲动态的欧洲边缘AI生态系统的开发，并维持分布AI的先进研究和Innova the Edge the Edge the Edge the Edge the Edge the Edge the Edge the Edge the Edge te Edge，作为必不可少的数字，实现了业务范围内的范围，并在范围内进行了广泛的技术范围。daiedge旨在加强研究和创新价值链，以通过先进的Edge AI技术，应用和Inno vations加速挖掘和绿色过渡，这是建立在欧洲现有资产和工业优势的基础上的。同时，它将通过技术发展以外的技术发展，并成为欧元Pean AI灯塔的可靠和战略性的支柱，从而强化Edge AI研究和工业社区。这将通过动员和连接欧洲AI和Edge AI选区，相关的利益持有人，欧洲合作伙伴关系和项目来实现这一目标，以提供支持下一代Edge AI Tech Nologies的路线图，准则和趋势。The NoE activities address the fol lowing objectives: Edge AI scientific excel lence on emerging approaches for hybrid and distirbuted AI solutions, a united edge AI community with multi-disciplinary network ing and scientific exchange, establishment of a strategic research agenda to share a vision and roadmap on edge AI development and methodological aspects, demonstration of edge AI leadership with the development of innovative solutions and deployement of three use cases,