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报告智能装卸区至...
试点项目成功证明了路边可以数字化管理。为整个中心城、大学城和南街商业区生成了所有路边资产和法规的新数据集。更重要的是，它证明了数字工具可以实时向所有路边用户提供监管变化。最初选定部署的两个智能装卸区在该街区当地利益相关者的意见下必须移动，而这一变化仅需几分钟即可实施。最后，试点项目表明，手动执法效率极低，而基于摄像头或传感器的执法是确保大多数路边用户遵守公布法规的唯一方法。由于该项目的“试点”形式，所有运营必须在 4 月中旬期限结束前关闭。
改善糖尿病脚的卸载
■ The individual is unable to move easily due to old age, having a spinal cord injury, chronic illness, etc ■ Rapid weight loss which may result in the individual having less padding over bony areas ■ Friction or rubbing of the skin on the heel due to ill-fitting shoes being worn ■ Offloading in the management of the diabetes-related foot is “generally understood as relieving pressure from an ulcerated area” (Baker and Osman, 2016).最佳卸载将刺激愈合过程并减少溃疡部位的伤害力。DFU的减少将导致截肢减少，因此卸载和减少截肢的手套手套。然而，对于临床医生来说，至关重要的是，每当从一个区域降低或去除力时，它都会迁移到另一个区域。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。 应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。 重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。正如Baker和Osman（2016）所说：“通过使另一个区域超负荷产生新的病变是灾难性的。”如图2所示，压缩的毛毡不会提供卸载，而是增加了脚部其他区域的压力。应该牢记的是，在周围的戏剧性边缘会给组织带来额外的压力，这可能会导致发作效果或新的溃疡。重要的是要记住：“卸载的有效性是通过缓解压力和患者对治疗的遵守来判断的”（Cavanagh and Bus，2010年）。
加载 /卸载和误导< / div>时损坏货物
本研究论文调查了事件的深远影响，例如在加载和卸载过程中造成的损害以及货物误差对业务运营的各个方面。通过对相关文献，案例研究和统计数据的全面分析和检查，本研究旨在阐明这些事件影响不同部门业务的程度。此外，本文探讨了此类事件的根本原因，探讨了他们对供应链效率，财务绩效，客户满意度和品牌声誉的影响，并讨论了应对这些挑战的潜在缓解策略。通过洞悉运输过程中损害的多方面含义和货物误解，这项研究有助于提高意识并促进物流和业务管理领域内的知情决策。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
玻璃纤维增强复合材料在欠载条件下的疲劳寿命行为
摘要：玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性，可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而，对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具，这主要是因为对这些材料的行为（包括其在受到变幅载荷 (VAL) 时完整性）的了解不足。因此，本研究旨在调查不同层压板取向的 FGRC 的欠载对疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维，并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造，根据 ASTM D3039 进行拉伸试验，根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明，与 CAL 的结果相比，欠载效应会使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
高层建筑对风荷载的响应
BRE 的许多人都以某种方式帮助了我，包括支持人员和科学家。后者中的一些人帮助将桅杆拖上休姆角一侧，其他人也给了我有用的建议和帮助。风荷载部门负责人 Paul Blackmore 帮助我进行了许多有关这项工作理论方面的讨论，并监督了风荷载剖面实验和风荷载隧道测试。我要感谢动力学部门的现任和前任同事：Malcolm Beak、John Boughton、Carolyn Valton 和 Tony Voods，他们不仅多次往返休姆角，还上上下下，特别是在升降机失灵后携带重型设备的那些旅行。我特别要感谢动力学部门负责人 Brian Ellis 为这个项目提供的所有建议、帮助和辛勤工作。我还要感谢建筑研究机构首席执行官在战略研究计划下支持这项工作并允许发表结果。
量子退火优化PWR燃料加载的启发式替代模型
核心PWR燃料管理的核心任务是创建负载模式（LP）。在进行许可当局要求的详细设计研究之前，要确保LP的选择符合从安全，运营和其他条件衍生出的限制。同时，经济因素促使操作员发现功率峰值因子（PPF），较长的周期时间和较低的富集以发现燃料排列。这项任务长期以来一直被认为是燃料周期优化的重要组成部分[1] [2]。然而，PWR燃料LPS的组合属性（高维，高非线性，缺乏直接导数信息和多个最小值）描述了一个极为困难的优化问题[3]。一段时间以来，投入的高维度已被认为是一个特殊的问题：“这项工作的主要结论是，重新加载配置设计的基本挑战是由于搜索空间非常大。” [4]