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SCG Chemicals 的数字可靠性平台如何利用人工智能 APM 来防止意外停机导致其价值链中断
该设施是使用大数据平台和分析软件收集和分析生产和机器操作数据的中心。同时，人工智能和机器学习技术分析设备状态并提供规范性建议和措施。团队访问信息并将其与实时数据关联的速度越快，他们就能越快地解决和识别发生的错误。结果是提高了工厂运营效率，并尽早发现异常，以防止设备损坏或故障。
利用了泥沙微生物燃料电池中生物电力产生的用过的咖啡地
摘要：这项研究检查了使用不同水性的咖啡渣的利用，该咖啡园具有不同的水性训练方法，用于从沿海底栖沉积物通过沉积物微生物燃料电池（SMFC）系统的生物电力产生。评估了SCG水性提取的不同方法，包括冲洗和干燥SCG（SMFC-CRD），浸入，冲洗和干燥（SMFC-CRID），单独干燥（SMFC-CD）和未经处理的SCG（SMFC-C）（SMFC-C）。使用预处理可显着降低SCG中的咖啡因浓度，而SMFC-Crid达到了最低浓度为0.021±0.001 mg/g。SMFC-CRD在闭路运行过程中导致了213.7 mA/m 2的最高电流密度的产生，并且在SCG中的咖啡因含量合适的咖啡因含量为0.275±0.001 mg/g，在极化测试中表现出96.9 mW/m 2的最高功率密度。这项研究可以提供一种具有成本效益的方法来重用SCG（即128 g），同时产生生物电度作为替代能源。这些结果表明，使用SCG进行预处理对于达到最佳功率密度和降低SMFC系统中的咖啡因浓度至关重要。
用于分析流体流动中颗粒行为的更简单的粗颗粒模型的开发
摘要：为减少计算量，本文提出了一种新的、更简单的粗粒模型 (SCG)，利用离散元法 (DEM) 分析稀薄系统中流体流动下的颗粒行为。在 SCG 模型中，粗粒 (CG) 颗粒以与现有粗粒模型相同的方式从原始颗粒中放大；但是，建模概念与其他模型不同。SCG 模型侧重于流体阻力引起的加速度，CG 颗粒的加速度与原始颗粒的加速度一致。因此，该模型仅施加以下简单规则：颗粒密度与颗粒直径平方的乘积为常数。因此，该模型具有可在 DEM 模拟中轻松实现的功能，以理解建模的物理现象。通过比较均匀和涡流场中 CG 颗粒和原始颗粒的行为来验证该模型。此外，通过在分类器中表示粒子行为，确认了 SCG 模型在模拟真实稀释系统中的可用性。因此，使用 SCG 模型可以更简单地分析稀释粒子浓度系统中的粒子行为。
共享护理青光眼方案（SCG）的回顾性定量分析在监测COVID-19
青光眼是一种慢性眼睛状况，其中绝对或相对的眼内压（IOP）会损害视力神经和视觉[1-3]的恶化。IOP的相对增加是指在标准化正常范围内的水平，但对于某些患者而言仍然很高，导致失明。几项研究将IOP确定为防止视力恶化的唯一可修改风险因素。这些研究还强调了及时干预措施管理青光眼进展的重要性[4,5]。它是全球失明的主要原因之一，与白内障相比，由于其不可逆转的性质，它比白内障更有害[6]。定期监视IOP，光盘和视野对于允许在这种情况下及时管理和干预至关重要，这是由于条件的沉默渐进性[3]。
DODM 5200.45，“原始分类授权机构和撰写安全分类指南”，2025年1月17日
图2。OCA Verification Example .......................................................................................... 12 Figure 3.Process to Determine if Information Can be Classified ............................................... 17 Figure 4.Original Classification Process..................................................................................... 19 Figure 5.Classification Factors to Consider ................................................................................ 20 Figure 6.Example of Core SCG .................................................................................................. 25 Figure 7.Example of Framing Components ................................................................................ 50 Figure 8.Examples of the Use of Framing Components ............................................................. 51 Figure 9.Examples of Mitigation Strategies ............................................................................... 52 Figure 10.Example of an SCG Cover Page ................................................................................ 55 Figure 11.Example of Authority Statement ................................................................................ 56 Figure 12.Examples of Purpose Statement ................................................................................. 56 Figure 13.Examples of Applicability Statement ......................................................................... 57 Figure 14.Example of Classification Challenges Statement ....................................................... 57 Figure 15.Example of OPSEC Statement ................................................................................... 58 Figure 16.Example of Public Release Statement ........................................................................ 58 Figure 17.Example of Foreign Disclosure Statement ................................................................. 58 Figure 18.Examples of Differing Levels of Classification ......................................................... 59 Figure 19.Example of Referencing Other Source or SCG .......................................................... 60 Figure 20.Example of the Use of Enhancement Statements ....................................................... 61 Figure 21.Example of Data in Proper SCG Format .................................................................... 61 Figure 22.Examples of Classification by Compilation in an SCG ............................................. 62 Figure 23.建议的临时分类指南的建议格式................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 63
心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
关于朴茨茅斯詹姆斯·卡拉汉（James Callaghan）Drive Portsdown技术公园以西的土地
这一共同基础声明（SCG）是朴茨茅斯市议会（PCC）与南部遗产物业之间共同商定的声明，并从理事会和Heritage Property Southern的代理商Edward Heron Mrics Limited（2023/24）中写的信件，包括附录1和2。，它就南部理事会和遗产物业之间的关键问题的立场和理解列出了南部的关键问题，就Portsdown技术园以西的土地上的土地上的土地计划中的草案分配草案。此SCG对任何一方都没有约束力，而是规定了一个明确而积极的方向，以告知正在进行的战略和计划制定。应注意，这仅是这两个组织之间的双边协议。以下文档为SCG的附录形式：
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
Kirkby Lonsdale Fire Recovery策略
紧急服务离开现场后，地方当局将在恢复中担任主角。在响应阶段很早就显然会对Kirkby Lonsdale及其社区产生持续的重大影响。符合政府指导，恢复阶段是在紧急情况开始后最早的机会开始的，与响应阶段一致。在这方面，战略协调小组（SCG）做出了决定，以建立一个恢复咨询小组（RAG），以更详细地协调恢复问题。新成立的恢复咨询小组的第一次会议于12月9日举行，由Westmorland and Furness Council主持，作为紧急响应的一部分向战略协调小组（SCG）报告。