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经济社会和有用知识的兴起
经济社会在18世纪后期出现。我们认为，这些机构通过采用，产生和扩散新知识来降低获得有用知识的成本。结合了德国活跃经济社会3300名成员的宇宙的位置信息与专利持有人和世界公平参展商的位置信息，我们表明，拥有更多成员的地区在19世纪后期更具创新性。可以说，社会的这种持久影响是通过集聚经济体和局部知识溢出而产生的。我们提供证据来支持这一主张，该说法表明制造业立即增加，较早的职业学校建立以及到19世纪中叶在拥有更多成员的地区到达十九世纪中叶的高度熟练的机械工人。我们还表明，与同一社会成员的地区在专利方面具有更高的相似性，这表明社交网络促进了空间知识的扩散并塑造了创新的地理。
加拿大退休金计划 - 有用资源
点击：https://www.canada.ca/en/services/benefits/publicpensions.html 致电：1-800-277-9914 TTY：1-800-255-4786 其他 CPP 福利：https://www.canada.ca/en/services/benefits/publicpensions/cpp/cpp-benefit/other-benefits.html 公共养老金 – COVID-19：https://www.canada.ca/en/services/benefits/publicpensions/notice-covid-19.html CPP 季度报告：https://www.canada.ca/en/employment-social-development/programs/pensions/pension/statistics/2021-quarterly-april-june.html CPP 残障工具包：https://www.canada.ca/en/employment-social- development/programs/pension-plan-disability-benefits/reports/toolkit.html 加拿大退休收入计算器：https://www.canada.ca/en/services/benefits/publicpensions/cpp/retirement-income-calculator.html
选择植物和真菌的有用特性
图 1 利用植物遗传资源改良作物的有用特性。植物遗传资源（具有当前或潜在价值的植物遗传材料）包括作物地方品种——遗传上多样化的作物品种，是传统种子保存系统而非现代植物育种的产物，通常与当地适应性以及边缘农业环境中的传统农业实践有关（Maxted 等人，2020 年）；作物野生近缘种（CWR）——与作物关系相对密切的野生物种，可以使用常规或基因工程技术与作物杂交，将野生物种的理想特性引入作物；以及未充分利用的作物。传统上，野生植物通过随意选择和谱系育种进行驯化和改良。用于表征育种系的现代技术包括基因组大小关联研究 (GWAS) 和自动表型分析。加速育种周期的方法包括标记辅助育种——识别和使用与促进有利性状的等位基因相关的遗传标记，以便在比表型筛选成熟植物更年轻、成本更低的情况下从杂交中识别合适的后代；基因组选择——从全基因组扫描遗传变异中进行定量统计预测；以及基因改造——越来越多地使用 CRISPR/Cas 技术进行
2020-2021 有用日期 土木工程和建筑部 ...
周号 日期 学期 第 01 周 2020 年 10 月 5-9 日 秋季 圣诞节 20 年 12 月 25 日 第 02 周 2020 年 10 月 12-16 日 秋季 节礼日 20 年 12 月 28 日 第 03 周 2020 年 10 月 19-23 日 秋季 元旦 21 年 1 月 1 日 第 04 周 2020 年 10 月 26-30 日 秋季 耶稣受难日 21 年 4 月 2 日 第 05 周 2020 年 11 月 2-6 日 秋季 复活节星期一 21 年 4 月 5 日 第 06 周 2020 年 11 月 9-13 日 秋季 五月初银行假期 21 年 5 月 3 日 第 07 周 2020 年 11 月 16-20 日 秋季 春季银行假期 21 年 5 月 31 日 第 08 周 2020 年 11 月 23-27 日 秋季 夏季银行假期 21 年 8 月 30 日09 2020 年 11 月 30 日至 12 月 4 日 秋季第 10 周 2020 年 12 月 7 日至 11 日 秋季第 11 周 2020 年 12 月 14 日至 18 日 秋季第 12 周 2020 年 12 月 21 日至 25 日 圣诞节第 13 周 2020 年 12 月 28 日至 2021 年 1 月 1 日 圣诞节第 14 周 2021 年 1 月 4 日至 8 日 圣诞节第 15 周 2021 年 1 月 11 日至 15 日 春季第 16 周 2021 年 1 月 18 日至 22 日 春季第 17 周 2021 年 1 月 25 日至 29 日 春季第 18 周 2021 年 2 月 1 日至 5 日 春季第 19 周 2021 年 2 月 8 日至 12 日 春季第 20 周 2021 年 2 月 15 日至 19 日 春季第 21 周 2021 年 2 月 22 日至 26 日2021 春季第 23 周 2021 年 3 月 8 日至 12 日 春季第 24 周 2021 年 3 月 15 日至 19 日 春季第 25 周 2021 年 3 月 22 日至 26 日 春季第 26 周 2021 年 3 月 29 日至 4 月 2 日 复活节第 27 周 2021 年 4 月 5 日至 9 日 复活节第 28 周 2021 年 4 月 12 日至 16 日 复活节第 29 周 2021 年 4 月 19 日至 23 日 复活节第 30 周 2021 年 4 月 26 日至 30 日 夏季
