XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSSC
第二届智能传感器、信号处理和通信技术进步国际会议（ICASSCT-2024）日期和时间 22 – 23 日
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程，选出最佳论文进行演讲，其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
单位 - I基本原理：信息安全概论 - 信息的关键特征 - NSTISSC安全模型 - 信息的组件
过程是书面说明，用于完成当未经授权的用户获得组织的过程时，它对信息的完整性构成威胁。教育员工维护程序与确保信息系统一样重要。安全程序中的lax在纠正局势之前损失了超过一千万美元。
SSC-478 - 船舶结构委员会
这项工作展示了常见铝壳到框架角焊缝连接的平面响应。这种不匹配的焊缝尚未经过广泛测试，尽管它们对于结构的整体拉伸响应至关重要。完成了一项涵盖 5086 和 6061 合金的测试程序、广泛的基础材料特性以及交叉焊缝硬度分布和热影响区 (HAZ) 特性。测试了 18 个不同焊缝尺寸和合金的样本，每个设计重复三次。对于 6061 样本，焊接热输入对最终强度有很大影响，而对于 5086 样本，强度略有降低，但结果显示对焊接热输入的敏感性要小得多。给出了峰值强度和近似负载延伸曲线，以及未来 FEA 和设计方法验证的数据。
SSC-477 - 船舶结构委员会
美国海军、空军、美国国家航空航天局和其他组织都为结构健康监测传感器、数据采集硬件以及处理和解释结果数据的技术的开发做出了贡献，这些数据可用于从民用基础设施到太空飞行器等各个领域。一套前景光明的传感器和数据采集硬件，是根据与美国国防部和美国国家航空航天局签订的多项合同开发的，最近获得了商业开发和生产的许可。本报告中详述的研究调查了新的商用现成结构健康监测硬件是否适合用于海军或商用水面舰艇，如果不适合，海军应该研究哪些改进或修改，以开发能够检测在役船舶结构缺陷的健康监测系统。
Farmentalg获得FSSC 22000认证，加入UN Global Compact，并揭示新的视觉标识
Fermentalg是微藻研究和生物工业剥削的专家，旨在提供可持续的解决方案和创新产品，从而有助于发展健康，自然和高性能产品。我们的业务：可持续解决方案的开发，生产和营销以及来自微藻的活性成分，用于营养，健康和环境。营养脂质，替代蛋白质，天然食品着色和创新的环境解决方案构成了我们公司当前和未来的产品。发酵股股票在巴黎的EuroNext增长（FR0011271600-藻类）上列出，并且符合PEA -PME的资格。它已从Elthifinance ESG评级获得了示例性评级（90/100），这是一家专门从事欧洲市场上列出的中小企业ESG表现的评级机构，有利于社会负责的投资（SRI）。
ISSCC 2025 高级计划 - 草案 2-1-2025
“解锁创新：电路技术和芯片间链路和小芯片生态系统的新方法” “空间应用的无线通信技术：从卫星到碟形天线和智能手机” 90 分钟的教程提供背景信息并回顾特定电路和系统设计主题的基础知识。在全天的高级电路设计论坛上，顶尖专家以类似研讨会的形式介绍最先进的设计策略。论坛面向技术领域经验丰富的设计师。2 月 16 日星期日，有两场活动：“指导课程/网络宾果”将于下午 4:00 开始。此外，学生研究预览 (SRP) 将于晚上 8:00 开始，其中包括 60 秒的介绍性演讲，随后是来自世界各地选定的研究生研究人员的海报展示。SRP 将以 Jan Rabaey 教授 (加州大学伯克利分校) 的一场鼓舞人心的演讲开始。2 月 17 日星期一，ISSCC 2025 上午 8:00 就“推动人工智能革命的硅引擎”这一主题提供四篇全体会议论文。 星期一下午 1:30，有五场平行技术会议，随后是下午 5:30 向所有 ISSCC 与会者开放的社交时间。社交时间与图书展示和作者访谈同时举行，还将包括演示会议，展示海报和选定论文的现场演示。2 月 18 日星期二，上午和下午将有六场平行技术会议。图书展示和作者访谈将伴随第二次演示会议。周二晚上包括三项活动，标题为：
国际干细胞科学学会（ISSCR）“关于人类干细胞的使用...
附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准，用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记，并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
与机器学习和使用NDEA在开发计划中进行聚类：石化两阶段SSC
这项研究利用机器学习（ML）来改善伊朗石化行业两级可持续供应链中决策单位（DMU）的评估。在90个时间段内进行了28个单位的效率计算。根据可持续性标准选择了供应链的输入和输出，通过使用机器学习和网络数据信封分析（NDEA）的混合方法来促进生产计划和单位开发的准确估计。目标是将ML聚类方法与网络NDEA模型一起使用，以确定用于对均质单元进行分类的最有效的聚类算法。我们研究的主要目标是利用机器学习技术来提高决策过程的准确性，特别是在类似单元的聚类中以评估效率。主要目标是通过将它们与每个集群中最有效的单元进行比较来创建提高低效单元的性能的策略。通过实施深层嵌入式聚类算法，我们发现了效率评估和开发计划的实质性改善。聚类结果与传统NDEA模型之间的对比突出了聚类在评估有效边界和启用集中发展策略的近端方面的重要性。这项研究强调了使用ML进行聚类的重要性，以提高工业设施可持续发展的效率评估和战略计划。结果表明，与使用DEA的非聚类方法相比，使用聚类来评估单位的相对效率，可以平均降低与群集效率边界效率低下的单位距离的18％，这代表了效率低效率单位的更可实现的理想目标。