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联邦学习用于监测工业过程的条件：关于故障诊断方法，挑战和前景的审查
摘要：通过基于条件的维护（CBM）调度来降低停机时间和提高生产率至关重要。的确，用于故障诊断（FD）的先进智能学习系统使有效隔离并识别故障的起源成为可能。已验证的智能工业基础设施技术使FD成为一项完全分散的分布式计算任务。为此，由于法律法规的限制或利益冲突，因此通常受所谓数据岛化的不同地区/机构之间的分配仅限于隐私，安全风险和行业竞争。因此，联邦学习（FL）被认为是将数据与多个参与者分开的有效过程，以协作培训智能且可靠的FD模型。据我们所知，迄今为止尚未对该主题进行全面研究，因此迫切需要进行基于审查的研究。在此范围内，我们的工作致力于审查FL应用程序诊断应用程序的最新进展，而FD方法，挑战和未来的前景受到特别关注。
脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求范围综述
摘要 ：目的 全面检索国内外关于脑卒中肢体功能障碍康复护理的研究，总结分析脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求，为今后相关研究提供参考。方法 采用范围界定法系统检索CNKI、万方数据、维普、CBM、PubMed等中英文数据库，检索时间从建库至2021年7月26日，依据国际功能、残疾和健康分类框架对纳入文献进行主题分析。结果 共纳入19篇文献，结果显示脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求较为多样复杂，包括疾病与康复知识信息需求、活动参与需求、肢体功能恢复需求、社会环境需求和心理支持需求5大类需求。结论 脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求现状调查结果
单层硫化物硫化物卤化物具有高迁移率转运各向异性和高效的光收集
摘要：具有较高载流子迁移率的二维半导体的发现和设计对于高速电子和光电设备至关重要。在此基于高通量计算的基础上，我们确定了一组半导体，硫磺halide halides irsx'（x'= f，cl，br，i），具有较高的载流量（〜10 3 cm 2 v-1 s-1）和高效的光收获（〜34％）。此外，这些材料表现出各向异性的平面运输行为，这是通过铁弹性开关进行切换的，从而提供了单层IRSX的巨大潜力，可用于在方向控制的高速电子和Optoelectronic设备中应用。高载体迁移率和各向异性转运是源自在矩形晶格中的传导带最小值（CBM）和价带最大值（VBM）的IR原子3D轨道的各向异性分布。ML IRSX's（X'= F，Cl，Br）显示出良好的动力学和热稳定性，并且根据相图计算在热力学上稳定，因此未来值得实验实现。
煤炭部改革电子手册
20 世纪 70 年代，印度对煤矿进行了国有化，以结束不科学的采矿行为。2019 年，印度政府任命了一个由 NITI 委员会副主席领导的高级委员会，以放开煤炭行业。根据建议，《2020 年矿产法（修正案）》对《CMSP 法案》和《MMDR 法案》的相关规定进行了修订，以确保营商便利、消除冗余规定并提高分配灵活性。修正案允许分配综合勘探许可证兼采矿租约的区块，消除了对资格条件进行限制性解释的可能性，从而增加了煤矿拍卖的更广泛参与度。决定对煤矿区块进行拍卖，而不限制煤炭的销售和/或使用。还允许根据适用法律出口煤炭。为了确保运营顺利进行，政府提供了开采煤层气 (CBM) 和小矿物的权利。另一项重大变化是在煤矿拍卖中引入收益分享机制，从而使拍卖更加市场化。煤炭气化在新
大数据条件下经济健康管理的发展...
现代航空发动机结构复杂，工作条件恶劣多变，同时航空发动机又是一个事故多发系统，传统的定期维修方式不仅资源消耗大、效率低，而且需要花费相当多的成本。例如，美国国防部每年在发动机采购上的花费约为13亿美元，而维护现有发动机的费用则在35亿美元左右。因此，美国国防部在国防采购改革中，自20世纪90年代以来就将“经济承受能力”作为国防采购改革的首要驱动力。视情维修由于规模小、效率高、经济承受能力强、可避免重大灾难性事故等特点，非常适合大型复杂系统的维修。基于状态维修（CBM）实施的前提条件之一就是要求系统具备预测自身故障、管理自身健康状况的能力，这又引出了预测与健康管理（PHM）的概念。PHM是指利用传感器获取系统的数据信息，利用各种智能模型和算法对系统自身的健康状态进行评估，在系统故障发生前进行预测，并结合现有的资源信息提供一系列维修保障措施
JAP(D) 100C-22 - 军事航空工程
AD 意外损坏 AE 老化探索 ALARP 尽可能低 AMM 飞机维护手册 BITE 内置测试设备 CBM 基于条件的维护 CCMM 持续充电强制维护 CM 状态监测 CMM 部件维护手册 CPL 裂纹扩展寿命 CRL 部件更换清单 CTM 参见 Cty Cty 应急维护 DDP 设计和性能声明 DO 设计组织 DMML 主维护清单草案 DRACAS 数据报告和纠正措施系统 DUL 设计极限载荷 ECU 发动机更换单元 ED 环境损坏 EMI 电磁干扰 EO 明显的操作/经济 ERC 工程记录卡 ES 明显的安全 ESA 外部表面积 ETI 经过时间指示器 FF 故障查找 FFI 故障查找间隔 FFMC 功能故障模式代码 FLC 前线指挥 FMEA 故障模式和影响分析 FMECA 故障模式、影响和危害性分析 FMI 故障模式指示器 FOD 异物损坏
莫桑比克运输案例研究-DV3 ...
