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引用：Rendeiro R，Jargus J，Nedoma J等。在广泛的行业应用中使用PDM和磷酸的混合物的可能性。
可以在具有不同应用不同的不同行业中发现掺杂磷颗粒的聚二甲基硅氧烷（PDMS）的混合物。这种混合物在照明，发光二极管（LED），柔性显示器，反爆炸（AC）溶液，发光温度计和多种类型的Sensors中起着特别重要的作用。机械发光和生物医学的领域正在蓬勃发展，并且也有可见光通知的潜力（VLC）。在这项综合综述中，提出了PDMS的基本特征和适合创建PDM和磷剂混合物的选定磷酸盐列表。在过去十年中，摘要和详细概述了这种观点混合的应用。
milpersman 1210-180 岸上指挥徽章 - MyNavyHR
1-833-330-MNCC askmncc@navy.mil https://my.navy/mil/ 参考文献 (a) 32 CFR 6 (b) OPNAVINST 1412.14 (c) NAVPERS 15665I (d) OPNAVINST 5400.45 (e) OPNAVNOTE 5450 (f) OPNAV N13 PDM（共享上尉指挥分配计划） (g) OPNAV N13 PDM（共享指挥官指挥分配计划） (h) OPNAV N13 PDM（共享早期指挥分配计划） (i) SECNAVNST 1211.1 1.目的。本条款规定了佩戴岸上指挥徽章的资格标准。设立岸上指挥徽章是为了表彰目前指挥或成功指挥过岸上活动的军官所承担的责任。在重大采购项目中担任关键领导职务的采购专业军官也有权佩戴岸上指挥徽章。2. 授权。根据参考文献 (a) 和 (b)，经行政筛选和选拔的上尉和初级军官在担任指挥官并成功完成正常任期（至少 6 个月）后，有权立即按照参考文献 (c) 中规定的方式佩戴岸上指挥徽章。以上尉或初级军官身份获得岸上指挥徽章的旗舰军官可以按照参考文献 (c) 中所述的“任期结束后”位置（左侧）佩戴徽章。无需授权书。
利用机器学习来进行能源基础设施中的预测维护：挑战和解决方案的评论
预测维护（PDM）已成为优化能源基础设施的可靠性和效率的重要策略。在本文中，我们对与利用机器学习（ML）技术相关的挑战和解决方案进行了全面综述，以进行能源领域的预测维护。在预测维护中采用ML算法具有减轻设备故障，减少停机时间和优化维护时间表的巨大希望。但是，一些挑战阻碍了基于ML的PDM策略的有效实施。这些挑战包括需要大量和高质量的数据集，集成异质数据源的复杂性以及在现实世界中ML模型的可解释性。为了应对这些挑战，我们讨论了各种解决方案和最佳实践。这些包括数据预处理技术来处理嘈杂和不完整的数据，提取有意义的见解的功能工程方法以及建模可解释性方法，以增强对ML预测的信任和理解。此外，我们探讨了领域知识和人类专业知识与ML算法的整合，以提高预测准确性和相关性。此外，我们研究了边缘计算和分布式ML技术在实现实时预测性维护中的作用，尤其是在远程或资源受限的环境中。我们还讨论了在基于ML的PDM解决方案部署中法规合规性，隐私保护和道德考虑因素的重要性。
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
Bahrudin Hrnjica，Selver Softic。制造业中的可解释人工智能：预测性维护案例研究。IFIP 生产管理系统进步国际会议 (APMS)，2020 年 8 月，塞尔维亚诺维萨德。第 66-73 页，�10.1007/978-3-030-57997-5_8�。�hal-03635701�
预测性维护 (PdM) 可预测维护需求，以避免与计划外停机相关的成本。通过连接设备并监控设备生成的数据，我们可以识别导致潜在问题或故障的模式。这些见解可用于在问题发生之前解决问题。这种预测设备或资产何时需要维护的能力使我们能够优化设备寿命并最大限度地减少停机时间 [1]。可解释人工智能 (XAI) 的基本试金石是机器学习算法和其他人工智能系统，它们产生的结果人类可以轻松理解并追溯到起源 [2]。在本案例研究中，我们将考虑制造业中的维护领域。更准确地说，我们将通过将可解释的 AI 输出作为决策和预测的基础来处理 PdM。
国家生命统计报告
•在2016年最大的种族和西班牙裔 - 原始群体中，PDM的率提高到2016年至2021年：白人的24％（从每1,000胎的7.0分增加到8.7个出生到8.7），黑色为25％（11.8％至14.7），西班牙裔（9.5至12.2）（9.5％至12.2），美国印度和阿尔斯克斯（21.3）（从21.3％到21.3）（从21.3％到34％）（从21.3％）（从21.3％） 8.8至12.5）母亲。夏威夷人或其他太平洋岛民母亲的13％增加（从18.4到20.7）并不显着（表2）。•在2021年，白人母亲的PDM率最低（8.7），其次是西班牙裔和亚洲人（分别为12.2和12.5，差异无统计学意义），黑色（14.7），本地夏威夷人或其他太平洋岛民（20.7）以及美洲印第安人或阿拉斯加本地人（28.6）母亲（28.6）母亲。这种模式通常与2016年（表2和图2）一致。
T9602 OEM安装的湿度和温度传感器
用户可以在以下链接下载应用指南 AAS-916-127。用户将找到在更新模式下与数字传感器接口所需的固件要求，以及将脉冲密度调制 (PDM) 输出转换为模拟输出所需的过程。
探索从预防性维护到...的转变
摘要。多年来，制造公司进行维护的方式取得了进步。他们已经开始从预防性维护 (PM) 过渡到预测性维护 (PdM)。随着数字孪生 (DT)、物联网 (IoT) 和智能制造 (IM) 等技术的引入，世界正在迅速变化，从而使公司能够优化现有流程、产品并降低成本。现有文献在维护转型的端到端优化方面提供了有限的调查和最佳实践。本文旨在探讨 (a) 从 PM 到 PdM 的过渡和 (b) 利用 DT 和 IM 进行维护优化。本文阐明了端到端维护优化的范围和特点，以实现资产正常运行时间和成本效益。研究结果可以帮助行业了解预测性维护和端到端优化技术的引入和进步，从而有利于调查和说明公司如何向前发展。