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探索不同类型的工程职业
航空航天工程师负责设计、分析、建模、模拟和测试飞机、航天器、卫星、导弹和火箭。航空航天技术还扩展到在气体或液体中移动物体的许多其他应用。例如高尔夫球、高速列车、水翼船或风中的高楼大厦。作为一名航空航天工程师，您可能会参与猎户座太空任务，该计划计划在 2020 年之前将宇航员送上火星。或者，您可能会参与开发新一代太空望远镜，这是我们一些最重要的宇宙学发现的来源。但外太空只是航空航天工程师可以探索的众多领域之一。您可能会为我们的航空公司开发商用客机、军用喷气式飞机或直升机。更实际的是，您可以设计最新的地面和海上交通工具，包括高速列车、赛车或探索海底生命的深海船只。
科学现状：人体工程学中的心理工作量 - Typeset.io
心理负荷 (MWL) 是人体工程学和人为因素中最广泛使用的概念之一，代表着日益重要的主题。由于许多工作环境中的现代技术对操作员的认知要求越来越高，而体力要求却越来越低，因此了解 MWL 如何影响绩效变得越来越重要。然而，MWL 也是最模糊的概念之一，具有众多定义和维度。此外，MWL 研究倾向于关注复杂、通常安全至关重要的系统（例如运输、过程控制）。在这里，我们概述了过去三十年来在复杂系统设计中对 MWL 的理解、测量和应用的现状。最后，我们讨论了应用研究面临的当代挑战，例如认知工作量和身体工作量之间的相互作用，以及工作量“红线”的量化，该红线指定操作员何时接近或超过其性能容忍度。
燃料类型
燃料类型数量压缩天然气（CNG）326 27％柴油896 73％混合动力1 0％新的和新兴的公共交通理事会中的公共交通技术目前运营着一支超过1200辆公共汽车的公共汽车车队，并替换了大约60辆公交车。自2017年7月以来，理事会已承诺所有新公共汽车将符合欧元VI柴油排放标准或更高。欧元VI排放标准高于欧元V的澳大利亚最低标准，但每巴士的成本约为20,000美元。与欧元V标准相比，欧洲VI排放标准的好处是排气微粒降低了66％，一氧化氮降低了80％，导致空气质量的提高。新的欧元VI柴油巴士将取代老年欧洲III和IV CNG巴士。在接下来的8 - 10年中，所有CNG公共汽车将从理事会的舰队中退休。理事会正在敲定电动巴士试验的招标。理事会正在寻求一种电动巴士解决方案，该解决方案在公交车站“通宵”收费，并能够单一收费完成一整天的服务。预计将在2020/21财政年度的第一季度宣布成功的招标。电动巴士面临三个关键挑战：
病例报告糖尿病酮症酸中毒是年轻糖尿病患者的首发表现：区分不同类型糖尿病的临床方法
印度尼西亚雅加达综合医院 2 印度尼西亚大学医学院内科 *通讯作者：M. Ikhsan Mokoagow，医学博士，医学硕士，理学硕士。印度尼西亚雅加达法特玛瓦蒂中央综合医院内科内分泌、代谢和糖尿病科。电子邮件：mimokoagow@gmail.com。摘要糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 是糖尿病的急性代谢并发症。虽然它最常发生在 1 型糖尿病 (T1DM) 中，但 DKA 也可能发生在其他类型的糖尿病中。遇到 DKA 病例需要进一步评估以确定糖尿病类型并对患者进行相应治疗。通过临床方法对表现不寻常的 DKA 病例进行糖尿病类型的诊断。一名 30 岁男性因突发呼吸困难到急诊室就诊。实验室检查显示血糖水平为 506 mg/dL，血酮水平为 2.6 mmol/L，碳酸氢盐水平为 5 mEq/L。