2理论背景的高级材料技术领域工具的管理面临着巨大的挑战,这些挑战会妨碍效率和有效性。这些挑战源于制造过程的日益复杂性以及可以以集成和无缝方式管理工具的集成系统的必要性。磨损被确定为降低锻造模具寿命的主要机制。[4]引入了一种创新的方法,可以使用钣金盖盖来减轻闭合锻造的磨损。这种防护罩廉价且易于重新设置,可将磨损降低多达98%。[5]通过证明模具覆盖概念不仅减少磨损,而且减少了模具表面上的热应力和机械应力,从而加强了这些发现。另外,[6]通过在锻造中采用模块化工具系统来强调延长工具寿命的另一种策略。通过利用分段的模块化工具,制造商可以减少对多个专用预制工具的需求。数字转换需要实施数字模型来监视工具生命周期,但是,这在故障预后,实时监控和数据集成方面面临着挑战[7]。
•对于探索性工作,我们建议使用CLC工作台。例如,使用图形接口更容易解释参数更改的效果。对于许多用户,通过图形接口选择和管理数据也更直观。此外,图形用户界面具有更多的约束,可以帮助指导参数的合理选择和参数组合;这些约束并非全部存在于CLC服务器命令行工具中。
描述 各种基本统计函数和便捷包装器的集合,用于有效描述数据。作者的目的是创建一个工具箱,以简化数据分析中的第一个描述性任务(众所周知,这些任务非常耗时),包括计算描述性统计数据、绘制图形摘要和报告结果。此外,该软件包还包含使用 MS Word(或 PowerPoint)生成文档的函数和从 Excel 导入数据的函数。其中的许多函数分散在其他软件包和其他由 R 的 Titans 编写的来源中。在这里收集它们的原因,主要是为了将它们合并到一个软件包中,而不是几十个软件包(它们本身可能依赖于其他根本不需要的软件包),并就函数和参数命名、NA 处理、回收规则等提供通用且一致的接口。命名规则采用 Google 风格指南(在没有令人信服的替代方案的情况下)。因此,“BigCamelCase”风格也适用于从贡献的 R 包中借用的函数。
加快了双胞胎过渡的速度,但同时可能会在短期内损害相同的过渡。在TNO中,我们的愿景是“我们的经济需要促进创新和竞争力,同时拥抱包括循环实践在内的可持续性。” 2在最近的Horizon Europe项目中,我们在使用流行的AI工具开发数字循环顾问时遇到了这一矛盾。在本文中,我们反思了我们如何应对这些发展的经验,并提供有关如何导航这种交易的初步考虑和建议。随着新工具和用例以创纪录的节奏发展,尚无明确的答案。为了支持欧洲中小企业保持创新,竞争和可持续性,我们目前正在努力为基于价值的权衡做出指导,该折衷可能有助于未来的研究人员,企业和公民考虑使用正确的流行AI工具为正确的用例使用。
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描述用于统计和机器学习的元包包,其统一界面用于模型拟合,预测,绩效评估和结果的呈现。用于模型拟合和预测数值,分类或审查的事件时间结果的方法包括传统的回归模型,正则化方法,基于树的方法,支持向量机,神经网络,合奏,数据预处理,滤清,滤波,过滤和模型调音和选择和选择。提供了用于模型评估的性能指标,并且可以通过独立的测试集,拆分抽样,交叉验证或引导程序重新采样来估算。重新样本估计可以并行执行以进行更快的处理,并在模型调整和选择的情况下嵌套。建模结果可以用描述性统计数据来汇总;校准曲线;可变重要性;部分依赖图;混淆矩阵;和ROC,LIFT和其他性能曲线。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
原发灶不明的癌症 (CUP) 是指经组织学证实的转移性癌症,尽管进行了全面的诊断评估,但原发肿瘤仍未确定 [1,2]。CUP 约占全球所有癌症诊断的 3% 至 5%,估计每年每 100,000 人中有 7 至 12 例 [2]。尽管 CUP 罕见,但由于其异质性且通常与疾病相关的预后不良,它代表了重大的临床挑战。值得注意的是,CUP 不包括某些恶性肿瘤,例如肉瘤、黑色素瘤、生殖细胞肿瘤、神经内分泌肿瘤和血液系统癌症,因为这些肿瘤的确切来源部位尚未确定 [2]。绝大多数 CUP 患者(80-85%)属于高风险肿瘤组,即组织学分析无法明确组织来源的癌症,并且存在多个转移部位 [3]。这与 CUP 患者中的一小部分人形成了鲜明对比,这些人属于低风险人群,疾病表现有限,适合治愈目的、接受局部疗法治疗或临床表现高度提示组织来源,如患有孤立腋窝淋巴结的女性 [4]。