本报告介绍了开发用于处理 STM32 微处理器使用的外部存储设备的库的工作。此举由开发数字和模拟合成器的 Suonobouno AB 公司代表执行。这项工作包括开发用于内存管理的通用函数,以及针对预期应用系统中出现的特定数据结构所采用的函数。最终创建了一个库,可以对该项目涉及的两种存储介质执行必要的数据读取和存储。这可以通过一个干净的界面进行控制,不需要了解存储技术背后的技术细节。该库是模块化的,具有明确的依赖关系管理策略,因此它可以随着进一步的集成而成长和发展。
抽象目的 - 正如大流行中所见,快速的城市化和最近的冲击事件重申了对弹性基础设施的需求。然而,建筑机器人技术和人类的知识差距 - 机器人团队(HRTS)研究限制了这些新兴技术的潜力最大化。本文旨在审查该领域的研究艺术状况,以确定能够帮助建筑,工程和建筑(AEC)部门的韧性和响应能力的HRT的未来研究指示。设计/方法论/方法 - 通过使用Gephi和Vosviewer的科学计量技术进行定量方法,通过定量方法审查了以机器人技术和HRT为中心的71个同行评审期刊文章。研究重点扣除是通过对审查出版物的文献计量分析和共同出现分析进行的。发现 - 这项研究揭示了该领域的稀疏研究成果,表明了巨大的研究潜力。现有的群集表明需要进一步研究的需要是建筑,人类 - 机器人组合,机器人技术和机器人设计的安全性。讨论了对建筑环境的弹性的主要出版物渠道和建筑机器人技术的贡献。实际含义 - 主题领域的识别差距说明了未来研究重点的优先事项。它在协作机器人和潜在的建筑弹性设计需求中提高了对人为因素的认识。独创性/价值 - 快速的城市化和最近的冲击事件重申了对大流行中的弹性基础设施的需求。然而,构建机器人技术和HRTS研究的知识差距限制了这些新兴技术的潜力最大化。本文旨在回顾该领域的研究艺术状况,以确定能够帮助AEC行业的韧性和响应能力的HRT的未来研究指示。
1. 新战略计划的理由 2. 新游戏计划的理由 3. 使命 4. 愿景 5. 制定战略计划的过程 6. 新方法:4 个战略支柱 7. 高级战略目标 8. 我们追求什么? 9. 关键举措 10. 数字化转型作为推动因素 11. 价值观 12. 结构调整 13. 结束语
过去几年的技术变革和创新对我们的生活、工作和学习方式产生了变革性影响。我们现在必须思考管理这些变革所需的未来技能和知识体系。例如,技术加速意味着高等教育部门已成为一个市场,学生可以从全球范围比以前更广泛的课程和学位课程中进行选择,但这也加剧了该部门先前存在的分歧,主要是在线学习的可及性方面。由于技术的发展,全球知识体系本身变得更加互联,并不断为新的、更快的知识共享和建立伙伴关系模式开辟可能性。通过利用这些技术变革,它将为 Wits 在非洲大陆和全球提供更广泛的可能性。同样重要的是,利用这些技术跨越国界,让我们的学生、研究人员和学术领导更接近全球知识项目。
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本文探讨了机器学习在多大程度上可用于检测管理错误。本文集中讨论了失业保险 (UI) 决策中的行政错误,这些错误导致了效率和效力之间的公共价值观冲突。首先在美国 UI 制度的历史中描述了这种冲突,然后强调了这种冲突。机器学习不仅可以缓解这种冲突,而且还可以帮助打击欺诈并减少与 COVID-19 大流行等经济危机相关的索赔积压。本文使用了 2002 年至 2018 年美国各地不当 UI 支付的数据来分析随机森林和深度学习模型的准确性。我们发现,使用梯度下降增强的随机森林模型在几个方面比测试的每个深度学习模型都更准确。这一发现可以通过机器学习方法与可用数据之间的拟合优度来解释。或者,对公开可访问的索赔数据的必要限制可能会削弱深度学习的性能。
气候变化是影响全球社会的主要挑战之一。气候变化的主要问题是全球变暖,这是由“温室效应”引起的。需要做出承诺并采取果断有效的行动,以达成将未来变暖限制在 1.5°C 以下的全球承诺。南非和该国包括约翰内斯堡在内的主要大都市已承诺应对气候变化,通过寻找新方法来平衡发展重点与减少经济的资源、能源和碳强度的努力。南非是绝对二氧化碳 (CO 2 ) 排放量排名前 20 的国家之一,人均排放量约为每年 10 公吨。豪登省估计其 2030 年的二氧化碳排放量将占全国排放量的三分之一。这主要是由电力密集型经济推动的,该经济占南非能源消耗和 GDP 的三分之一左右。
联系 亚历山德拉是南非地理位置最好的城镇,位于经济快速增长地区的中心地带。它与桑顿和大约翰内斯堡的物理联系良好,并且还在不断改善。需要做更多工作来发展与更广泛经济的“虚拟”联系,例如发展亚历山德拉企业与周边地区企业之间的伙伴关系。需要为居民提供适当的培训,使他们掌握相关知识和技能。从中期来看,豪登列车预计将对该地区产生重大积极影响,并在万宝路站附近创造更多投资机会。