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增强新南威尔士州公共服务能力并减少顾问的使用
新南威尔士州共有 23 项全政府资格预审方案，其中至少有 7 项方案可供机构获取顾问和临时工。分析主要侧重于方案 5：由全州部门 (TSS) 实体采购的绩效和管理服务 (P&MS)，并且在此范围内主要侧重于顾问而非更普遍的专业服务。分析还侧重于方案 7：临时工，并在相关情况下额外参考了特定职业的方案。（方案 7 临时工资格预审方案（方案 7）是针对公共部门使用的后台（非前线）临时工的强制性全政府方案。）
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
在外部验证中，MRI 放射组学预测脑转移瘤原发性肿瘤组织学的能力有限
摘要背景。越来越多的研究表明，使用从成像数据中提取的放射组学特征可以预测各种恶性肿瘤的组织学或遗传信息。本研究旨在通过内部和外部验证来研究基于 MRI 的放射组学在预测脑转移瘤原发性肿瘤中的作用，并使用过采样技术来解决类别不平衡问题。方法。这项经 IRB 批准的回顾性多中心研究包括肺癌、黑色素瘤、乳腺癌、结直肠癌和其他原发性实体的组合异质组（5 类分类）的脑转移瘤。2003 年至 2021 年期间从 231 名患者（545 个转移瘤）获取了本地数据。分别对来自公开的斯坦福 BrainMetShare 和加州大学旧金山分校脑转移瘤立体定向放射外科数据集的 82 名患者（280 个转移瘤）和 258 名患者（809 个转移瘤）进行了外部验证。预处理包括脑提取、偏差校正、配准、强度归一化和半手动二元肿瘤分割。从每个序列（8 次分解）的 T1w（± 对比度）、液体衰减反转恢复 (FLAIR) 和小波变换中提取了 2528 个放射组学特征。使用原始数据和过采样数据的选定特征训练随机森林分类器（5 倍交叉验证），并使用准确度、精确度、召回率、F1 分数和受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 在内部/外部保留测试集上进行评估。结果。过采样并没有改善内部和外部测试集上整体不令人满意的性能。不正确的数据分区（训练/验证/测试分割之前的过采样）会导致对模型性能的严重高估。结论。应严格评估放射组学模型从成像中预测组织学或基因组数据的能力；外部验证至关重要。
电网模块的网格形成能力
值得注意的是，英国（GB）和澳大利亚的系统运营商最近采用了网格形成技术要求。电力系统操作员（ESO）于2023年4月发布了GB GFM最佳实践指南，并在2023年9月在2023年9月将GFM要求纳入GB网格代码后（GC0137- GC0137-最低规范）为提供GB GFM的最低规范，以提供GB GFM的能力和澳大利亚能源市场的需求（AEMO）的核心（AEMO），并在1月份释放了1月份的测试框架。网格形成逆变器5,6。
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。
马歇尔太空飞行中心的能力改进 - x ...
马歇尔太空飞行中心的 X 射线和低温设备 (XRCF) 是世界上最大的 X 射线光学校准设备，也是 NASA 首屈一指的低温光学测试设备。该设备专为校准钱德拉望远镜而建，曾参与过其他几项 X 射线任务，直到 2005 年才开始专注于低温下的正入射光学测试。最近，该设备的 X 射线测试功能已恢复使用并进行了更新。已添加新的光束监视器、焦平面探测器以及测试物品和仪器定位系统。X 射线数据采集系统已更新。正在开发实时位置监控计量系统，该系统将能够通过发散光束的部分照明校准大直径光学器件。将讨论该设备新扩展的 X 射线测试功能。
新颖的电池电源能力评估改进了EVTOL飞机着陆
电动垂直起飞和降落（EVTOL）飞机部署的关键方面是所使用的电池的安全性和性能能力。安全要求的一个组成部分是需要储备能源，只有在紧急情况下才能使用。在文献中，已经观察到应限制电池能量储备区域的下限，以避免发生急剧下降电压下降的区域。在此，提出了一种定义下限的方法。这旨在延长飞机可以在登陆不再完成之前巡航的时间。一种新型的功率能力测试程序用于测量可以完成恒定功率脉冲的最低电荷（SOC）。这与在预定的SOC点执行脉冲的现有功率能力测试不同。提出的方法的目标是复制着陆条件，以了解低SOC的功率能力性能。对各种环境条件和用例进行了测试，包括温度和功率脉冲以及两组不同老化的细胞。对于定义的测试条件，日历老年细胞的最低SOC值范围为6％至14％，而循环老化细胞的范围为8％至27％SOC。该测试的结果是一个特征图，将温度，脉冲功率和脉冲持续时间与最低SOC相关联。特征图指示需要在需要执行降落之前允许电池的最低SOC值。将特征图的精度与从测试数据参数参数的电池等效电路模型进行了比较。根据一组先前未测量的实验条件对定义的方法进行了实验验证。总体而言，与测量值相比，特征图提供了良好的精度，而MAP和模型方法的平均最大绝对百分比误差最多为7.5％。此外，测试结果表明，如果将最坏情况的降落场景用作储备区的下限，则如果不考虑细胞降解，则可用的名义飞行的可用SOC范围将受到很大的影响。
能力声明 | bgis apac
Graham 在建筑行业工作了 18 年，曾与澳大利亚一些领先的一级和二级建筑承包商合作。他在设计开发、项目管理、合同管理和监督方面拥有丰富的经验，无论是作为客户还是承包商。这些经验涉及许多行业，包括医疗、零售、教育、商业/住宅大楼项目和工业综合体。
供应链可持续性和弹性能力的风险管理策略
摘要 供应链可持续性相关风险会对环境、社会和经济产生不良影响，导致全球供应链的不确定性和复杂性。本文研究了供应链可持续性风险、全球不确定性和实现供应链弹性能力的缓解策略之间的关系。本文提出了供应链弹性能力和四种基本风险缓解策略来应对供应链可持续性风险。通过调查收集的数据被用于结构方程模型和调节测试，以探索适合不同可持续性风险环境的缓解策略。结果提出了一种在不同可持续性风险下提高供应链弹性的结构化程序。受文献空白的启发，该研究实证检验了可持续性风险和全球不确定性如何影响供应链弹性，并根据不同的可持续性风险在接受、避免、控制、分担/转移之间提供了最有效的风险管理策略。目前还缺乏实证研究来探讨如何通过提供有效的缓解策略来提高供应链的弹性能力，以应对供应链可持续性风险。研究结果为未来供应链弹性和可持续性研究提供了见解。
