固体力学中的许多问题都涉及一般和非平凡的本构模型,这些模型难以以各种形式表达。因此,在自动化的有限元求解器(例如Fenics Project)中表达这些问题可能是具有挑战性的,这些元素求解器使用专门为编写变异形式而设计的特定于域的语言。在本文中,我们描述了Fenicsx / Dolfinx的方法和软件框架,该方法几乎可以在任何一般的编程语言中表达构成模型。我们展示了我们对两个固体机制问题的方法。第一个是使用NumBa实现的各向同性硬化的简单von Mises弹性塑料模型,第二个更复杂的Mohr-Coulomb弹性模型,并用JAX实现了Apex平滑。在后一种情况下,我们表明,通过利用JAX的算法自动分化转换,我们可以避免对解决本构模型所需的术语进行错误的手动差异。我们显示了广泛的数值结果,包括泰勒剩余测试,这些结果验证了我们实施的正确性。在LGPLV3或更高版本的许可下,可以作为补充材料提供软件框架和完整的示例。
3.1.5 Developing a Market Oriented and Environmentally Sustainable Beef Meat Industry (1493) .......................................................................................................................................................... 29
4特遣队/外部工人是指在需要的基础上雇用的非永久工人,包括临时工,自由职业者,承包商,顾问和演出工人。来源:福布斯。2024年5月29日。“什么是偶然的工人?定义,优点和缺点”。[https://www.forbes.com/ advisor/business/what-is-contingent-worker/]。9月4日访问。2024。5个服务提供商是提供咨询,软件开发和外包等服务的外部业务,以补充内部人才的技能和资源。来源:Gartner。“信息技术词汇表:外部服务提供商(ESP)”。[https://www.gartner.com/ en/inovy-technology/glossary/eSP-external-services-provider#:〜:text = an text = an%20 external%20Services%20Services%20provider%20]。访问于2024年9月4日。6个世界银行博客。 2024年5月16日。 “导航陷入困境的水域:红海航运危机及其全球影响”。 [https://blogs.worldbank.org/en/developmenttalk/navigating-trouble-waters--- red-sea-sea-shipping-crisis-crisis-and-its-]。 访问于2024年9月4日。 7世界经济论坛。 2023年5月。 “工作的未来报告2023”。 [https://www3.weforum.org/docs/wef_future_of_jobs_2023.pdf]。 访问于2024年9月4日。 8可持续发展新闻。 2023年12月4日。 “利用特遣队的工人来实现能源行业的气候目标”。 [https://sustainability-news.net/industries/energy/leveraging-contingent-workers-fors-for-energy-energy-industry-climate-goals/]。6个世界银行博客。2024年5月16日。“导航陷入困境的水域:红海航运危机及其全球影响”。[https://blogs.worldbank.org/en/developmenttalk/navigating-trouble-waters--- red-sea-sea-shipping-crisis-crisis-and-its-]。访问于2024年9月4日。7世界经济论坛。2023年5月。“工作的未来报告2023”。[https://www3.weforum.org/docs/wef_future_of_jobs_2023.pdf]。访问于2024年9月4日。8可持续发展新闻。2023年12月4日。“利用特遣队的工人来实现能源行业的气候目标”。[https://sustainability-news.net/industries/energy/leveraging-contingent-workers-fors-for-energy-energy-industry-climate-goals/]。访问于2024年9月4日。9波士顿咨询小组。2021年2月23日。“首席执行官的后大规模外包趋势”。[https://www.bcg.com/publications/2021/post-postemement-compentic-outSourcing-Strategies-for-ceos]。访问于2024年9月4日。10杂志。2023年9月18日。“管理一个混合的应急劳动力”。[https://procurementmag.com/articles/managing-a-blending-contingent-workforce]。访问于2024年9月4日。11注意:在2024年《经济学家影响执行行政人员采购调查》的迭代中,没有提出这个问题
- 龙门机是CT扫描仪的环形部分。它包含生产和检测X射线所需的许多组件。组件安装在旋转扫描框架上。gantries的总尺寸以及开口直径或光圈的直径有所不同。- 光圈尺寸的范围通常为70至90厘米。- 可以根据需要向前或向后倾斜CT龙门,以适应各种患者和检查方案。系统之间的倾斜程度各不相同,但是±15°至±30°通常。龙门也包括用于将患者定位在扫描仪中的激光灯。- 控制面板位于龙门开口的两侧,使技术人员可以控制对齐灯,龙门倾斜和桌子运动。在大多数扫描仪中,这些功能也可以通过操作员的控制台控制。-a麦克风嵌入到龙门群中,以允许在整个扫描过程中患者与技术人员之间的交流。
