如今,第四次工业革命/4IR(人工智能(AI)、机器人、物联网(IoT)、云、增强现实、3D 打印等)技术已成为有关经济、社会和环境未来的公开辩论的核心。在这场辩论的核心中,我们发现新技术对于实现可持续发展目标(SDG)的实际和潜在关键贡献。然而,越来越多的出版物和文章揭示了新技术的负面后果和风险以及严重的脆弱性。第四次工业革命的弱点通常归因于寡头垄断数字经济模式的盛行,这种模式积累了相当大的技术、金融和市场力量。本政策文件总结了 FORCE 项目的工作和成果,提出了第四次工业革命给欧洲带来的诸多机遇和挑战。这些挑战涉及广泛领域:从欧洲国家的数字主权和经济韧性到新技术对健康、工作条件、就业、环境和人权带来的机遇和影响。在此背景下,提出了多项建议,旨在深化和扩大欧盟当前监管数字部门的举措,释放新技术对可持续发展的潜力,同时塑造以人为本的第四次工业革命模式。
Miloslav Steinbauer 1 , Roman Pernica 1 , Jiri Zukal 1 , Radim Kadlec 1 , Tibor Bachorec 1 , Pavel Fiala 2 1 Brno University of Technology, Department of Theoretical and Experimental Electrical Engineering, Brno, Czech Republic 2 Brno University of Technology, SIX Research Center, Brno, Czech Republic Abstract.我们讨论电磁,基于碳的周期性结构的数值建模,包括石墨烯,石墨烷,石墨和绘画。这些材料适用于亚微米传感器,电线和其他应用,例如生物医学,光子学,纳米和光电子的应用;除了这些域和分支外,适用性还扩展到例如现代智能元素的微观解决方案。所提出的经典和杂交数值模型基于分析具有高可重复性的周期性结构,它们利用了具有其基本维度的碳结构的概念。模型可以模拟谐波和瞬态过程;能够评估电荷作为虚假信号来源的实际随机运动;并考虑沿结构的谐波信号传播的参数。从分析获得的结果可用于基于碳周期结构的传感设备的设计,并用于血浆发生器的实验中。的目的是提供更广泛的概述专门的纳米结构建模,或者更具体地说,概述可用于评估沿结构表面传播的模型。
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型(扩散模型和变压器)的适应来弥合这一差距,以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型(例如denoising扩散概率模型)在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献,为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集,这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样,在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面:确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐,选择该句子的片段,然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发,考虑到语法和语义的元素,包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8],这些研究并不能解决我们解决的问题。此外,还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9],以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作,THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估,其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而,这些作品都没有全面解决哈萨克(Hazakh)的文本发电挑战,这是一种低资源,形态上丰富的突厥语。
表 3.3 Little Miss Florist 根据产品类型和尺寸的销售预测............................................................................................................. 66 表 4.1 Little Miss Florist 劳动力预算 ...................................................................................... 72
(i)庇护所和紧急解决:这是灾难后立即出现的。药剂师的参与在管理战略国家库存(SNS)方面的紧急响应中有所增加,以应对自然灾害并努力重建医疗保健基础设施。(ii)供水和卫生:在药剂师的帮助下,公共卫生工程部和市政委员会都看这件事。(iii)媒介和害虫控制:在各自部门的帮助下,药剂师可以帮助防止媒介传播疾病。ex。节肢动物传播疾病。(iv)控制传染病及其预防:在流行病或大流行状况时,药剂师可以扩展其技术知识以防止爆发。ex。COVID-19。 (v)培训员工,志愿者和社区:他们在灾难管理中非常有用,并且由管理层的不同部门完成。 应该指出的是,对于每个部门的工作,药剂师都是重要的人。COVID-19。(v)培训员工,志愿者和社区:他们在灾难管理中非常有用,并且由管理层的不同部门完成。应该指出的是,对于每个部门的工作,药剂师都是重要的人。
摘要。在基于FEM的EEG和MEG源分析中,已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。 尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果,但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。 为了克服这一点,我们开发了一种新方法,称为局部减法方法。 这种方法旨在保留减法方法的数学基础,同时也导致右侧稀疏的右侧,使其有效地计算。 我们通过将截止值引入减法来实现这一目标,从而将其影响限制在来源的附近。 我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。 在那里,我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。 此外,我们发现,对于EEG远期问题,与减法方法相比,局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。 此外,我们还展示了局部减法方法,在许多情况下,其他研究的方法就准确性而言。 对于MEG向前问题,我们显示了局部减法方法和减法方法,以产生高度准确的体积电流近似值。在基于FEM的EEG和MEG源分析中,已经提出了减法方法来模拟神经活动产生的传感器测量。尽管这种方法是一个严格的基础并产生准确的结果,但其主要缺点是它在实际应用中的价格昂贵。为了克服这一点,我们开发了一种新方法,称为局部减法方法。这种方法旨在保留减法方法的数学基础,同时也导致右侧稀疏的右侧,使其有效地计算。我们通过将截止值引入减法来实现这一目标,从而将其影响限制在来源的附近。我们在存在分析解决方案的多层球体模型中执行验证。在那里,我们证明了局部减法方法比减法方法要高得多。此外,我们发现,对于EEG远期问题,与减法方法相比,局部减法方法不太依赖于FEM网格的全局结构。此外,我们还展示了局部减法方法,在许多情况下,其他研究的方法就准确性而言。对于MEG向前问题,我们显示了局部减法方法和减法方法,以产生高度准确的体积电流近似值。因此,局部减法方法将减法方法的计算成本降低到使其可在实际应用中使用的程度,而无需牺牲较严格性和准确性,以下减法方法已知。
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术,但有时可能会很困难,并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病,如胆囊炎或胆结石性胰腺炎,是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测,但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络,从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度(3 级)的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好(准确率 74%)。可以对胆囊炎进行分类,准确率为 91%,对简单病例进行分类,准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
