XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemforming
使用非二次各向异性可塑性模型和实心壳有限元
在过去的几十年中，已经开发了一个假定的固体 - 壳有限元素的家族，并具有固体和壳有限元素的丰富益处以及特殊处理，以避免锁定现象。这些元素已被证明在具有各种本构模型的薄3D结构的数值模拟中是有效的。当前的贡献包括发达的线性和二次固体 - 壳元素与铝合金的复杂各向异性可塑性模型的组合。常规二次各向异性产量函数与涉及强各向异性的金属材料形成过程的模拟中的准确性较小。对于这些材料，可以使用晚期非二次产量功能（例如Barlat针对铝合金提出的各向异性产量标准）对塑料各向异性进行建模。在这项工作中，将各种二次和非季度各向异性屈服函数与线性八节点六个节六个固体 - 壳元素和线性六节点棱柱形固体 - 壳元素以及它们的二次对应物结合使用。将所得的固体 - 壳元素实现到Abaqus软件中，以模拟圆柱杯的基准深度绘图过程。对预测结果进行了评估，并将其与文献中获得的实验结果进行了比较。与使用常规二次各向异性产量函数相比，由开发的固体 - 壳元素与非二次各向异性产量功能的组合给出的结果表明，与实验相吻合。
使用Salesforce AI
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2766-2781，文章ID：IJCET_16_01_195在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_195©iaeme Publication
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
利用大数据转换供应链...
大数据和预测分析的抽象演变启动了现代供应链管理的范式转变。传统的供应链设计和需求预测方法依赖于历史，通常在以快速市场波动，不断发展的消费者行为和全球复杂性为特征的环境中不再需要静态数据。预测分析（由大型和多样化的数据集）的能力 - 供应链利益相关者有效预测需求变化，优化资源分配并减轻风险。本审查论文对大数据驱动的预测分析如何改变供应链设计和需求预测进行了深入的研究。我们讨论了大数据的基本概念，探索尖端分析方法，分析对战略和运营决策的影响，并确定挑战和前景。通过巩固关键的技术见解和最佳实践，本文旨在为供应链专业人士，数据科学家和研究人员提供综合资源，以探索如何利用数据驱动的决策来创建弹性，敏捷和透明的供应链。关键字：数据科学，大数据，供应链，数据驱动的决策在当今快速发展的市场，较旧的计划和预测方法中，根本无法跟上突然的市场波动，不断变化的消费者口味以及全球的不确定性。多亏了大数据和预测分析，我们现在可以筛选大型的，多样化的数据源，以发现需求趋势，微调资源分配并减少风险在成为昂贵的问题之前。当代供应连锁店承受着巨大，敏捷和可持续性的巨大压力，同时又提供了较高的客户服务水平。传统的供应链设计和管理方法通常使用小型或静态数据集依赖确定性或随机模型，从而使它们容易受到突然的市场转变和无法预料的破坏。随着高级信息技术的出现，企业现在可以访问大量不同的数据（例如，交易数据，传感器数据，社交媒体趋势，天气报告，经济指标等）。大数据的扩散引起了人们对预测分析的重大兴趣，即各种统计，机器学习（ML）的伞术和数据挖掘技术，这些技术将原始数据转化为可行的见解[1]。预测分析对战略供应链决策有重大影响，例如设施的位置，容量扩展和供应商的选择以及运营领域，例如需求预测，库存管理和物流优化。通过启用实时或接近实时数据驱动
以循环经济模式改造汽车行业
随着人们对气候变化的担忧日益增加，以及最近发生的重大地缘政治危机，循环经济模式受到了前所未有的关注。汽车行业目前正在经历电动化转型，以实现更加环保和社会的可持续性；但仅有汽车电气化是不够的，整个制造过程和报废汽车的处理都需要脱碳。此外，循环经济模式提供了一个操作框架来处理各种问题，包括原材料危机、材料浪费、报废汽车处理、电池再利用和回收以及污染。本文旨在（1）分析汽车行业紧急采用循环经济模式的必要性，（2）为汽车行业提出一个循环经济框架，（3）观察汽车行业和密切相关的制造业中现有或正在开发的循环经济实践，（4）研究形成有利于循环经济转型的生态系统的关键驱动因素。我们的观察表明，所有主要的原始设备制造商都在越来越多地采用循环经济实践，其中一些已经拥有专门的战略和业务部门。在许多情况下，OEM 与供应商、新技术初创公司和当地政府部门合作，扩大项目规模并构建闭环整体解决方案。我们的研究证实，循环经济模式将成为新常态，并从根本上改变汽车行业。
