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大数据能力对可持续制造的影响...
BDA能力可以支持此范式，该范式显示了其可持续实践的潜力（Nobre＆Tavares，2017; Raut等，2019; Kristoffersen等，2020; Awan等，2021）。随着技术和可持续性越来越多地以整合的方式讨论，这种整合对于寻求建立能力以克服环境挑战的组织至关重要（Jabbour等，2019，2020a; Raut等，2019）。此外，Raut等人。（2019）指出，在发达和发展中的经济体中，BDA和可持续性实践可能有所不同。巴西作为一种新兴经济，需要发展，但鉴于气候危机，它必须具有可持续性。因此，这项研究使得从巴西工业的角度来绘制BDA能力，可持续制造和CE之间的关系。
利用量身定制的健康通信的大数据
近年来，医疗保健和大数据分析的融合为量身定制的健康沟通开辟了新的途径，实现了个性化的干预措施并改善了医疗保健结果。这项系统评价研究了利用大数据来量身定制的健康通信的影响和技术。审查综合了来自医疗保健部门的各种研究的发现，包括公共卫生运动，临床干预和患者参与计划。它研究了量身定制的沟通策略在应对各种健康挑战中的有效性，例如慢性疾病，传染性爆发和心理健康疾病。关键发现突出了个性化健康沟通对健康行为改变，治疗依从性和赋权的重大积极影响。大数据分析能够基于社会人口统计学，行为和临床特征对不同人群进行分割，从而促进了针对个人偏好和需求量身定制的目标信息。个性化可以增强参与度，促进信任，并激励个人采用更健康的生活方式并遵守医疗建议。此外，该评论探讨了用于利用大数据进行量身定制的健康通信的多种技术和技术。机器学习算法，自然语言处理和预测建模可用于分析大量数据集，预测健康结果并实时量身定制通信信息。这项系统的审查强调了利用大数据来量身定制的健康通信的变革潜力。移动健康应用程序，社交媒体平台和可穿戴设备是提供个性化干预措施并收集实时健康数据的渠道。但是，审查还确定了挑战和局限性，包括隐私问题，数据安全风险和数字鸿沟。关于数据收集，同意和透明度的道德考虑对于确保负责在健康通信中负责使用大数据至关重要。通过利用先进的分析和技术，医疗保健利益相关者可以提供个性化的干预措施，以引起个人的共鸣，最终推动积极的健康行为改变并改善人群规模的医疗保健结果。
越大，越好？汽车电池大小如何影响能耗，成本和排放
为了模拟同一车辆型号的各种电池尺寸，研究使用了Siemens Simcenter amesim仿真软件。车辆模型数据是从慕尼黑技术大学（TUM）和德国汽车俱乐部ADAC数据库进行的最新测试项目中获得的。使用德国联邦环境局发布的研究现实世界电动汽车能源消耗的发现，对热管理系统模型进行了校准。车辆型号经过校准，以匹配全球官方统一的轻型车辆测试程序（WLTP）参考大众ID.3带有58 kWh电池的车辆和SpritMonitor.de中的消费者报告的值。
是鸟的照片吗？理解机器视觉模型中各种人类观点和歧义的混合方法
抽象的人类经历是复杂而主观的。这种主观性以人们标记机器视觉模型标记图像的方式反映了。经常假定注释任务可以提供客观的结果，但该假设不允许人类经验的主观性。本文研究了主观人类判断在标记用于训练机器视觉模型的图像的行为任务中的含义。我们确定了歧义的三个主要来源：（1）图像中标签的描述可能简单地模棱两可，（2）评估者的背景和经验可以影响其判断力，以及（3）定义标签任务的方式也可能会影响评级者的判断。通过采取步骤解决这些歧义来源，我们可以创建更健壮和可靠的机器视觉模型。
丹麦卫生局针对 2024/25 流感疫苗接种计划采购目标群体和疫苗类型的初步建议
过去两个季节，丹麦国家卫生委员会根据疫苗接种委员会的建议，继续临时为 2 至 6 岁的儿童提供该计划。 2021/22 赛季，儿童参与率为 29%，2022/23 赛季为 22%。在刚刚结束的这一季中，儿童们的支持率最终为 16%。配合今年的疫苗接种活动，丹麦卫生局对2至6岁儿童的父母进行了一项调查。除此之外，它还表明，父母对流感感染的担忧有所降低，他们不像以前那样愿意让自己的孩子接种疫苗来保护他人，而这正是这项提议的目的之一。此外，这表明许多孩子未接种流感疫苗的家长对这一优惠本身并不特别反感。选择退出更多是实际情况的结果，例如可访问性与低风险认知的结合。
大型科技公司开发和使用人工智能的界限
因此，人工智能的发展目前是由“经典”的商业和技术力量驱动的，这些力量已经指导了其他数字变革，例如社交媒体、搜索引擎和在线平台的发展。因此，在考虑人工智能时，专家组之前关于商业模式、数据收集、算法、保留机制和行为操纵的许多建议都很重要。专家组的出发点是，人工智能既是一项技术突破，也是一项社会挑战，我们必须以好奇心和平衡的态度来应对。我们在这些建议中的重点不是对人工智能进行全面的介绍，因为我们的任务仅限于大型科技公司，而是具体描述以商业为中心的大型科技公司、快速部署的人工智能和相对毫无准备的社会这三者的不幸组合。
跟踪Modulo的明确范围之外...
