.08 SQCS 使用两类专业要求(以特定术语标识)来描述他们对公司施加的责任程度,如下所示: • 无条件要求。公司必须在所有与此类要求相关的情形下遵守无条件要求。SQCS 使用“必须”一词来表示无条件要求。 • 推定强制性要求。公司还需要在所有与此类要求相关的情形下遵守推定强制性要求;但是,在极少数情况下,公司可以偏离推定强制性要求,前提是公司记录偏离的理由以及在特定情形下制定的替代政策或执行的程序如何足以实现推定强制性要求的目标。SQCS 使用“应该”一词来表示推定强制性要求。
智能装备、智能工厂等信息物理融合系统的智能制造技术引领制造业方式变革,重构产业价值链体系。引领这一发展的是网络众包、协同设计、大规模定制、精准供应链管理、生命周期管理、电子商务等新型制造模式。新型制造模式以智能终端产品为载体拓展了可穿戴智能产品、智能家居、智能汽车等新型制造领域。新一代信息技术与制造业紧密结合,带来一场影响深远的产业革命。这场新产业革命形成了新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。
美国能源部 (DOE) 劳伦斯利弗莫尔国家实验室位于加利福尼亚州利弗莫尔,负责生成和控制大量与核武器研究和测试有关的机密文件。*由于您担心实验室可能存在间谍活动,以及机密文件被盗对国家安全的影响,您于 1990 年 1 月要求我们 (1) 确定实验室机密文件丢失的程度,以及 (2) 评估实验室保管的机密文件问责制是否充分。随后,我们与您的办公室达成协议,将我们的审计范围限制在实验室保管的约 600,000 份机密文件。2 我们还评估了 DOE 对实验室机密文件控制计划的监督是否充分。
在本文档中使用的名称和材料的介绍并不意味着Unido秘书处关于任何国家,领土,城市或其作者或其作者的法律地位,或者关于其边界或边界或经济系统或经济体系或发展程度的划定的任何意见的表达。诸如“全球南方”,“开发”,“工业化”或“开发”之类的名称旨在为了统计方便,不一定表达对特定国家或区域在DE Velopment过程中所达到的阶段的判断。本报告中使用的地图仅是出于说明目的,并不意味着Unido的任何意见表达,关于任何国家或土地的法律地位或有关边界或边界的界定。提及公司名称或商业产品并不构成Unido的认可。
材料和部件老化对于核电站和其他核设施的安全、可靠和经济运行至关重要。老化会影响检查频率、部件维修或更换频率,并最终影响核设施的使用寿命。太平洋西北国家实验室 (PNNL) 的科学家和工程师了解老化的重要性,并运用我们的专业知识开发更坚固的材料,了解材料降解的条件,在缺陷导致故障之前检测出缺陷,并开发修复或减轻老化相关损坏的技术。在 PNNL 进行的研究和开发支持了美国目前运行的轻水反应堆 (LWR) 机组的持续运行,并可以支持部署未来更安全、更经济的核系统。
在《灾难情况下的护理:一封信报告》之后,2012 年对这些概念进行了更深入的探讨,并于 2013 年为规划人员创建了一个工具包,重点关注特定的灾难事件指标和触发因素 [2,3]。十年后,在 2020 年初,另一场潜在的大流行迫在眉睫。这一次是由于一种新型冠状病毒 (SARS-CoV-2,导致 2019 年冠状病毒病或 COVID-19) 的出现,这是一种类似于严重急性呼吸综合征 (SARS) 和中东呼吸综合征 (MERS) 冠状病毒的β冠状病毒。危机护理标准 (CSC) 的原则现在和十年前一样重要。在撰写本文时,现在说 COVID-19 疫情的走向还为时过早,尽管它在中国境内迅速蔓延,伴随而来的是病例数量的急剧上升
免疫检查点抑制剂已成功治疗肺,肝,乳腺癌,肾脏和皮肤癌。然而,不同癌症类型之间免疫模型和可变药物反应的复杂性在免疫肿瘤学中构成了重大挑战。为了促进大规模的药物发现,ATCC创建了具有高内源性表达的肿瘤和免疫细胞系的检查点抑制性疗程和共刺激性表达水平。这些细胞系包含伽马干扰素激活位点(气)回应元件,活化T细胞的核因子(NFAT) - 回答元件或活化B细胞的核因子Kappa-Light-chain-Enhancer(NFKB,) - 可用于跟踪候选候选者的Luciferase Gene上游的响应元件。投资组合包括临床相关
数据在数字创新中发挥着核心作用,这一点早已显而易见。数据是服务的源泉,可以提高制造业的生产力、改善医疗保健、让城市更加清洁,这只是其中的几个例子。然而,《欧洲数据战略》2 早在四年前就已确定,80% 的数据仍未得到利用。这些数据从未流入所谓的数据价值链,即创新的数字核心。造成这种情况的原因有很多:未存储在云中的数据难以访问。此外,数据所有者往往缺乏互操作性,或者他们只是不愿意共享数据。因此,《欧洲数据战略》提出了一个监管框架,以在欧洲单一市场中实现公平的数据经济,并促进基于数据的创新,这种创新主要通过在基于共享欧洲数据空间的生态系统中共享数据来实现。3
本演示论文讨论了一个可扩展的平台,用于面向预测性维护解决方案的新兴数据驱动 AI 应用程序。我们提出了一个通用的 AI 软件架构堆栈,用于为超过 10 万种类似类别的工业资产构建各种 AI 应用程序,例如异常检测、故障模式分析、资产健康预测等。作为 AI 系统演示的一部分,我们确定了以下三个关键讨论主题:跨多个资产扩展模型训练、多个 AI 应用程序的联合执行;以及弥合当前开源软件工具与新兴 AI 应用程序需求之间的差距。为了展示其优势,AI Model Factory 已经过测试,可以为风力涡轮机、油井等各种工业资产构建模型。该系统部署在 API Hub 上进行演示。
