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全球行业的变革技术
本文档可能包含有关SPN的财务状况，运营结果和业务策略的前瞻性陈述。这些前瞻性陈述基于SPN对尚未发生的情况和事件的估计，预测和假设。尽管SPN认为前瞻性陈述是合理的，但他们不确定。前瞻性陈述涉及已知和未知的风险，不确定性和其他因素，在某些情况下，这些风险和其他因素超出了SPN的控制，并且可能导致实际结果，绩效或成就与前瞻性陈述（以及过去的结果）所表达的或暗示的情况有实质性差异。spn对本演示文稿中任何前瞻性陈述的准确性不做任何陈述或保证，不应对此类陈述不适用。可以通过诸如“目标”，“预期”，“继续”，“继续”，“可以”，“估计”，“期望”，“预期”，“预期”，“五月”，“五月”，“计划”，“预测”，“应该”，“应该”，“意志”，“意志”或“意志”或其他类似的表达方式或其他类似表达方式预测未来事件或趋势的类似表达方式的词，可以预测未来或趋势。
Rajiv Gandhi知识技术 - RGUKT -HUB
技能集：C ++，Python，计算机视觉，数据结构，深度学习，算法，LLM，RAG，Deepstream，Deepstream，Tensorrt实习期限：6个月的绩效：绩效永久性效果Stipend咨询索引：20,000个月份：20,000
从FOM Technologies购买R/D设备的特定设备。
在GPS和运动特定设备中。FOM SLOT-DIE涂料设备在各个领域的新材料研究中起着至关重要的作用，现在还包括消费电子和电子可穿戴设备。FOM Technologies是
中风后eHealth Technologies - 基于上肢恢复的康复：系统评价
背景：中风是最常见的脑血管疾病之一，通常影响60岁及60岁以上的人。它导致各种需要运动和认知康复的残疾。中风后康复对恢复至关重要，特别是对于上肢障碍，这会影响大约80％的中风幸存者。常规康复经常面临诸如成本，可及性和患者依从性之类的障碍。相比之下，EHealth Technologies通过提供可访问，具有成本效益和引人入胜的康复解决方案提供了有希望的选择。目的：尽管许多系统的评论探讨了基于技术的康复的各个方面，用于中暑上肢恢复，但显然缺乏这些发现的全面综合。此差距提出了挑战，这主要是由于关注特定技术，这使理解这些干预措施的整体有效性变得复杂。因此，临床医生和研究人员可能会发现很难整体评估该领域，这可能会阻碍临床实践中明智的决策。本评论综合了从系统评价中评估eHealth技术干预措施对中风后的上肢恢复的有效性的证据。进行了两个主要问题：（1）基于EHEADH技术的疗法是否比中风康复的常规疗法更有效？（2）基于低成本技术的康复的主要临床考虑因素是什么？方法：使用基于人群，干预，比较，结果和研究设计（PICOS）框架的预定义纳入标准，在PubMed，PubMed，Scipus，Scopus，Embase和Google Scholar中进行了全面的文献搜索。包括英文发表的无日期限制的系统评价。Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）流程图指导研究选择。使用多个系统评价（AMSTAR 2）标准评估方法学质量。结果：总共筛选了1792个记录，从而在2019年至2023年之间发表了7项系统评价。这些评论涵盖了95项研究，涉及2995名参与者，急性，亚急性和慢性中风阶段平均年龄为58.8岁。干预措施包括Telerebilitation，移动健康（MHealth）应用程序，增强现实（AR），虚拟现实（VR），可穿戴设备和Exergames。与常规疗法结合使用AR和VR表现出潜在的好处（例如，AR显示上肢功能的显着改善，标准化的平均差异为0.657； P <.001），而独立有效性的证据尚未确定，由于在研究设计，干预方案和结果测量中，由于异质性而导致异质性。由于方法上的局限性，大多数评论被评为质量较低。结论：EHealth Technologies有望通过在提供引人入胜的干预措施时解决诸如成本和可及性之类的障碍，以增强上肢康复后。然而，该领域仍然没有足够的证据来建立明确的疗效。未来的研究应集中于标准化方案，优化诸如剂量和任务特异性之类的神经康复原则，并改善方法论严格，以更好地评估这些干预措施的长期影响。
关键卫星技术要观看
卫星的区别是它们在空间环境中发射和运行的能力而没有物理支撑或维修多年来测量的卫星。今天，我们看到了他们的设计和生产革命，从单个单位手工工作转移到大型批次和生产线制造。非对定位的卫星轨道（NGSO）卫星的大小和重量大大减少，因为它们的数量是在数百个和您的砂中测量的，以产生一个有效的星座，能够满足或超过我们只能从一个工作的geostarationary轨道（GEO）卫星中获得的东西。技术进入图片，以设计强调成本和易于测试以及发布的设计。从那里，航天器总线子系统是小型化的，但是它们必须执行发电和存储，态度和轨道控制，热管理和温度控制，遥测和命令的既定功能。有趣的是，许多关键组件，例如星形跟踪器，反应轮和离子推进器，都是由主要承包商而不是从美国和海外的传统专家开发和生产的。但是，这可能会像丰田一样，在这里采购大多数组件而不是在内部制造。因此，良好的“做出购买”决定对于实现成本/有效供应链可能会变得越来越重要。
基于硅后硅技术的半导体物理
摘要摩尔的定律终于接近了最终的物理限制，因为最先进的微处理器现在的晶体管在频道中仅宽14纳米，并且微电子行业已经进入了后期的时代。将需要真正的新颖物理学来通过开发新材料，原理，结构，设备和新型体系结构来扩展它。鉴于硅的成功主要从其高质量的本地氧化物SIO2和现有的广大专业知识和基础设施中受益，因此硅的完全替代很快就不太可能在很快发生。在这次演讲中，我将介绍我们最近对基于硅后的技术的半导体物理学的研究（3）GE孔自旋量子材料的理论设计，以加快量子操作的速度超过GHz。参考文献[1] Ruyue Cao，Qiao-lin Yang，Hui-xiong Deng*，Su-huai Wei*，John Robertson和Jun-Wei Luo*，通过降低原子间键合强度，降低光学声子，自然634，1080（2024）。[2] G. Wang，Z.G。Song*，Jun-Wei Luo*和S.S. Li，物理学。修订版b 105，165308（2022）。[3] J.X.Xiong，S。Guan *，Jun-Wei Luo *和S.S. Li，物理。修订版b 103，085309（2021）。[4] Jun-Wei Luo *，S.S。Li和A. Zunger *，物理。修订版Lett。Lett。119，126401（2017）。 查询：3943 6303119，126401（2017）。查询：3943 6303
第18章将AI和量子技术整合为可持续供应链管理
本章研究了整合人工智能（AI）和量子技术以在供应链管理中促进可持续实践的协同潜力。随着对环境责任和道德采购的重视，组织正在寻求创新的解决方案来优化其供应链，同时最大程度地降低环境影响。通过利用AI的预测能力和量子计算的计算能力，本章探讨了组织如何增强决策过程，优化资源利用并促进跨供应链的可持续性。通过案例研究和实际示例，本章演示了AI和量子技术的整合如何能够实现实时监控，预测分析和自适应优化策略，最终有助于更可持续和有弹性的供应链生态系统。
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