开放大脑同意：告知研究参与者并获得同意分享大脑图像数据
Abramian, D., & Eklund, A. (2019)。Refacing：使用 GAN 重建匿名面部特征。2019 年 IEEE 第 16 届国际生物医学成像研讨会 (ISBI 2019) 上发表的论文，1104 – 1108。https://doi.org/10.1109/ISBI.2019.8759515 Bishop, DVM (2016)。开放式研究实践：意想不到的后果以及避免这些后果的建议。（对同行评审开放倡议的评论）。 Royal Society Open Science，3 (4)，160109。https://doi.org/10.1098/rsos.160109 de Sitter, A., Visser, M., Brouwer, I., Cover, KS, van Schijndel, RA, Eijgelaar, RS … Vrenken, H. (2020)。神经影像中的隐私问题：删除面部特征会降低图像分析方法的性能。欧洲放射学，30 (2)，1062 – 1074。https://doi.org/10. 1007/s00330-019-06459-3 Duan, D., Xia, S., Rekik, I., Wu, Z., Wang, L., Lin, W., … Li, G. (2020)。基于皮质的个体识别和个体变异分析
利用可变刚度弹簧实现高速机器人的节能拾放运动
通常，对于高速运行的拾放机器人，在机器人制动阶段会损失大量能量。这是因为在这种运行阶段，大部分能量都以热量的形式耗散在电机驱动器的制动电阻上。为了提高高速拾放循环中的能源效率，本文研究了与电机并联配置的可变刚度弹簧 (VSS) 的使用。这些弹簧在制动阶段储存能量，而不是耗散能量。然后释放能量以在下一个位移阶段驱动机器人。这种设计方法与运动发生器相结合，通过基于机器人动力学求解边界值问题 (BVP)，寻求优化轨迹以减少输入扭矩（从而减少能耗）。在五杆机构上对所提出方法的实验结果表明，输入扭矩大幅减少，因此能量损失也随之减少。
使用实时大数据分析转换医疗保健
数据架构师，亚马逊Web服务，美国西雅图，美国摘要实时大数据分析已经通过更改制定决策，给予治疗以及管理的组织和流程来破坏医疗保健。使用AI，IoT和Cloud Computing等技术，医疗组织可以分析大型数据集，以提醒患者疾病，选择适当的治疗方法，并确定资源在哪里必不可少。在本文中，作者探讨了医疗保健行业实时分析的进度，机会和问题，以及预测分析，患者监督和远程医疗实施等类型。尽管存在道德问题，但数据隐私和系统集成问题仍然是有力的障碍，诸如世界的精密医学和数字健康映射等趋势呈现出勇敢的新世界在提供医疗保健方面的实施。为此，需要通过拥抱技术，行业协作以及最重要的是适当的监管来进行创新，以促进和促进人们的安全使用。关键字：实时大数据分析，医疗保健转型，人工智能，机器学习，物联网，云计算，预测分析，患者监督，远程医学，精密医学，数字健康图，数据隐私，医疗保健IT解决方案，主动护理，主动护理，系统整合，系统保健安全，数字健康创新。1。简介将实时大数据分析整合在医疗保健中正在重新调整以更好的患者结果的快速决策。这些技术在几秒钟内分析了大量与健康相关的信息，它们会改善诊断，治疗和预防[12]。因此，随着组织管理老龄化，慢性病和增加困扰世界上大多数医疗保健系统的成本，实时分析逐渐被证明是无价的[15]。在全球范围内，诸如人工智能，物联网和云计算之类的IT解决方案对这种变化有用，从戴在患者体内的设备到分析慢性疾病诊断[10，8]。但是，将实时数据分析集成在医疗保健中具有许多优势，这些优势并未避免某些挑战。挑战，例如，数据隐私，安全性和在各个平台上集成多种数据的挑战仍然是相关的[1]。这意味着基于地理位置的差异和医疗保健中先进技术的可用性也需要平等地采用，以避免造成更广泛的医疗保健差异[6]。本文解释了当今和未来对医疗保健组织进行实时大数据分析的进步