一、引言 化学工业是现代全球经济的基石,供应从药品到聚合物等各种基本产品。随着对提高效率、可持续性和创新的需求不断增长,人工智能 (AI) 的整合已成为解决该行业不断演变的挑战的关键解决方案。人工智能技术,包括机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和高级数据分析,正在彻底改变传统的化学制造实践、研发 (R&D)、安全管理和可持续发展工作。人工智能革命有望开启化学加工的新时代,其中可以实时优化流程,以前所未有的速度发现新材料,并且操作由预测模型驱动。正如 Zhang 等人 (2020) 所述,人工智能已经开始在运营效率和可持续性方面表现出显着的改进。本文探讨了人工智能在整个化学工业中的变革潜力,全面回顾了人工智能应用如何推进生产流程、研究方法、安全标准和环境责任。 增强制造流程:化学制造中的人工智能应用已在运营效率、成本节约和可持续性方面表现出显着的改进。预测
海岸线 不鼓励在码头海岸线上使用海岸线保护装置。只有在没有其他对环境破坏较小的替代方案的情况下,才允许使用此类保护装置,应确定所有其他解决和减轻沿海危害威胁的替代方案,包括基于自然或绿色基础设施的方法来解决侵蚀问题,包括避免、恢复沙子供应、沙丘恢复、活海岸线、机会性海滩养护、基于自然的适应方法和有计划的撤离。/远离已确定的威胁。可考虑在现有湿地和雨水盆地周围使用水平堤坝来保护降水引起的洪水。
ELEVATUM 临床试验 (NCT05224102)。a 在基线访视(即首次研究治疗当天)前 28 天内进行筛查。如果需要 > 28 天,筛查期可延长最多 5 个工作日。b 如果患者在第 56 周完成 SFV,则视为已完成研究。提前(第 56 周之前)退出研究或治疗的患者应在最后一次研究治疗后 ≥ 28 天返回接受 ETV。BCVA,最佳矫正视力;CST,中央亚区厚度;DME,糖尿病性黄斑水肿;ETDRS,早期治疗性糖尿病视网膜病变研究;ETV,提前终止访视;Q8W,每 8 周一次;SFV,安全性随访访视。
描述和课程目的 高级管理证书 (HCM),主修物流和供应链管理,是入门级的中学后高等教育资格,旨在让学生掌握担任初级管理职位所需的基础知识和技能,主要侧重于物流和供应链管理。 主修物流和供应链管理的 HCM 具有很强的职业导向性,使考生能够适当地选择和运用合理的理论来解决物流和供应链管理工作环境中通常出现的实际问题。 除了获得与管理学科以及物流和供应变革管理相关的知识和技能外,学生还培养通用能力和价值观,使他们能够更好地应对相当复杂的工作和生活状况。 谁应该报名参加 本课程适合:
单细胞转录组学彻底改变了我们对细胞异质性的理解,但建模了超长的转录组序列(即基因的数量)仍然是一个重大的计算挑战。在这项研究中,我们基于最新的MAMBA2档案介绍了SC-MAMBA2,这是该体系结构与状态空间模型(SSMS)的首次应用,用于单细胞转录组建模。与传统的基于变压器的语言模型不同,SC-MAMBA2利用SSM的效率和可扩展性,使得通过减少的计算开销来处理更长的转录组序列。我们引入了专门针对转录组序列量身定制的独特设计适应,并在SSM框架下实现了双向建模方法,从而促进了整个基因组转录组序列的全面分析。SC-MAMBA2是单细胞转录组学结构域中最大的模型,具有超过1.5亿个参数,能够处理涵盖60,000多个基因的转录组序列。该模型在5700万个单元的数据集上进行了训练,这使其成为处理迄今为止超长序列的最全面解决方案。通过在各种下游任务中进行广泛的基准测试,SC-MAMBA2始终胜过最先进的模型,证明了卓越的准确性和计算效率。我们的结果强调了SC-MAMBA2的有效性和高级功能,将其定位为未来单细胞转录组研究的关键工具。
摘要 本研究确定了公共关系和形象建设是尼日利亚独立国家选举委员会包容性和形象恢复的途径。本研究的理论框架来自形象恢复理论和议程设置理论。本研究采用定性研究方法,并采用深入(密集)访谈法。研究对象包括 17 名公共关系官员和河流州 INEC 公共关系部门的专业专家以及哈科特港大学公共关系和广告系的公共关系专家。使用有目的和滚雪球抽样技术来获得研究样本。本研究采用主题数据分析方法来分析从深入访谈中收集的数据。研究结果表明,INEC 目前采用的公共关系策略在解决公众负面看法和重建形象方面取得了一定成效,因为它们通过有针对性的沟通活动和利益相关者互动,成功地提高了透明度和参与度;然而,选举舞弊指控和信息传递不一致等挑战仍然存在。研究得出的结论是,虽然 INEC 目前的公共关系策略在缓解公众负面看法和提升形象方面取得了一些进展,但持续存在的挑战,如选举舞弊和信息传递不一致,表明这些策略尚未完全实现预期效果。研究建议,INEC 应采取更全面、更包容的公共关系工作方式,注重传递信息一致、提高透明度和扩大对所有人群的覆盖面