这里提出的反思工作旨在展示如何将这种通过流动实现循环经济的方法转化为一个结构模型,该模型综合了不同的文献资料,其中我们可以发现对循环供应链的呼吁[1],价值金字塔(根据主要的7R)[3],以及向10R的演变[2]。该模型旨在展示允许SCC成为“高循环性”运营核心的主要结构,通过尽可能确保在使用过程中最大限度地保存材料的价值,通过追求提高产品和材料使用效率的目标,然后尽可能地限制在“使用结束时”的价值损失,无论考虑的产品和材料及其状态如何。首先,我们将努力对循环供应链 (SCC) 提供一个共识和科学的定义,然后描述包括 REP 部门在内的再处理部门的 SCC 需求。然后,第二步,将通过阿赫特伯格金字塔 [3] 的初始棱镜来解决流动的循环性问题,但尽量详尽地考虑 10R 命令。目标是在 REP 部门和 SCC 解决方案的结构之间建立联系,以便在转型中取得最佳成功
小学校长越来越多地承担着对幼儿教师和幼儿的监督、支持和评估的责任。先前的研究表明,校长可能更愿意聘请具有小学认证资格的教师,而不是具有幼儿认证资格的教师,而没有幼儿教育准备的校长可能不会提倡适合其发展的做法。本研究探讨了小学校长对幼儿教育的准备和看法,包括他们对儿童发展的了解和聘用偏好。我们使用州认证数据来了解校长的准备情况,并使用调查数据来探索校长的看法和做法。研究结果表明,大多数校长负责监督幼儿教师和幼儿,但很少有校长拥有幼儿教育认证资格。校长们还表示缺乏对学前班到三年级教育的承诺。结合先前的文献,我们的研究结果表明应修改校长准备要求,以确保所有支持和评估幼儿教师和幼儿的人都能获得相关的课程和经验。
海军航空实用实验和接收中心(CEPA/10S)的 Christophe 中尉和兰迪维肖海军航空基地的护卫舰上校 Gautier 共同参与了“SPEEN”项目,该项目旨在了解和预测飞行过程中可能导致飞机坠毁的无法解释的生理事件。它可以提高飞行安全性,在飞行员身体状况恶化时发出警报,但这种状况并不会让人察觉,它还能根据收集到的个人数据和人工智能预测危急情况。该项目由 Carré technologie 和 Knopé 公司共同开发。
MDN 的一项重要举措是全球交通运输 (GITV) 的可视化策略,它是最先进的自动识别技术 (AIT) 系统。自动化识别技术的一般方向战略是关于应用程序的使用和限制的。目前,加拿大军队的 GITV 战略已达成一致,旨在最大限度地发挥技术优势,确保安全和 RFID 技术与代码系统的集成à 禁止使用。
安装套件内容 1.锯片(52 齿/英寸) 2.锯柄 3.外管 4.内管 5.刻度环固定锁紧螺母,#8-32 (2)。(与外部安装板一起包装 - 与防钻安装板一起使用) 6.橡胶虎钳夹 7.CDX-09 至门安装螺钉,盘头 #10 x 1.25,AB 型(2) 8.润滑剂。9.量规,刻度盘轮毂定位 10.Zebra 连接器和固定器 11.电缆扎带夹 (3) 12.刻度盘环到外部安装板安装螺钉,盘头 #8-32 x 5/16 (2)(与外部安装板一起包装 - 与非防钻安装板一起使用)13.锁定后盖销夹 14.锁定后盖销弹簧 15.CDX-09 外部安装板连接螺钉,盘头 #10-32 X 1.25 (4)。(包装内含外部安装板) 16.锁定后盖销 17.石材去毛刺 18.六角扳手(5/64 英寸)
在实施任何大规模自动识别技术 (AIT) 系统之前,国防部必须明确阐述全球过境可视性 (GITV) 战略。该策略将定义自动识别技术的总体方向,阐明其使用需求和限制。本报告的编写并不依赖加拿大武装部队 GITV 战略,因此旨在最大限度地发挥该技术的优势,同时保持安全性和将 RFID 技术集成到正在使用的条形码系统中的平衡。
在实验室内,您将加入由欧洲跨境合作计划 Interreg France-Switzerland 支持的“紧急情况医疗监管人工智能系统 - SIA - REMU”项目团队。该项目旨在为管理贝桑松地区大学医院呼叫接收和调节中心 15(CRRA15)以及 144 中央(瑞士沃州大学医院 (CHUV))的紧急呼叫提供帮助。目的是提高对呼叫严重程度的评估,尽早识别患者并将其纳入护理途径,并提高投入资源的效率。
此前重点关注的目标群体的公民疫苗接种进程不幸受到疫苗交付变化的影响,但基于这一前提,接种工作仍在顺利进行中。与国家血清研究所和丹麦卫生数据局合作,目前已经建立了一个数据库,可以显示某些目标群体内的进展情况,并且该状态报告可以提供有关有多少养老院居民(目标群体 1)接种了疫苗,以及哪些工作人员群体作为目标群体 4 中的一线工作人员接种了疫苗的统计数据。这里的统计数据显示,91% 的接种率。的养老院居民已经开始接种疫苗,其中 40% 为老人。已完全接种疫苗。数据还显示,人员比例达到26%。据丹麦卫生数据局估计,总目标群体中已有 4 人开始接种疫苗。
在2020 - 2022年期间,政府,KL和丹麦地区投资了40个“ Sig Nature Projects”,以创造公共部门的人工智能(AI)经验。本文使用“算法法规”框架中的扩展类型学来调查表达哪种算法法规签名项目,以及如何开发AI来支持和自动化丹麦公共行政的决策。该分析通过(a)开发扩展的类型学以将AI分类为决策的法规和自动化,从概念和经验上为现有文献做出了贡献,并且(b)在所有丹麦AI签名项目中显示了监管和决策支持表之间的联系。它开辟了关于AI如何促进不同行政领域中不同形式的算法调节和决策自动化的细微讨论,以及这对国家与公民之间关系的影响。