预测电池的剩余有用寿命
方法此机器学习模型是在Google Colab中编码的，我们使用了编程语言Python。我们使用诸如Pandas，KneighBorsRegressor和Train_test_split之类的库进行数据操纵，构建和培训机器学习模型，以及对模型的测试和验证。KNN模型使用7个邻居来预测测试数据集目标。将培训和测试数据集加载到熊猫数据框架上进行数据操作。然后，我们通过将功能与目标分离来分开训练数据集。培训数据集被拆分，其中80％的数据用于培训，其余数据用于验证。我们在培训数据集上训练KNN模型。然后该模型预测目标。我们使用均方根误差来评估预测。
文官控制军队：一个“有用的虚构”？
在 2022 年《战争之石》专栏文章“支持和捍卫：民事控制原则和民事-军事关系最佳实践”中，一份史无前例的签名名单向公众写了一封公开信。2 八位前国防部长和六位退休的参谋长联席会议主席发出号召，要求遵守民事控制的基本原则。这篇专栏文章的前提是，由于最近与伊拉克和阿富汗战争有关的政策决定、疫情引发的社会动荡、经济波动以及对 2020 年总统大选相关事件的持续辩论，美国民选和任命官员与国家军队之间的当前民事-军事关系紧张。备受尊敬的国防专家和学者米歇尔·弗卢努瓦 (Michele Flournoy) 和彼得·费弗 (Peter Feaver) 随后发表了一篇支持文章，强调了文官控制原则的神圣性，并讲述了特朗普政府期间军事精英与高级成员和总统的关系和行为轶事。3
身份芯片：它们对人类有何用处......
在当前情况下，由于技术的需求和供应不断增长，各行各业已经针对那些因年老问题或某种疾病而面临记忆丧失的人制定了许多严格的实施方案。随着世界越来越倾向于在各种高端手术中使用机器人治疗。芯片植入物的引入也已不远。射频识别 (RFID) 是一种集成电路上的微芯片植入物，已被引入人类和动物。它被用来追踪那些在走动时容易迷路的人，这样他们的同伴就可以知道特定个体目前在哪里，也可以识别个体的各种特征。它可以用于任何不同领域的不同目的。
剩下的用途寿命li-ion电池
锂离子电池广泛用于各种应用中，包括便携式电子设备，电动汽车和可再生能源存储系统。准确估计这些电池的剩余使用寿命对于确保其最佳性能，防止意外故障和降低维护成本至关重要。在本文中，我们对估计锂离子电池剩余使用寿命的现有方法进行了全面综述，包括数据驱动的方法，基于物理的模型和混合方法。我们还提出了一种基于机器学习技术的新方法，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命。我们的方法利用各种电池性能参数（包括电压，电流和温度）来训练一个可以准确估算电池剩余使用寿命的预测模型。我们在锂离子电池周期的数据集上评估了方法的性能，并将其与其他最先进的方法进行比较。结果证明了我们提出的方法在准确估计锂离子电池的剩余使用寿命方面的有效性。
人工智能与举报：人工智能有用吗
关键词 人工智能；举报；法律技术。1.引言 在过去十年中，许多重要的举报案件被曝光，例如 E. 斯诺登案 [1]、卢森堡泄密案 [2]、巴拿马文件、诺华案。在过去的几个月里，在抗击全球 COVID-19 大流行的背景下，举报的价值变得更加明显。李文亮医生是一群医务人员之一，他们因分享 2019 年 12 月武汉市各家医院收治的早期出现 SARS 样症状的患者信息而受到中国地方当局的谴责。几个月后，世界多个国家的医护人员发出警告，称个人防护设备短缺，这迫使他们在不安全的条件下工作 [3]。
退化建模和剩余使用寿命预测...
退化建模和剩余使用寿命 (RUL) 预测对于航空发动机的预测和健康管理至关重要。虽然已经引入了基于模型的方法来预测航空发动机的 RUL，但很少有关于使用新型数据驱动预测建模方法估计航空发动机 RUL 的研究报道。本研究的目的是介绍一种基于集成学习的预测方法来建模由于磨损而导致的指数退化过程以及预测航空发动机的 RUL。集成学习算法结合了多个基学习器，包括随机森林 (RF)、分类和回归树 (CART)、循环神经网络 (RNN)、自回归 (AR) 模型、基于自适应网络的模糊推理系统 (ANFIS)、相关向量机 (RVM) 和弹性网络 (EN)，以实现更好的预测性能。粒子群优化 (PSO) 和顺序二次优化 (SQP) 方法用于确定分配给基学习器的最佳权重。在商用模块化航空推进系统仿真 (C-MAPSS) 工具生成的数据上演示了由集成学习算法训练的预测模型。实验结果表明，集成学习算法可以非常稳健地预测飞机发动机的 RUL，并且优于文献中报道的其他预测方法。[DOI：10.1115/1.4041674]