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IR 4.0 技术在建筑行业安全管理中的实施 Sali Amirah Razali 1 和 Narimah Kasim 1,* 1 建筑部
IR 4.0 技术在建筑业安全管理中的实施 Sali Amirah Razali 1 和 Narimah Kasim 1,* 1 马来西亚敦胡先翁大学科技管理与商业学院建筑管理系，86400 Parit Raja，峇株巴辖，柔佛，马来西亚 * 通讯作者的电子邮件：narimah@uthm.edu.my 摘要：近年来，工业革命 4.0 以高科技、全自动化和数字化的新进展而闻名。这项技术受到学术界和从业者，特别是建筑行业的需求。建筑业涉及复杂的管理流程，因此无法消除工作场所的潜在危险。尽管如此，事故和死亡率每年都在持续增加。本研究的目的是确定 IR 4.0 技术在建筑业安全管理中实施的驱动因素和障碍。在研究 IR 4.0 技术时，我们进行了系统的文献综述。本文通过提取基于主题的信息并重点介绍旨在实施 IR 4.0 进行安全管理的研究来审查本文。在安全管理实践方面，重点介绍了有关 IR 4.0 技术及其驱动因素和障碍的几种想法。这篇评论深入了解了技术需要关注的领域，从而实现在建筑行业实施 IR 4.0 的切实转变。关键词：工业革命 4.0；安全管理；建筑业 1. 简介
利用 CRISPR/Cas9 破坏大黄鱼 (Larimichthys crocea) 中的 mstn 基因
mstnab +/− 鲤鱼的体长显著增加（Shahi et al.，2022），为经济鱼类的养殖产量提供了有希望的方向。因此，我们选择大黄鱼的mstnb作为靶基因。经检测，我们设计的针对外显子1中编码序列的8个靶标中的两个sgRNA是有效的（图1b）。与野生型鱼中的序列相比，检测到了5个缺失突变，包括同时发生的12 bp、28 bp、36 bp、83 bp和97 bp缺失（图2c）。与单个gRNA微注射（Shahi et al.，2022，Tao et al.，2021，Zhang et al.，2020b）不同，同时注射多个gRNA可能诱导两个靶位点之间更大片段的缺失（图2c）。该方法也被考虑并应用于斑马鱼视网膜疾病模型研究中，采用基于CRISPR/Cas9系统的更快速有效的策略
致管理人员——关于葡萄园拔除的澄清
致省级区域农业服务局 致感兴趣的受益人 主题：欧盟注册 n. 1308/2013。 2020/2021 年葡萄园改造和重组措施。葡萄园拆除申请的截止日期按排名滚动进行。本局收到延长葡萄园拆除期限的请求，该葡萄园是重组和再转换申请的主题，涉及 2021 年 7 月和 8 月排名滚动后可资助的申请。作为初步事项，众所周知，根据区域管理法令第 2021 号，RRV 2021 措施的区域实施规定 (DRA) 已开始实施。 2020 年 7 月 20 日第 57 号法令规定，“为避免新旧葡萄园共存（早期重新种植除外）以及造成不应有的收入损失，必须在提交援助申请的下一活动的 7 月 31 日前拆除葡萄园”，对于相关活动，必须在 2021 年 7 月 31 日前拆除。如果未能在 2021 年 7 月 31 日之前消除，则不会确认收入损失。在这方面，考虑到许多生产商的 RRV 2021 申请是根据本办公室在 2021 年 7 月和 8 月通过的地区滚动法令获得资助的，但之前并不确定该项目是否可获得资助，因此没有在召回的 DRA 规定的 2021 年 7 月 31 日截止日期之前拆除葡萄园。因此，鉴于在征集截止日期之前不可能拆除之前的葡萄园，仅针对 2021 年 7 月和 8 月纳入 RRV 2021/202 2 排名滚动法令的申请，拆除期限可延长至 2022 年 4 月 30 日，但在清算余额阶段，将不承认损失的收入。据了解，受益人必须将迁离事宜告知该地区的主管 STP。针对上述情况，为了不造成对参加同一竞争程序并在通知规定的期限内退出的人员的不平等待遇，对于2021年7月和8月排名滚动的受益人，如果其在2021年7月31日之前没有通知他们已经退出，因此有可能在2022年4月30日之前退出，则错过的收入将仅被部分确认。最终，对于 RRV 2021 申请属于 2021 年 7 月或 8 月颁布的地区融资法令范围的生产者，如果该法令将在上述延长根除期限至 2022 年 4 月 30 日的期限内，则该生产者的损失收入将仅被确认为一年的收入损失，即 1,500.00 欧元，而不是 DRA 设想的 3,000.00 欧元。由主任 Claudio Ansanelli 博士签署
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
教授加里玛·加伊
Aperia 不断发展，成为各行各业 ETL、BI 和托管解决方案的卓越提供商。Aperia 平台随行业发展而扩展，可按时处理大量数据。软件即服务 (SaaS) 平台支持数百万最终用户每天创建数十亿笔交易，且速度和可靠性均符合业务要求。 确保所有工件均符合公司 SDLC 政策和指南。 使用需求管理工具 Requisite Pro 准备 BRD 并将其转换为功能规范。 使用 MS Visio 创建 UML 图，例如用例图、活动图和序列图。 使用建模工具设计数据流图 (DFD)、实体关系图 (ERD) 和网页模型。 使用 MS Project 制定和维护项目计划。确保所有交付成果都能在截止日期前交付。 促进与个人、客户组和技术部门的 JAD 会议。 使用 MS Visio 执行面向对象分析 (OOA) 设计并开发工作流程图。 创建风险分析文档和风险管理计划。 进行功能演练并监督客户用户手册的开发。 为员工提供产品和应用程序培训。 维护变更请求文档并实施测试变更的程序。确保变更符合最终结果。 为用户验收测试 (UAT) 提供技术和程序支持。 北德克萨斯大学，德克萨斯州，美国 2009 年 1 月 - 2010 年 12 月 职位：研究分析师 1155 Union Circle Denton, TX 76203，美国