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避免施用Covid-19疫苗时肩部受伤
我们收到了肌内共互联-19疫苗注射不正确的报告，这可能会导致肩部受伤。这些注射大多数似乎都放置在三角肌上方，在那里，针头可以穿透肩关节或囊，并导致肩痛，无力和减少的运动范围，需要持续的医疗干预。注射太低会导致神经损伤。避免受伤并确保肌肉内疫苗注射到肌肉：
利用 HEPA 过滤避免空气中的分子污染 (AMC)
随着特征尺寸的减小和晶圆尺寸的增大，在此期间，支持这些设施的设备成本飞涨。一个全新的芯片工厂可能耗资超过 100 亿美元，但预期投资回报期为 3 年。运营成本过去和现在都很高，而且由于技术在不断发展，生产空间的灵活性至关重要。降低成本、提高产量和开发下一代技术的持续压力促使许多供应商尽其所能进行创新，特别是在提高效率和降低总拥有成本 (TCO) 方面。PTFE 过滤器就是其中一项创新，因为在这十年中，折叠和测试能力得到了极大改善。
解决最低成本范围避免使用加固学习
当前的加强学习方法无法直接学习解决最低成本触及的问题的政策，以最大程度地减少受到达到目标并避免不安全状态的限制的累积成本，因为这种新优化问题的结构与当前方法不符。相反，在将所有目标与加权总和结合在一起的情况下解决了一个替代问题。但是，这种替代目标导致次优政策不会直接最大程度地减少累积成本。在这项工作中，我们提出了RC-PPO，这是一种基于加强学习的方法，用于通过使用与汉密尔顿 - 雅各布斯的可及性的连接来解决最低成本的避免问题。经验结果表明，与现有方法相比，RC-PPO以相当的目标率学习政策，而与现有方法相比，在Mujoco Simulator上的一套最低限度到达范围的基准测试套件中的累积成本低多达57％。
使用 ADS-B 检测和避免小型无人机系统
空域系统 (NAS) 中，新程序和技术对于确保空域安全运行和尽量减少 UAS 对当前空域用户的影响是必不可少的。目前，小型 UAS 在民用空域的使用受到限制，因为它们不具备检测和避开其他飞机的能力。在本文中，我们将介绍一个框架，该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和解决方案组成，可减轻碰撞风险。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测，对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的，该框架是展开的、未倾斜的机身框架，其中本机静止在地图中心。路径规划方法旨在随着与本机距离的增加而实现多分辨率，以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证这种方法。
DAAMSIM：用于建立检测和避免系统要求的模拟框架
摘要：许多监管机构和标准组织正在制定遥控飞机系统 (RPAS) 的检测、警报和避让 (DAA) 系统的性能要求。DAA 系统可分解为三个功能：“检测”——态势感知；“警报”——确定可能存在冲突的交通、评估消除冲突的飞行路径并通知机长；“避让”——执行避让机动并确定“无冲突”。DAA 系统的“检测”功能取决于传感器、目标和环境特性（例如目标与背景的信噪比）。“警报”功能取决于冲突预测算法和人为因素要求。“避让”功能取决于 RPAS 机动性能、空域“规则”和保护范围的大小。上述因素会影响计算和执行避障操作所需的时间，从而保证规定的脱靶距离，并决定传感器的“检测”要求。本文介绍了 DAAMSim：一种公开可用的建模和仿真框架，由加拿大国家研究委员会开发，用于支持确定 DAA 系统要求和评估 DAA 系统性能。本文描述的框架结合了各种传感器、跟踪器和避障模型等功能组件；数据回放；可视化
需要多少甲烷去除才能避免1.5C超过1.5C？
抽象甲烷是仅次于二氧化碳的第二大最重要的人为温室气体。具有大约十年的大气寿命，甲烷缓解措施的起步立即有可能避免到本世纪中叶的大量额外变暖。除了限制升温所需的甲烷排放减少外，我们还解决了甲烷去除是否可以通过避免超过前工业前1.5°C的全球平均表面温度（高层巴黎的高级巴黎协定气候目标）来提供额外好处的问题。在一个简单的气候模型中使用适应性排放甲烷去除常规，我们成功将峰值限制为1.5℃，对于高达0.3°C左右的过冲，对于大约较高的过冲，仅甲烷的去除率就无法将甲烷的去除量限制为1.5°C，但是在极端的情况下，如果限制了较高的峰值，则需要限制较高的限制元素。累积的数十个petagram的顺序删除。去除甲烷的功效取决于气候系统的许多新兴特性，包括气候灵敏度，气溶胶强迫和净零CO 2之后的变暖（零排放承诺）。为避免在低过度，强烈减轻的SSP1-1.9场景中避免超过1.5℃，需要累积甲烷累积1.2 PGCH 4的中位数，尽管气候敏感性可能更高，尽管气候敏感性很高，如果零排放的承诺是积极的，并且在这些情况下是较长的速率，<以下是较高的限制，<以下是限制限制的。
采用还是避免：教学和研究中生成式人工智能的教师困境和决策 1
在 2024 年春季学术委员会调查中，东北大学的教职员工被问及：“您是否鼓励学生使用生成式人工智能发展他们的即时工程技能？” 在 690 名回复的教职员工中，34% 的人表示他们从不提倡即时工程技能。与此同时，27% 的人表示他们有时会这样做，25% 的人表示他们很少这样做，只有 14% 的人表示他们经常或总是提倡这一点。有趣的是，虽然大多数东北大学的教职员工并不积极提倡即时工程技能，但对于培养学生的数字素养的重要性，人们有着强烈的共识。当被问及“您认为培养数字素养，包括使用生成式人工智能，对学生未来的成功有多重要？”时，27.10%（187 个回复）的人认为这非常重要，31.59%（218 个回复）的人认为这非常重要，28.70%（198 个回复）的人认为这中等重要。只有少数人（8.99% （62 份回复））认为这有点重要，只有 3.62%（25 份回复）认为这根本不重要。这些回复共同表明，人们普遍认同培养数字素养（包括生成式人工智能技能）对学生未来成功的重要性。
基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。