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自动化脆弱性管理一起出
流动性的数字化正在迅速发展，但是这一进展带来了明显的网络安全风险。由OneKey提供动力的企业苏联分析解决了四个主要的汽车行业挑战：不断提高的车辆连接性和复杂性扩大了脆弱性，严格的法规（例如UN-R-R155/156，ISO/SAE 21434）的脆弱性增加了，增加了繁琐的供应链在众多潜在的弱点和在众多的范围中增加了耗时，并在适当的范围中提高了差异，并在适度的范围中逐渐增加。
分析心脏病预测系统的作用
心脏病预测在现代医疗保健中起着至关重要的作用。许多研究都致力于使用大量数据集预测心脏病。物联网 (IoT) 环境通过各种传感器生成数据，根据特定参数预测疾病可能性。这些从传感器中提取的参数是我们提出的方法的基础。这项研究介绍了一种集成物联网和机器学习方法的心脏病预测系统，该系统是通过我们自己的实验和验证开发的。物联网环境利用身体传感器网络 (BSN) 收集实时数据，这些数据存储在云服务器上以供分析。使用富含传感器提取参数的合成数据集进行预测。本研究评估了多种机器学习和深度学习算法，强调了它们的有效性。实验结果表明，与传统的机器学习方法相比，深度学习分类技术具有优越性。
Oryzon在即将到来的上重塑其董事会Oryzon在即将到来的
Konstantinos Alataris博士是一位在美国拥有30多年经验的企业家。他专门研究创新的医疗技术公司并成功地将新颖的治疗学商业化。Alataris博士在医疗设备行业的创始人，首席执行官，投资者和董事会成员中具有强大的背景，为他的努力带来了宝贵的专业知识。在他职业生涯中的显着职位包括担任Nevro Corp（NYSE：NVRO）的创始人，总裁兼首席执行官，以及Nēsos的首席执行官兼联合创始人以及Zosano Pharma（Nasdaq：Zsan）的总裁兼首席执行官。此外，Alataris博士还担任了IOTA Biosciences科学顾问委员会主席，该咨询委员会由Astellas Pharma收购。他曾在各个领域工作，包括自身免疫性，神经外科，神经系统，神经精神病学，骨科和心脏疾病，包括手术角色和董事会成员。Alataris博士拥有学士学位雅典大学电气和电子工程学，南加州大学的生物工程与生物医学工程博士学位和南加州大学的MBA Finance博士学位。雅典大学电气和电子工程学，南加州大学的生物工程与生物医学工程博士学位和南加州大学的MBA Finance博士学位。
引用：Meng Yz，Lu Y，Zhang PF等。高频增强的超快压缩摄影。 Opto-Electron Adv 8，240180（2025）。
单发超快压缩成像（UCI）是研究物理，化学或材料科学方面的超快动力学的有效工具，因为其高框架速率出色和较大的框架数。但是，由于其不均匀的Sampling间隔，在传统UCI中使用的随机代码（R-代码）将导致覆盖高频信息的低频噪声，这在大型重建的忠诚度中是一个巨大的挑战。在这里，提出了高频增强的压缩活性摄影（H-CAP）。通过统一R代码的采样间隔，H-CAP以随机均匀采样模式捕获超快过程。这种采样模式使高频采样占主导地位，这极大地抑制了由R代码引起的低频噪声模糊，并实现了图像增强的高频信息。分别通过成像光学自我对焦效果和静态对象来验证H-CAP的出色动态性能和大型重建能力。，我们将H-CAP应用于双脉冲诱导的硅表面消融动力学的空间表征，该动力学以300 ps的单次射击在220帧之内进行。H-CAP提供了一种高保真成像方法，用于观察具有大帧的超快不可重复的动态过程。
AI简历分析仪的文献综述
摘要AI简历分析仪是一种基于高级人工智能的工具，旨在通过精确评估和分类简历来自动化和增强招聘过程。该工具利用自然语言处理的力量（NLP）对简历进行语义分析，提取和解释关键信息，例如候选技能，资格，工作经验，教育，证书和成就。该系统将这些提取的数据与预定义的职位描述或要求进行比较，评估候选人的各种参数，例如技能匹配，经验多年的经验，教育背景和专业成就。通过此过程，AI简历分析仪会根据其与角色的兼容性对候选人进行排名，从而向招聘人员提供了与所需资格紧密相符的优先级列表。该工具能够处理各种简历格式（例如PDF，DOCX），将非结构化数据标准化为结构化格式，以便于分析。它使用高级过滤技术来识别特定的与工作相关的关键字和上下文信息，从而提供详细的候选资料。通过识别数据的趋势，该系统可以提供有关潜在技能差距的见解，从而为招聘过程的改善领域提出建议。AI简历分析仪可大大减少招聘人员手动筛选大量简历所需的时间和精力，从而提高了招聘管道的速度。它还通过确保根据客观标准对每个简历进行分析，从而促进更具包容性的招聘过程来减少无意识的偏见。此外，AI简历分析仪可以与申请人跟踪系统（ATS）和人力资源管理系统（HRMS）集成，从而可以无缝集成到现有的工作流程中。该系统不断学习和改进招聘人员的反馈和新数据，随着时间的流逝，在为特定角色选择顶级人才方面变得更加有效。通过使用AI驱动的方法，该工具可以提高招聘效率，确保更高的候选人选择准确性，并最终有助于更好地雇用决策，从而提高组织绩效。关键字：人工智能（AI），自然语言处理（NLP），简历解析，语义分析，候选人排名，技能匹配，非结构化数据标准化，偏置缓解，偏见，申请人跟踪系统（ATS），招聘效率，客观标准评估，数据驱动器评估，数据驱动器洞察力，数据型洞察力，适应性学习。