3PL Third Party Logistics, a private transport supplier 4PL Fourth Party Logistics, a logistics firm that organises and contracts 3PL AAER Adopt, Adapt, Expand and Respond, a framework to analyse innovation scale-up BMGF Bill and Melinda Gates Foundation CBM Cost per Cubic Meter CHE Current Health Expenditure CHEGAR Commodities for Health Ensuring Guaranteed Access and Reliability CMAM Central Medical Stores COMSA Countrywide Mortality Surveillance for Action system FRELIMO The ruling party in government GDP Gross Domestic Product GPS Global Positioning System HIV Human Immunodeficiency Virus IMF International Monetary Fund LMSC Last Mile Supply Chain programme MISAU Ministry of Health NGO Non-Governmental Organisation PELF Strategic Plan for Pharmaceutical logistics PLM Project Last Mile RENAMO The opposition party in government SPS Provincial Health Departments UNFPA United Nations Population Fund UNICEF United Nations儿童基金美国国际发展局
使用IIT，AI和ML
工程，浦那，马哈拉施特拉邦摘要4.0，预测维护正在改变制造业效率和可靠性的方式。这项研究介绍了一种具有机器学习方法的系统，并非常强调随机森林算法，并嵌入了技术，以预测和防止设备故障。通过利用来自IoT传感器的实时数据，我们的方法可以准确评估机器健康并在出现任何问题之前进行维护。随机森林模型的使用通过分析数据中的复合物，非线性关系来确保高预测精度，从而实现了对设备条件的强大估计。这种主动的策略大大降低了意外的停机时间，降低了维护成本并延长了机械寿命。我们回顾了预后和健康管理（PHM）的最新进展，设备剩余使用寿命（RUL）的估计以及基于条件的维护（CBM）。此外，我们还探讨了诸如工业环境中模型可解释性，可伸缩性和数据多样性之类的挑战。关键字 - 随机森林算法，IoT传感器，机器健康，机器学习，预后和健康管理（PHM），基于条件的维护（CBM）1。引言随着行业4.0的发展，正在通过高级技术的集成来改变制造过程和运营策略。这种数据驱动的方法使组织能够预测潜在的失败并提前计划维护活动，从而降低了意外的停机时间并降低了运营成本。2。预测性维护（PDM）已成为通过利用工业互联网（IIOT）的能力来提高工业设备的可靠性和效率的关键策略，企业可以从机械和系统中收集大量的实时数据，从而深入了解设备健康和性能。预测维护系统的有效性在很大程度上取决于人工智能（AI）和机器学习（ML）。这些技术促进了复杂数据集的分析，从而识别可能向设备降解的模式和异常。通过复杂的算法，组织可以开发预测模型，不仅可以评估机械的当前状况，还可以预测未来的性能。文献综述本研究[1]使用逻辑回归，支持向量机（SVM）和集成模型研究了预测维护系统的实施，并在实际工业场景中证明了它们的功效。该方法强调了来自传感器和设备的数据集成，从而提供了准确的预测，尽管它需要大量的专业知识和投资才能成功部署。这项研究[2]探讨了物联网和机器学习的整合，用于最先进的异常检测，并利用各种算法，例如装袋，增强和随机森林。该研究强调了实时监控和故障检测的优势，大大降低了维护成本和停机时间。
脑海免疫壁ches的出现及其对神经退行性疾病发展的贡献
从历史上看，中枢神经系统（CNS）被认为是“免疫特权”，具有其自身独特的免疫细胞种群。这种免疫特权被认为是由紧密的血脑屏障（BBB）和血红脊髓流体屏障（BCSFB）确定的，这阻止了外围免疫细胞及其分泌因子及其在CNS宿旁的交叉。然而，最近的研究揭示了与各种脑海壁ni的外周免疫细胞的存在，例如脉络膜丛，颅骨骨髓（CBM），脑膜和周围空间。此外，新兴的证据表明，周围免疫细胞可能能够通过这些部位填充大脑，并在驱动神经元细胞死亡和神经退行性疾病中的病理学进展中起重要作用。因此，在这篇综述中，我们探讨了脑部免疫壁ni如何有助于神经退行性疾病的发病机理，例如阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD）和多发性硬化症（MS）。然后，我们讨论了利用这些壁ches的神经免疫性潜力的几种新兴选择，以使用最近的研究中的新见解来改善这些衰弱性疾病的预后和治疗。
网络作为一个领域 - 海牙战略研究中心
Louk Faesen 是 HCSS 的网络政策专家。他拥有阿姆斯特丹自由大学国际安全法与政治硕士学位 (LLM)。Louk 之前曾担任荷兰外交部国际网络政策工作组的政策官员，协助筹备 2015 年全球网络空间会议 (GCCS) 和海牙全球网络专业知识论坛 (GFCE) 以及与网络空间国际和平与安全相关的后续项目，例如国际法的应用、建立信任措施 (CBM) 和负责任国家行为规范。Alexander Klimburg 是 HCSS 的网络政策和复原力项目主任，哈佛大学肯尼迪学院贝尔弗中心的助理（和前研究员），以及大西洋理事会的非常驻高级研究员。自 2007 年以来，他一直在国际网络安全领域研究众多主题，并担任多个政府和国际组织的顾问，负责制定国家网络安全战略、网络空间和网络冲突（包括战争、网络犯罪和网络间谍活动）的国际行为规范、关键基础设施保护和互联网治理。他曾参与欧盟和欧洲安全与合作组织的国际和政府间讨论，并担任多个国家