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全球共享的自动化操作模型...
最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。 创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。最终在大规模现场试验中转移了数千名乘客和数百个货物单元，这些试验在其欧洲的飞行员城市召集了70多种多种类型的自动车辆（公共汽车，班车，乘用车，乘用车，送货机器人，最终设计的船只，其中一些已在整个条件上进行了改装），并且在项目中又有了一个固定的杂物，并且在此条件上进行了调整），并在此条件下（杂物），并在杂物中均已改装）。移动性作为服务（MAA）和物流作为服务（LAAS）计划。创新的车辆概念和CCAM（合作连接和自动化的移动性）服务已被试行，导致了大量的数据收集，性能和主观性，为模拟和影响评估研究铺平了道路，并就安全性，效率，环境，能源消耗和社会问题铺平了道路。
影响评估研究：Dalmia Bharat 基金会的 DIKSHa 计划
尽管印度的识字率在过去几十年稳步提高（73%），教育水平也可能不断提高（2011 年人口普查），但要达到理想的入学率还有很长的路要走。青年劳动力参与率 (LFPR) 从 2017-18 年的 38.2% 小幅上升至 2020-21 年的 41.4%。然而，受过教育的人失业率持续居高不下，这也表明他们的就业能力存在重大问题。2017-2018 年，该国青年失业率高达 17.8%，降至 12.9%。然而，尽管多年来逐渐下降，但城市地区女性失业率仍是一个主要障碍，失业率接近 25%（MoSPI，2022 年）。此外，根据《时间使用调查》（2022 年），34.1% 的年轻人参与了与就业相关的活动，其中女性参与率仅为 14.2%。这些性别差异与家庭中女性提供的大量无偿家务服务有关。
使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型
术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。
针对新型空间应用的耐辐射多波段无线电系统的设计 IEEE 空间硬件和无线电会议 (SHaRC 2020) 特别会议
• SDR 已经建立 • 通常用于单个应用程序/单元 • 操作频带有限 高可靠性： • 高质量和机械尺寸 • 高成本 • 长交货时间 • 高功耗 低可靠性： • 无辐射效应背景 • 低频率范围（< S 波段） • 不符合任务 ICD