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用于吞吐量瓶颈分析的人工智能
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而，在现实世界中，消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂，数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看，研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而，随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起，学术研究人员基于大量数字车间数据，探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述，本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受，研究工作分为四类：（1）识别、（2）诊断、（3）预测和（4）开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈，而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议，可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
替代包装和葡萄酒我们应该超越绿色瓶子吗？埃里克·威尔克斯（Eric Wilkes），基兰·希拉姆（Kieran Hirlam）和尼尔·克里米格（Neil Scrimgeour），澳大利亚葡萄酒研究
占澳大利亚葡萄酒生命周期期间生产的温室气体排放的74％的运输和玻璃包装，这些区域是改善该行业减少碳足迹的努力的明显目标。在我们的“ net net Zero”系列的第四篇也是最后一篇文章中，作者比较了不同包装选项的碳足迹以及其选择中涉及的技术考虑。
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。
使用金属离子连接的纳米结构改善免疫反应并增强乳腺肿瘤治疗
在奥林匹克运动会期间打招呼14,500名运动员和残奥会期间的9,000名运动员，巴黎北部郊区的奥运会村庄已承诺与与传统建筑项目相比，碳足迹较小30％。然而，有一个障碍：与专业研究的值相比，所选的基准（每平方米一吨等式）似乎很高，这估计了2022年欧洲建筑物在2022年的碳足迹，在整个生命周期中平均平均每平方米。也是关于奥运会委员会缺乏针对目标是否仅在施工期间还是在其生命周期（包括随后使用建筑物）中的影响的规范。
水瓶翻转实验：实验与数值模拟之间的定量比较
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
新型基因操纵方法可以解锁Car-NK细胞疗法现有的瓶颈
当前，CAR-T细胞疗法被称为复发/难治性血液学恶性肿瘤患者的有效治疗。尽管如此，这种方法仍面临多个瓶颈，包括实体瘤的低效率，致命的不良反应，自体产物的高成本以及同种异体环境中GVHD的风险。作为潜在的替代方法，CAR-NK细胞疗法可以克服CAR-T细胞疗法的大部分局限性，并提供现成的，更安全，更负担得起的产品。尽管有希望通过CAR-NK细胞的临床前和临床研究发表的结果是有希望的，但必须解锁几个瓶颈，以最大程度地提高CAR-NK细胞疗法的有效性。这些瓶颈包括较低的体内持久性，较低的肿瘤部位的流动性，实体瘤中适度的效率以及对免疫抑制性肿瘤微环境的敏感性。近年来，基因操纵工具和策略的进步为克服了Car-NK细胞疗法的当前瓶颈奠定了基础。本评论将介绍现有的基因操纵工具，并讨论其优势和缺点。我们还将探讨这些工具如何增强CAR-NK Cell Therapy的安全性和效率。
奶瓶喂养婴儿的主要技巧是什么...
始终将宝宝靠近您，并在进食时看着他们的眼睛。这可以帮助您的宝宝感到安全和被爱。尝试保持婴儿的头部，并以舒适的中立姿势支撑着头部，以便他们可以舒适地呼吸和吞咽。将乳头刷在他们的嘴唇上，当他们用舌头向下张开嘴巴时；让他们绘制奶头。将瓶子放在地面上；将其倾斜足以确保您的宝宝通过乳头服用牛奶而不是空气。婴儿以短暂的停顿为吮吸。在这个位置，当您的宝宝停止时，牛奶将停止流动，使他们在开始吮吸之前就可以休息很短。您的宝宝在饲料期间可能需要短暂休息；他们有时也可能需要打bur。当您的宝宝不想再喂食时，将它们保持直立并轻轻摩擦或拍打以抬起任何风。在看起来更舒适时继续进食，只有当他们表现出仍然饿的迹象时。不时中断饲料也使您的宝宝有机会注册它们的“满满”。请注意您的宝宝有足够的牛奶的提示。不要试图迫使他们取得超出他们想要的。
打破Metabarcoding中的生物信息学瓶颈
fi g u r e 2多价协议的品种。仅通过组合在此处可视化的双向品种来可视化仅可视化双向算法协议，三向和四向算法协议测试也可以进行。（a）分配和聚类算法之间的协议。显示了三个群集，其中每个等级的组件ASV的比例分配给每个分类单元，而大型蓝色圆圈中的分类学分配代表了所有组件ASV收到的分类。例如，cluster1包含三个ASV，均分配给了节肢动物和玛拉科斯特拉卡类，但它们被分配给不同的顺序（decapoda和euphausiaceae）。因此，一种保守的方法是将群集分配给Malacostraca级，但在较低的排名中将其分配得不明。（b）聚类算法之间的一致性。显示了两个替代聚类输出（红色和蓝色椭圆形，包含由黑条表示的ASV）。例如，蓝色cluster1包含两个红色簇，每个簇包含三个和四个ASV。在这种情况下，聚类算法之间的一致性和分歧提供了其他信息，以询问特定感兴趣的特定簇之间的内部结构或潜在关系。（c）分配方法之间的协议。显示了两个ASV，每个ASV都从IDTAXA和BLAST接收分配。ASV1在较低的等级（家庭和属）中获得不同的作业，而ASV2在所有等级中都从两种算法中接收相同的作业。因此，一种保守的方法将把ASV1分配给Charchariniformes的订单，但在较低的等级中将其分配给了。
Nalgene PETG瓶的性能在–70°C
用于研究或进一步制造。不是用于诊断或直接施用人类或动物。©2021，2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Micro Tenn和Tenney是SPX热产品解决方案的商标。能源之星是美国环境保护局的商标。col36233 0924
胎儿大脑中的白质束交叉和瓶颈区域
人们越来越有兴趣使用扩散 MRI 研究胎儿大脑的白质束和结构连接。数据采集和处理方面的最新进展表明，这种成像方式在阐明子宫内神经发育的正常和异常模式方面具有独特的作用。然而，还没有努力量化交叉束和瓶颈区域的普遍性，这是成人大脑中已广泛研究的重要问题。在这项工作中，我们确定了妊娠 23 至 36 周之间具有交叉束和瓶颈的大脑区域。我们对 59 个胎儿脑部扫描进行了概率纤维束成像，并提取了一组 51 个不同的白质束，我们将其分为 10 个主要的束束组。我们分析了结果以确定束交叉和瓶颈的模式。我们的结果表明，20-25% 的白质体素包含两个或三个交叉束。瓶颈现象更为普遍。75-80% 的体素被描述为瓶颈现象，超过 40% 的体素涉及四个或更多束。这项研究的结果强调了胎儿脑纤维束成像和结构连通性评估的挑战，并呼吁创新的图像采集和分析方法来缓解这些问题。