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简化高级治疗技术转移
同样，加快这些疗法的技术转移归结为经验丰富的人员。虽然更悠久的方式具有更具标准化或平台的过程，但充满了自动化并能够缩放到越来越大的设备中，但如今，开发中的许多细胞疗法都是使用高度手动和开放的过程生产的。这本身需要训练有素且熟练的人员，但是其他关键考虑因素，例如流程所需的文档量以及如何将其模板用于CDMO的人员使用，可以降低技术转移。因此，重要的是确定CDMO是否具有及时进行技术转移的经验，知识和整体功能，并且没有时间表的任何干扰或延迟，就制造过程的状态较少。
一个基于高级深度学习的三流式混合模型，用于动态手势识别
挑战，我们提出了一种新型的三潮混合模型，该模型与RGB像素和基于骨架的特征相结合以识别手势。在过程中，我们对数据集进行了预处理，包括增强功能，以进行旋转，翻译和缩放独立系统。我们采用了三个流混合模型，使用深度学习模块的功率提取多功能融合。在第一个流中，我们使用预训练的成像网模式提取了初始特征，然后使用GRU和LSTM模块的多层来增强此功能。在第二个流中，我们使用预先训练的Resenet模块提取了初始特征，并通过GRU和LSTM模块的各种组合对其进行了增强。在第三次流中，我们使用介质管提取了手姿势的关键点，然后使用堆叠的LSTM来增强它们，以构建分层功能。之后，我们加入了三个功能以产生最终。最后，我们采用了一个分类模拟来产生概率图以生成预测的输出。我们主要通过利用基于像素的深度学习功能和基于POS估计的堆叠深度学习功能来产生强大的功能向量，其中包括具有带有划痕深度学习模型的预训练的模型，以实现无与伦比的手势检测功能。所提出的系统的设计旨在在挑战工业情况下有用并创建高效，无接触式的接口。我们对新创建的手持数据集进行了广泛的实验，并提出的模型达到了良好的性能准确性。
用QR技术简化库存管理
摘要 - 本摘要探讨了库存管理的关键作用以及信息技术对优化各个行业运营的变革性影响。当我们深入研究数字时代时，现代技术的集成（例如计算机化库存系统）彻底改变了组织的功能，降低成本，实时报告和加强数据安全。在这种情况下，我们的研究介绍了一个创新的自动化系统，旨在彻底改变如何管理其供应和设备，最终导致提高效率，准确性和流程精简。该系统设计的值得注意的方面之一是将QR码技术纳入库存过程。QR码为库存跟踪难题提供了有力的解决方案。这些二维条形码为存储，检索和传输有关库存项目的大量信息提供了一种有效且可靠的手段。拥抱QR代码技术提供的自动化和高级功能。这种集成为其日常运营带来了一个更可靠，准确和安全的信息系统，使机构与技术进步的最前沿保持一致。
用云技术货币分析简化应用现代化
应用程序组合中的许多挑战源于技术和运营债务。这些债务损害了业务敏捷性和运营弹性，导致TCO增加。因此，技术升级是任何数字化转型计划的关键先决条件。已达到生命终结（EOL）或支持结束（EOS）的软件版本效率低下，通常使用过时的安全补丁。因此，升级到最新技术（作为技术货币升级）对于维护无风险应用程序组合至关重要。这样的升级可以将技术债务减少10％–20％。
新不伦瑞克省战略计划流程指南
• GNB 将根据最新标准评估申请，无论申请提交日期如何。 • GNB 将自行决定以最能支持 NBPNP 目标的方式处理申请。这可以基于申请数量、个人申请质量、劳动力市场信息、经济预测和/或 GNB 确定的任何其他因素。 • GNB 将优先处理最有能力在新不伦瑞克省经济上立足的申请人（由 GNB 确定），并且不会按照先到先得的原则处理申请。 • 处理（或评估）任何申请的决定和结果由 GNB 全权决定；以及 • 颁发提名证书的决定由 GNB 全权决定。通过向 IRCC 提交申请，雇主和申请人同意并承认：
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
大脑年龄估计有限的贪婪双流模型
大脑年龄估计涉及从大脑图像中预测一个人的生物年龄，这为衰老过程和神经退行性疾病的发展提供了宝贵的见解。进行大规模的数据集进行医学图像分析是一项具有挑战性且耗时的任务。现有方法主要取决于大型数据集，这些数据集很难获得且昂贵。这些方法还需要具有大量参数的复杂，资源密集型模型，需要大量的处理能力。因此，至关重要的是开发创新的方法，可以通过有限的数据集并有效利用计算资源来实现稳健的性能。本文提出了一种用于脑年龄估计的新型基于切片的双流方法（贪婪的双流模型）。此方法解决了大数据集要求和计算资源强度的局限性。提出的方法结合了大脑的局部和全球方面，从而完善了对特定目标区域的关注。该方法采用四个骨干来根据本地和全球特征来预测年龄，并以最终模型进行年龄校正。我们的方法在同上的测试集上证明了3。25年的平均绝对误差（MAE），其中仅包含289名受试者。为了证明任何小数据集的方法的鲁棒性，我们使用IXI数据集分析了提出的方法，并在IXI的测试集上实现了4。18年的MAE。GDSM模型的代码可在https://github.com/iman2693/gdsm上找到。通过利用双流和贪婪的策略，这种方法实现了效率和稳健的性能，使其与其他最先进的方法相媲美。