他的糖化血红蛋白为 15.3%。他之前没有被诊断出患有糖尿病。研究表明，不同类型的糖尿病的 DKA 临床和生化参数存在重叠。在采取挽救生命的治疗措施后，应进行进一步的临床和实验室评估。自身抗体滴度（即：抗谷氨酸脱羧酶、胰岛抗原 2、锌转运蛋白 8 和胰岛素的自身抗体）和 c 肽水平的测量可能有助于确定该患者的糖尿病类型。在年轻人中确诊某种类型的糖尿病可能具有挑战性。根据临床特征，该患者被推定诊断为自身免疫性糖尿病，特别是成人隐匿性自身免疫性糖尿病 (LADA)。关键词：糖尿病、糖尿病酮症酸中毒、成人隐匿性自身免疫性糖尿病、青年人
Typesy 官方调查结果报告_2024 年 6 月 - ISTE
Typesy 提供用户友好的界面，主页组织有序，便于导航和快速理解程序。教师可从预览模式等功能中受益，用于规划课程、单点登录 (SSO) 登录选项，以及从学习管理系统上传学生姓名以便高效访问学生。主菜单位于屏幕左侧，包含清晰的标题和面包屑路径，便于导航。教师可以切换到学生视图，了解学生看到的内容并进行必要的调整。支持选项随时可用，包括视频教程、实时聊天和电子邮件线程。该平台允许教师和学生自定义界面，提供更改背景和其他功能的选项，并确保课程模块化，并根据不同学习水平适当分块。
类型的商业模型画布
业务模型画布（BMC）是一个视觉框架，可帮助企业定义其创建，交付和捕获价值的方式。它将复杂的业务功能简化为九个构件，涵盖客户，优惠，基础架构和财务可行性。这个概念已被GE，P＆G，NETTLEN，IBM，ERICSSON和DELOITTE等组织广泛采用。BMC充当描述，可视化，评估和不断变化的业务模型的共同语言。该框架由九个块组成：客户，优惠，基础架构和财务生存能力，涵盖了企业的四个主要领域。客户细分市场至关重要，因为它定义了企业旨在达到和服务的人员或组织群体。每个客户组都有不同的需求，行为或属性，代表单独的段。价值主张描述了为企业选择的特定客户段创造价值的产品和服务捆绑。它必须解决客户的问题或满足他们的需求，并且可以具有创新性或与现有的市场报价相似，并具有附加功能。要确定其客户群，企业必须回答诸如“我们要为谁创造价值？”之类的问题。和“谁是我们最重要的客户？”价值主张涉及通过特定渠道向客户提供价值。渠道在客户体验中起着至关重要的作用，帮助认识，评估，购买，交付和支持。有五个不同的通道阶段，包括直接，间接和混合选项。数据源2。成本驱动2。要建立有效的渠道，企业必须考虑如何达到目标受众，目前如何达到他们的目标受众以及哪些渠道最有效。公司必须找到正确的渠道组合，以满足客户需求。客户关系涉及与特定细分市场建立关系，从个人到自动化。这些关系可以推动客户获取，保留或提高销售。收入流代表每个客户细分市场的现金流。有两个主要类别：交易收入（一次性付款）和经常性收入（正在进行的付款）。企业必须考虑哪些客户的价值足以支付费用，他们当前的付款方式以及他们宁愿付费以确定理想的收入来源。企业可以通过多种方式产生收入，例如基于订阅的模型或分层定价。定价机制的选择极大地影响了产生的收入。业务模型的资源和关键要素对于企业成功至关重要。业务模型使企业能够创建和提供价值主张，到达市场，维持与客户群的关系并赚取收入。业务模型的类型需要不同的关键资源。例如，像TSMC这样的芯片制造业务需要价值数十亿美元的资本密集型设施，而像Nvidia这样的筹码设计师需要熟练的人力作为其关键资源。关键资源可以由企业拥有或租用，也可以从其主要合作伙伴那里获得。有四种类型的伙伴关系：1。可以通过回答问题来确定它们：我们的价值主张需要什么关键资源？维持我们的分销渠道，客户关系和收入来源需要哪些资源？