102 分析远程教育的长期影响...
该研究探讨了远程工作对企业生产力的长期影响，尤其是在新冠疫情之后。远程工作的采用率从 2019 年的 17% 上升到 2020 年的 44%，由于通勤时间减少和灵活性提高，组织在 2019 年至 2024 年期间的生产力提高了 30%。然而，工作与生活平衡等挑战影响了 70% 的远程员工，导致生产力下降了 15%。该研究采用了混合方法，包括调查和员工访谈，涉及 IT 和医疗保健等行业，以评估绩效指标和数字工具的作用。结果表明，虽然远程工作可以提高个人生产力，但在现场环境中协作仍然更有效。结论：成功的远程工作实施依赖于先进的技术和结构化的管理实践。关键词：远程工作、生产力、数字工具、工作与生活平衡、组织效率。1. 简介：1.1 远程工作趋势概述：
用于分析医疗结果的领域特定语言 Mihai VIERU * , Vlad POLISCIUC, Daniela GLIGA, Ecaterina GREBENNICOVA, Anastasia ZAGORODNIUC
* 通讯作者：Mihai Vieru，mihai.vieru@isa.utm.md 协调员：Gabriel ZAHARIA，摩尔多瓦技术大学 摘要。本文探讨了领域特定语言 (DSL) 可能为医疗领域带来的好处。它强调了 DSL 如何通过提供更高的精度、更快的分析时间和更低的错误几率来增强对医疗结果的分析。此外，它详细阐述了 DSL 与现有医疗软件系统无缝集成的潜力，增强了互操作性和跨平台数据共享。此外，它还指出了使用 DSL 执行数据管理任务的优势，例如收集、更新和维护有关患者疾病的记录，使医疗保健专业人员能够轻松访问和分析关键信息。DSL 的使用还可以促进更加个性化的患者护理方法，从而可以根据个人患者资料更准确地定制治疗和医疗建议。最后，本文推测了 DSL 在医学领域的未来作用，强调了其对医疗数据解释和分析的持续贡献，并预测了医疗专业人员与技术互动方式的重大转变，最终将带来更高效、更有效的患者护理。关键词：医疗保健、数据管理、数据互操作性、软件系统集成。简介评估医疗结果在医疗保健中至关重要，为诊断、治疗和预防各种健康状况提供关键信息 [1]。然而，筛选来自不同来源的大量医疗数据带来了重大挑战，尤其是对于需要更深入技术专业知识的医疗从业者而言。领域特定语言 (DSL) 成为解决这些问题的可行答案，引入了专门为医疗领域设计的编程语言。本文介绍了一种专为医疗结果评估而设计的 DSL。它首先研究领域分析，解决分析医疗数据的主要障碍。然后，本文概述了 DSL，重点介绍了其主要特征，例如它能够简化复杂的数据评估流程并提高健康诊断的准确性。 DSL 的语法设计直观易懂，方便用户使用。此外，本文还探讨了 DSL 对医疗行业的潜在影响，例如改善患者健康结果和降低费用。总之，本文深入研究了一种用于分析医疗数据的专用语言，阐明了其发展、应用及其带来的优势。领域分析多中心医疗数据共享面临重大挑战，因为隐私法规和数据的异质性是推动神经科学、遗传学等各个领域医学研究的关键障碍，药物发现、疾病诊断和预后。成功的机器学习算法（特别是在这些领域）的基础依赖于能够访问具有必要注释的足够大的数据集 [2]。为了达到
使用 Floquet 设计的 XYZ 自旋模型与极性分子进行双轴扭转
限制在光学晶格中的极性分子是一个多功能平台，可用于探索基于强、长程偶极相互作用的自旋运动动力学 1,2。Ising 和自旋交换相互作用在微波和直流电场下的精确可调谐性 3 使分子系统特别适合于设计复杂的多体动力学 4–6 。在这里，我们使用 Floquet 工程 7 来实现极性分子的新型量子多体系统。使用在超冷 40 K 87 Rb 分子的两个最低旋转状态中编码的自旋，我们通过观察 Ramsey 对比动力学相互验证了由 Floquet 微波脉冲序列调整的 XXZ 自旋模型与由直流电场调整的模型。该验证为实现静态场无法实现的哈密顿量奠定了基础。特别地，我们观察到了双轴扭曲 8 平均场动力学，它是由 Floquet 设计的 XYZ 模型使用二维层中的巡回分子产生的。未来，弗洛凯设计的哈密顿量可以产生纠缠态，用于基于分子的精密测量9，或者可以利用丰富的分子结构进行多级系统的量子模拟10,11。
开发PT XYZ的Suppy Chain动态系统模型