摘要在单个光子激光雷（SPL）中，激光重复率设置了可以明确恢复的最大距离。常规SPL通过降低重复率来扩展此最大记录深度；但是，较慢的采集速度限制了接收到的光子的数量，这可能是不可能跟踪快速移动对象的。受到Modulo感测成功的启发，我们利用了典型轨迹的平滑度，以实现超出明确范围的远程跟踪。尽管SPL自然地获得了模量时间的测量时间，但它引入了几个挑战，包括随机抽样时间，多个噪声源和绝对距离不确定性 - 当前的模型传感文献无法解决这些挑战。因此，我们提出了一种直接在模量样品上运行的插值和denoising方法。我们基于变化的反射性降落性进一步消除了绝对距离。蒙特卡洛模拟考虑了实际条件下的逼真的轨迹，表明，如果适当地解开，我们的深度估算的归一化平方误差估计，相对于重复期会导致不模棱两可的激光雷达设置，我们的深度估计值降低了20 dB以上。
人工智能有什么大不了的？
• 提醒相关承包办公室该项目、工具或系统可能涉及 AI（这样他们就可以确保 UC 受到保护，即使合同已经签署）• 咨询您所在地的隐私、网络安全、合规、风险管理或法律办公室。
使用物联网和实时云计算的患者健康跟踪，监视和大数据存储的设计和开发
。科学大学和大学大学。国际伊伯拉玛纳（Iberoamana）未经昆扎（Cuanza）的意见。Cuito，Angola，9 Fundacio，Bogola，Bogola，Bogola，
简介 伟大的想法得以实现。陆军...
2024 年 4 月 2 日：提案截止日期不晚于中午 12:00。美国东部时间 2024 年 2 月 13 日至 2024 年 3 月 11 日，此主题将发布预发布，并附上主题作者的姓名。在预发布期间，提案公司有机会通过 https://calendly.com/zach- harrell-aal/tpoc-calls-farp 联系主题作者/技术联系人 (TPOC)，安排时间询问有关该主题的技术问题。问题应仅限于与提高对主题要求的理解相关的具体信息。提案公司不得就解决方案方法寻求建议或指导，您也不得向主题作者提交其他材料。如果在与主题作者交流期间提供的信息被认为对提案准备有必要，则该信息将通过 DSIP 主题问答模块提供给所有各方。一旦陆军于 2024 年 3 月 12 日开始接受提案，除非主题作者正在回答预发布期间提交的问题，否则提案人和主题作者之间将不再允许直接联系。但是，提案人可以通过 https://www.dodsbirsttr.mil/submissions/login 上的 DSIP 主题问答模块提交书面问题。此主题的 DSIP 主题问答于 2024 年 2 月 12 日开放，并于 2024 年 3 月 19 日美国东部时间中午 12:00 关闭新问题。一旦 BAA 截止提交提案，您将无法与主题作者或通过主题问答就您提交的提案进行任何形式的沟通。截止接收时间：提案必须在 2024 年 4 月 2 日美国东部时间中午 12:00 之前完整提交。美国东部时间中午 12:00 之后提交的提案。美国东部时间下午 12:00 之后提交的提案将不予评估。最终提案