Project 1: Machine Learning and Artificial Intelligence methods applied to robotics for key alpine applications Financed by: Eurac Research Supervisor: Prof. Karl Dietrich von Ellenrieder, Dr. Abraham Mejia Project Description: The idea is to implement intelligence in robotic platforms using sensor data approaches to solve two key alpine applications: Diseases in Mountain agriculture and Search and Rescue operations in avalanches.机器人将在复杂的情况下自动执行任务,直到今天,这些任务需要人类来识别和监测农业应用中的作物状况,或者在搜索和救援应用中的受害者中的作物条件。该方法包括使用一个预定的区域,在该区域中,空中和地面的机器人都将确定一种特定模式(基于真实数据的机器学习方法),我们将其称为主题。机器人将导航到该主题,避免该区域的障碍(例如,通过做出有效的决定,与树木的碰撞或由于雪崩而导致的地形变化。基于传感器数据的集成对于决定对主题的识别,如何处理主题以及机器人在任务期间应执行的任务至关重要。将探索使用空中和地面机器人的协作群策略,以克服时间,空间和感应数据的局限性。
我们筛选了过去十年(2014 年 1 月 - 2024 年 4 月)的英文出版物。对基于乳房 X 线摄影的乳腺癌检测 AI 算法进行外部验证(单独验证或与放射科医生联合验证)的研究均被纳入。我们排除了提供算法训练细节、使用 AI 评估未来癌症风险、内部验证算法(代表算法开发中使用的相同样本的真实结果)或使用用于训练和开发各种深度学习模型的公共图像数据库进行外部评估算法的研究。同时提供内部和外部验证的研究仅被考虑在外部验证的结果中。系统评价还排除了未报告基于准确度、灵敏度、特异性和/或 ROC 曲线下面积 (AUC) 的发现的研究。我们的方法基于 PRISMA 策略,可以在图 1 中表示的方案中看到。
文字记录,“我们如何找到本·拉登:外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比:奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩:必须追踪该信号。出于某种国家安全原因;而且它必须是外国信号。 乔恩·达比:我们认识到这是一个非常复杂的问题,我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事,如果消息泄露,而他又在那个大院里,他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯:欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一,这是我的联合主持人。 卡姆·波茨:卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯:今天,我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩:谢谢。克里斯蒂·威克斯:欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉,请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩:好的。娜塔莉·莱恩,正如您所说,我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此,我一直在现在的运营局工作,该局负责我们整个信号情报生产周期,我想我们今天将讨论这个主题。因此,大部分时间都在运营部门工作,但我也花了一些时间在大楼外,作为 NSA 驻五角大楼的代表之一,管理我们在海外的一个运营站点,并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯:好的。乔恩。乔恩·达比:好的,谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说,作为前 NSA 员工,我说的任何话都是我个人的观点,而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分,我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情,包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
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当今许多组织只需要特定于其独特情况而需要20到30个安全应用程序。采用最佳的安全产品方法,然后尝试将它们拼接在一起 - 在各种产品组中进行培训,并提高成本和复杂性。更糟糕的是,这些应用程序中的许多无法彼此集成或整个系统。在维持联系的商业环境中,至少可以说,这种缺乏对齐方式是最佳的。
摘要本章对算法的认识论感兴趣。当我打算处理该主题时,这是关于认知辩护的问题。当前的理由方法强调了算法的透明度,这需要阐明其内部机制,例如功能和变量,并证明了这些产生输出(或)如何产生输出。因此,通过透明度的理由方式取决于有关算法所显示的内容,从这个意义上讲,算法是内部的。相比之下,我主张我称计算可靠性(CR)的外部主义认识论。我以前曾在计算机模拟领域介绍并检查了CR([42,53,4]),但本章扩展了这种可靠的认识论,以涵盖各种科学纪律中使用的算法范围,并特别强调机器学习应用程序。在其核心上,CR假设算法的输出是合理的,如果它是由可靠的算法产生的。可靠的算法是使用可靠性指标指定,编码,使用和维护的算法。这些可靠性指标源于形式方法,算法指标,专家能力,研究文化以及其他科学努力。本章的主要目的是描述CR的基础,阐明其操作机制,并概述其作为算法外部主义认识论的潜力。