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WDS® Ultra
本说明书中提供的数据符合我们目前的知识水平，但并不免除用户在收到所有供货后立即仔细检查的义务。我们保留在技术进步或新开发范围内更改产品常数的权利。由于我们无法控制加工过程中的条件，尤其是在同时使用其他公司的原材料的情况下，应通过初步试验来检查本说明书中提出的建议。这些建议并不免除用户调查侵犯第三方权利的可能性并在必要时澄清情况的义务。使用建议并不构成对产品适合或适用于特定用途的明示或暗示保证。
WDS MultiFlex Plus 和 Plus HY
所代表的产品适用于工业耐火材料应用。本数据表中的数值和应用信息仅供参考。给出的数值和信息受正常制造变化的影响，如有更改，恕不另行通知。摩根先进材料 - 热陶瓷不保证也不保证产品的适用性，您应寻求建议以确认产品是否适合与摩根先进材料一起使用。
CalJOBS 计划部分 - WDS 指令 19-24
输入活动代码 205 后，在“案例管理概况”下选择“计划”选项卡。这将允许工作人员创建和管理客户的职业目标和技能评估，作为提供客观评估摘要和个人就业计划的一部分。此信息提供了一个全面的计划（即需求分析），有助于指导向个人提供的计划服务的性质和数量。
通过钢中心的WDS系统节约能源
将WDS绝缘钢包与过去3个月的未绝缘情况进行了比较。在感应炉的熔化过程中，平均15-20°C（59-68°F）减少了，这相当于节省150-160 kW hr/heat。一天，至少从感应炉中挖出12次热量。此外，随着WDS绝缘弹性的固定时间的增加，每分钟的温度下降为1°C（34°F），而原始的钢包使用的原始弹性则与> 2°C（> 36°F）相比。
利用人工智能进行血糖水平预测或预报的可穿戴设备的有效性：系统评价
背景：仅在 2021 年，糖尿病（一种主要以血糖 (BG) 水平异常高为特征的代谢紊乱）就影响了全球 5.37 亿人，并报告了超过 600 万人死亡。使用非侵入性技术（例如可穿戴设备 (WD)）来调节和监测糖尿病患者的血糖是一个相对较新的概念，尚处于起步阶段。非侵入性 WD 与机器学习 (ML) 技术相结合，有可能从收集的数据中理解和得出有意义的信息，并提供具有临床意义的高级分析以用于预测或预报。目标：本研究的目的是提供一份完整的系统评价，并进行质量评估，以研究在 WD 中使用人工智能 (AI) 预测或预测血糖水平对糖尿病的有效性。方法：我们搜索了 7 个最受欢迎的书目数据库。两位审稿人独立进行研究选择和数据提取，然后交叉检查提取的数据。使用叙述方法来综合数据。使用改进版的诊断准确性研究质量评估-2 (QUADAS-2) 工具进行质量评估。结果：在最初的 3872 项研究中，我们根据预定义的纳入标准进行筛选，报告了 12 项研究的特征。所有研究总体上的参考标准 (n=11, 92%) 被归类为低，因为所有基本事实都很容易复制。由于输入 AI 技术的数据高度标准化，并且流程或时间框架对最终输出没有影响，因此这两个因素都被归类为低风险组 (n=11, 92%)。我们观察到，一半的研究采用了经典的 ML 方法，其中最受欢迎的是集成增强树（随机森林）。最常用的评估指标是 Clarke 网格误差 (n=7, 58%)，其次是均方根误差 (n=5, 42%)。我们观察到腕戴式设备上光电容积图和近红外传感器的广泛使用。结论：本综述提供了迄今为止最广泛的工作，总结了使用 ML 进行糖尿病相关血糖水平预测的 WD。尽管目前的研究很少，但这项研究表明，正如 QUADAS-2 评估工具所揭示的那样，研究的总体质量被认为是高的。市售设备需要进一步验证，但我们预计，在不久的将来，WD 总体上有可能完全消除对侵入式血糖监测设备的需求。试验注册：PROSPERO CRD42022303175；https://tinyurl.com/3n9jaayc