korespestensi penulis：maulida_b@staff.gunadarma.ac.id *摘要。pt。XYZ是一家自1970年以来一直在运营的汽车公司，有400多家供应商用于诸如Stoper A和StoperB的关键组件。每年，停车位售出151,000辆（价值为407.7亿IDR），而停止者B则达到300,000个单位（价值8100亿辆）。这项研究重点是分析和优化这些组件的供应链，使用从2022年1月至12月12日的销售数据。目标是创建库存和流程图，分析供应链系统建模，并提出最佳场景以实现需求。建模结果表明，在平均销售中添加20％安全股的策略在防止销售损失的情况下非常有效，而不会为供应商加班。但是，需要监视堆积的潜力。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求并有效管理库存方面的有效性。这种情况最适合PT。xyz在没有不必要的盈余而保持平衡供应方面。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图ABSTRAK。pt。xyz adalah perusahaan otomotif yang beroperasi sejak 1970年，丹根·勒比希·达里（Dengan Lebih dari）400供应商untuk komponen seperti seperti seper a a dan steper a dan Stoper B. dalam setahun，soper a stoper a terjual 151.000单位（RP 4.07.000.000.000） 8.100.000.000）。Namun，Perlu Diwaspadai Potensi Overstok。skenario ini dinilai paling cocok untuk pt。这项研究重点是使用从2022年1月至12月的销售数据的两个组件的供应链分析和优化。目的是制作库存和流程图，分析供应链系统的建模，并提出满足需求的最佳场景。建模结果表明，将安全股增加20％的策略非常有效，可以避免销售损失而不会为供应商加班而负担。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求和有效管理库存方面的有效性。xyz在没有不必要的优势的情况下保持供应平衡。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图1。背景
使用Power BI
1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。 它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。 汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。 但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。 为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。 此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。 我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。 我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。 我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。 我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。1,2,3孟买大学计算机工程系，Shivajirao S. Jondhale工程学院Maharashtra摘要：已开发自动驾驶汽车，以通过感知环境并在没有外部援助的情况下进行决策来增强运输安全，最终生产出达到目的地的最佳路线。它们是智能，高效和崩溃的未来，避免了城市车辆。汽车制造商已开始在这一领域工作，以实现潜力并解决实现预期结果的当前挑战。但是，分析能耗，特定的功耗和功耗会带来一些困难。为了克服这些问题，我们正在创建一个称为“车辆数据分析”的大数据应用程序。此应用程序每秒几次收集车辆数据，从而实现了对车辆状态和操作行为的细粒度和近实时分析。我们的重点是典型的流媒体应用程序，我们使用Power BI介绍实施。我们比较自动车辆系统的不同架构，包括速度，特定功率，实际功耗和能耗。我们还比较了不同数据库，例如Hadoop和MongoDB。我们的最终目标是展示对整合到车辆系统中的精美特征的分析。