嵌入式人工智能包括各种技术,从高级算法到高度专业的计算系统。智能嵌入式系统在汽车,航空航天,医疗保健和物联网等各个行业中起着越来越重要的作用。在考虑智能嵌入式系统所带来的日常生活的位置时,了解其安全性的重要性非常重要。为了确保其高性能,能源效率和鲁棒性,必须确保严格的任务计划。我们对定期和独立的先发制件任务的硬实时容忍度安排的问题感兴趣。本文着重于为这些系统提出一种容忍度的调度算法。通过使用看门狗计时器,该计时器允许智能嵌入式系统通过检测处理器错误并采用最早的截止日期(EDF)算法来更加自治,以允许我们的系统尊重时间约束。目的是通过确保尽管存在故障来确保执行关键任务,以提高可靠性和效率。设计和实施嵌入式系统的耐故障调度算法是各个行业的关键方面。这有助于提高智能嵌入式系统的可靠性和安全性,这对于确保系统的平稳操作至关重要。
摘要目标在印度治疗的化学疗法转移性转移性结直肠癌(MCRC)患者中Tas-102加上贝伐单抗的实用性数据有限。方法的患者被诊断出患有化学疗法 - 依恋MCRC,被定义为至少在2017年1月至2022年1月之间接受了至少先前的奥沙利铂和虹膜疗法 - 基于基于化学疗法,并且在追溯分析了TAS-102和Bevacizumab的结合中,他们开始使用TAS-102和Bevacizumab的组合进行治疗。研究的主要终点是Kaplan - Meier方法对中位总生存期(OS)估计。结果143例满足预定的纳入标准的患者的数据被包括在内。左侧CRC占主导地位(78%),患者具有超过两个远处转移的部位(87%),其中41%的患者至少有两条先前的治疗。中位随访11.6个月,整个队列的中位OS为10.9个月,而无进展的中位生存期为4.4个月。组合的耐受性很好,最常见的3/4级副作用是中性粒细胞减少症(25%),贫血(6%)和血小板减少症(4%)。剂量改良,尽管这并不需要在任何患者中永久停止TAS-102。改善OS的预后,切除的原发性的存在(p <0.001),而标志环组织学预测下方OS(p <0.001)。在当前研究中没有停止组合的要求,这是该组合的耐受性良好的基础。结论TAS-102和贝伐单抗的组合是MCRC患者的效率和安全治疗选择,他们至少接受了两条先前的全身治疗。
牧师:John F. Horan 牧师,O.Carm. x1001 教区代理:Christopher Iannizzo 牧师,O.Carm. x1003 驻地/牧师:Michael T. Driscoll 牧师,O.Carm. x1055 Richard F. Champigny 牧师,O.Carm. x1002 行政助理 Khrisna Kellerman x1022 财务总监 Diane Donnelly x1054 福音传播总监 Francesco Pennacchie x1050 建筑和场地 Daniel Sexton (561) 239 - 1022 音乐部 Rosemary Stone x1052 宗教教育总监 Susan Fahey Kessler x1015 学校校长 Debbie Armstrong (561) 392 - 9160 职业 - 加尔默罗会 Fr.圣安东尼 (845) 344 - 2225 圣召 - PB 教区 丹尼尔·达萨神父 - 贾勒 (561) 775 - 9500 天主教公墓 和平之后圣母公墓 (561) 793 - 0711
doi:10.5935/1806-6690.20250040主编:JosuéBispoda Silva教授 - josue.bispo.bispo@ufms.br *for Suoltunence for Fornecore for Fornecore for Geuredence for Gualligention for Publication 12/08/2024;批准于2010年7月10日获得批准1摘自硕士对第一作者的论文提取的文章,该作者提交给农学的研究生课程 - 农作物科学,马托·格罗索(Mato Grosso do Sul(UEMS),a aquidauana),阿奎达阿纳(UEMS),阿斯奎达瓦纳 - MS,巴西2号州立大学2号州立大学Mato grosso do sul(uems),aquidaana -ms@aquidauana -ms,jiovms,ji ovan, 0009-0002-0414-8136),steiner@uems.br(OrcID ID ID 0000-0001-9091-1737)3Maranhão州立大学(UEMA)(UEMA) (UEMS),Cassilândia-MS,巴西,Jorge.aguilera@uems.br(Orcid ID ID 0000-0002-7308-0967)5 Mato Grosso Do Sul(UFMS)联邦大学