关键资源可以分为三组：1。成本结构企业的关键活动描述了公司使其业务模型起作用所必须做的最重要的事情。他们必须创建和提供价值主张，到达市场，维持客户关系并赚取收入。关键活动取决于业务模型类型。例如，微软的关键活动是软件开发，而对于戴尔来说，是供应链管理。要确定关键活动，企业必须回答问题：我们的价值主张需要哪些关键活动？哪些活动直接有助于维护我们的分销渠道，客户关系和收入流？关键合作伙伴关系描述了制造业务模型的供应商和合作伙伴的网络。战略合作伙伴2。供应商合作伙伴3。协作合作伙伴4。间接合作伙伴在建立伙伴关系之前，企业必须提出问题：我们的主要合作伙伴是谁？谁是我们的主要供应商？我们从合作伙伴那里获得了哪些关键资源？合作伙伴执行哪些关键活动？建立伙伴关系时有三个企业的动机：1。降低成本2。提高效率3。改进的客户服务成本结构描述了经营业务模型所产生的所有费用。业务在创造和交付价值，维持客户关系和产生收入方面产生了成本。要达到最佳的成本结构，企业必须回答问题：我们的业务模型固有的最重要的成本是什么？哪些主要资源最昂贵？哪些关键活动最昂贵？成本结构可以分为两个广泛的类别：1。价值驱动的成本驱动的业务模型着重于尽可能最大程度地减少成本，使用低价价值主张，最大自动化和广泛的外包。示例包括Notrills Airlines，例如Southwest＆EasyJet，快餐店，例如McDonald's＆KFC。另一方面，价值驱动的业务模型通常以高级价值主张和高度的个性化服务来表征。例子包括豪华酒店，劳斯莱斯（Rolls-Royce）等昂贵的汽车。模型构建块是业务模型Canvas的基础，这是一种动手的工具，可以促进理解，讨论和分析。画布由九个块组成，允许创建新的或现有的业务模型。Nespresso从交易到经常性收入的战略转变是如何应用商业模型画布的一个例子。通过出售咖啡机并产生了对豆荚的反复需求，Nespresso消除了中间商并增加了利润。商业模型画布通过使不同的利益相关者保持一致，在启动前促进思想测试，并专注于以客户为中心的方法来鼓励合作。###它还为业务模型带来了更好的清晰度和结构。但是，画布缺乏定义任务陈述的部分，忽略了成本和收入超出成本和收入的利润机制，并且不描绘要素之间的互连或承认竞争和环境影响等外部因素。大规模定制正在改变我们所知道的计算世界。各种行业正在采用这一概念来彻底改变其战略。Moka Pot是一位传统的咖啡机，已经看到了NetJets和Tesla等企业研究其独特的大众生产方法。这些公司使用的分销渠道是如何在不同部门应用大规模定制的一个示例。在高功率充电网络上，宝马，戴姆勒，福特和大众汽车之间的合作是该概念在汽车行业中潜力的另一个例子。同样，本田和索尼建造电动汽车之间的伙伴关系展示了大规模定制如何导致新兴技术的创新解决方案。此外，像Uber和Spotify这样的公司正在探索通过合作将音乐整合到汽车播放列表中的方法。沃尔玛通过利用其规模和基础设施来创造积极收益的关注表明，适应业务模型以响应不断变化的市场状况的重要性。大型技术业务建模中需求端经济的概念也是大规模定制起着至关重要的作用的领域。随着像Uber，Spotify和其他公司这样的公司继续创新，他们必须在增长与可伸缩性和可持续性的需求之间取得平衡。通过分析诸如战略范围和思考设计普及的业务模型画布之类的业务模型，我们可以看到如何在各个行业中应用大众定制。Nespresso的案例研究演示了该概念如何成功地创建满足客户需求的独特产品。
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。