Selected Conference Topics Fault detection and isolation Fault tolerant control / fault recovery Cyber- physical security Resilience Networked control system Health monitoring Intrusion detection in CPS Decision making AI for fault diagnosis Discrete event and hybrid systems Supervisory control Fault-forecasting methods Data-driven methods Maintenance policies Risk analysis Safety Control Transportation systems Automobile Ground / Aerial Autonomous vehicles Power plants / energy transport Chemical processes Aeronautics / aerospace土木工程水分配系统通信网络机器和机器人医疗设备puigupc,spainvicenc.puig(at)upc.eduifac safeprocess tc6.4
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摘要:在云计算和大型分布式系统的时代,确保不间断的服务和操作可靠性至关重要。常规的容错技术通常采用反应性方法,仅在出现问题后解决问题。这可能导致性能恶化和停机时间。通过预测机器学习模型,这项研究为分布式系统提供了主动的容错方法,从而防止了大量故障。我们的研究重点是将最先进的机器学习算法与大量操作数据流的实时分析相结合,以预测系统中的异常和可能的故障。我们采用了有监督的学习算法,例如随机森林和梯度增强,以高精度预测故障。预测模型经过历史数据的培训,捕获了在系统故障之前的复杂模式和相关性。通过这种主动方法使早期缺陷检测成为可能,可以采取预防补救措施,减少停机时间并保留系统完整性。为了验证我们的方法,我们在模拟的分布式系统环境中设计并实施了一个故障预测框架,该框架反映了当代云体系结构。我们的实验表明,预测模型可以成功预测各种故障,从硬件失败到网络破坏,并在大量的交货时间内,为实施预防措施提供了关键的窗口。此外,我们评估了这些先发制人行动对整体系统性能的影响,突出了可靠性的提高和平均恢复时间(MTTR)的减少。我们还分析了在多种多样的动态分布环境中提出的解决方案的可伸缩性和适应性。通过与现有的监视和管理工具无缝集成,我们的框架可显着增强容错功能,而无需进行当前系统的大量重组。这项工作介绍了一种使用预测机学习模型在分布式系统中的可容忍度的主动方法。与传统的反应性方法响应失败后,这项工作集中在预测故障之前。
我们知道,在怀孕期间进行测试可能会令人担忧,我们希望以下信息对您有所帮助,并使您放心。我为什么要进行此测试?您已被邀请参加此测试,因为您可能患有妊娠糖尿病(怀孕中的糖尿病)的危险因素。有时这缩写为GDM。妊娠糖尿病会在怀孕期间和出生后为您和您的婴儿造成问题。如果检测到条件并管理良好,可以降低风险。您可能会在怀孕期间的任何阶段(长达36周)向您提供此测试。如果您的妊娠期超过36周,则您的助产士或产科医生将讨论您的选择,如果有GDM正在发展的迹象。妊娠糖尿病是在怀孕期间出现的高血糖,通常在分娩后消失。它可以在怀孕的任何阶段发生,但在妊娠中期或三个月更常见。当您的身体无法产生足够的胰岛素(一种有助于控制血糖水平的激素)以满足怀孕期间的额外需求时,就会发生这种情况。
护理团队将在测试过程中为您抽取 4 个血样。他们将在您禁食期间抽取第一个血样,这意味着您至少 8 到 10 小时内没有吃或喝任何东西(水除外)。然后,他们会给您一杯糖水喝。喝完后,护理团队将以 1、2 和 3 小时的时间间隔抽取您的血样。
在实验室:■ 实验室技术人员会给您一杯糖溶液。■ 您应在 3 分钟内喝完该溶液。■ 等待期间请勿进食或饮水。您只能喝水。■ 从您第一次喝下糖溶液 1 小时后,技术人员将抽取血液
