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![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 ]。
IREDA 在古吉拉特邦 GIFT 城成立子公司
他补充说，IREDA 加入 IFSC 有望开启新的商业前景，并在可再生能源领域建立全球影响力。这一战略举措符合我们通过国内外可再生能源投资促进可持续发展的愿景。随着 IREDA 加入 IFSC，我们预计将获得更多创新融资选择，加强与国际投资者的合作，推动国内外可再生能源项目的发展。
纳米材料和生物结构的消化杂志卷。 19，第2号，2024年4月至6月，第2页。 641-648关于“ mg”的观察结果
Vivekanandha妇女技术学院，Elayampalayam，Tiruchengode，Tiruchkal-637205，印度泰米尔纳德邦，B*物理学系，Vivekanandha妇女工程学院，妇女（Autayampalayam），Elayampalayam，tiruchegode，namakkal-63372205 Chemistry, Vivekanandha College of Engineering for Wom- en(Autonomous),Elayampalayam, Tiruchengode, Namakkal-637205, Tamilnadu, India d Department of Physics, Mahendra Arts and Science College.Kalippatti, Tiru- chengodu, Namakkal–637501, Tamil Nadu, India The present work involves in the synthesis and使用微波的高屈服照射技术的原始和“ Mg”相关的WO 3 .H 2 O纳米粉末的表征。衍射模式存在分阶段的正晶相，即使在退火过程后也保留。在样品的形态行为中发现了纯和掺杂样品的明确证据。在能量值方面，光学性质的变化揭示了掺杂剂在360 nm波长蓝移位时的贡献。在退火样品上获得的磁性行为揭示了向超级传导应用的过渡态向磁管状态进行磁态。（2024年1月22日收到； 2024年4月18日接受）关键词：含量氧化物，掺杂剂，超导体，纳米材料，辐射1。引言超导性是零电阻的现象，已彻底改变了各种领域，例如能量传输，磁性悬浮和高速计算。为了支持这一点，纳米颗粒聚焦在具有相应较大表面积的各个专业区域。氧化钨（WO₃）纳米颗粒由于其独特的电子和结构特性而引起了极大的关注，作为超导应用的有希望的材料。近年来，研究人员探索了各种合成方法，以增强WO纳米颗粒（包括掺杂和新型制造技术）的超导性能。通过系统地研究WO纳米颗粒的微波辅助合成和掺杂，该研究旨在为各种应用的高级超导材料的开发做出贡献。各种研究的观察结果和结果可能集中在基于氧化物的超导设备的设计和优化上，因此，它将通过理解实用有效的当前当前超导技术来进一步引导。截至日期，具有高表面能量的纳米颗粒涉及广泛的应用。ex：催化，窗户技术，食品工业，化妆品和医疗[1]。尤其是水合的钨氧化物最近聚焦于窗户的发展[2]，催化[3]，发光[4]和化学，生物和气体传感器[5]。多态性和氧缺陷为各种应用提供了这种材料。此外，用于许多应用，样品相对于尺寸纳米水平的相应物理和化学特性。*通讯作者：kcrbphy@gmail.com https://doi.org/10.15251/djnb.2024.192.641
文章 并网光伏风电混合系统与储能系统的电源管理
可再生能源 (RES)，例如太阳能光伏 (PV) 和风力发电，由于其间歇性，无法始终满足动态负载需求。电池储能系统 (BESS) 与 RES 集成，以满足动态负载需求。需要适当的电源管理才能使系统高效可靠地运行。本文介绍了光伏-风能-电池混合系统在并网和孤岛运行模式下的电源管理。电源管理系统 (PMS) 在不同环境条件、负载条件和运行模式下保持功率平衡。采用充电状态 (SOC) 和电池充电/放电控制方法，确保 BESS 高效性能和安全运行。我们考虑并实施了不同情况，例如 RES 相对于负载需求和电池容量的剩余/不足功率，以使用 MATLAB/Simulink 平台验证 PMS 的性能。
非法人Marin 2022温室气库报告
•建筑环境 - 电力部门代表了在未合并的马林房屋以及商业，工业和政府建筑物和设施中使用电力产生的排放。•建筑环境 - 天然气部门代表了在未合并的马林房屋以及商业，工业，政府建筑物和设施中使用天然气产生的排放。丙烷用作主要加热源，尽管它不到该部门的排放量的1％。•运输部门包括起源于乘用车的乘用车旅行中的尾管排放，以及在马林县道路上旅行的中型和重型车辆和公共汽车产生的一系列尾管排放。该行业还包括Marin Transit和Golden Gate Transit Bus的排放以及这些车辆在非法人区域内行驶时的智能火车。用电动汽车驱动电力的电力嵌入了建筑环境中报道的电力消耗中 - 电力部门。•废物行业代表逃亡的甲烷排放，随着有机材料在垃圾填埋场中分解，它们会随着时间的流逝而产生。尽管大多数甲烷在垃圾填埋场被捕获或爆发，但大约25％逃到了大气中。•越野行业代表汽油和柴油燃料燃烧的排放，该燃料是越野车辆和用于建筑和景观维护的设备的运行。•水部门代表用于抽水，处理和运送饮用水的能量从水源到未纳入的玛林用水用户的排放。•废水领域代表了在社区产生的废水处理过程中产生的静止，过程和逃亡的温室气体，以及用于传达和处理废水的电力产生的排放。•农业部门包括肠发酵和肥料分解和治疗中的甲烷排放，以及施用肥料的氮氧化物排放。
2023-2024德克萨斯州学生的最低州疫苗要求K -12此图表总结了TE
得克萨斯州法律允许（a）医师写医学豁免陈述，清楚地说明医疗原因表明该人无法接收特定的疫苗，并且（b）父母/监护人出于良心的原因（包括宗教信仰）选择免疫要求免疫要求。法律不允许父母/监护人仅仅因为不便而选择豁免（例如，丢失或不完整的记录，去医师或诊所纠正问题是太大的麻烦）。学校应维护有豁免的学生的最新清单，因此在公共卫生专员宣布的紧急情况或流行病时，他们可能会被排除在外。
与逻辑的基因调节网络
指定TFS（图2.b底部面板；图2.C底部面板中的高级表达）。S吸引力状态的189个差异与实际生物系统中干细胞中谱系指定的TFS 190的共表达水平有关[11，50]。从直觉上讲，从布尔模型的视图中，seg 191细胞状态（[[0,0]状态）需要打开谱系指定的TF到Transit 192
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
适用于非建制河滨 C 所有流域/区域的水质管理计划适用性检查表和其他开发项目检查表
重大重建：在已开发的场地上增加或更换 5,000 平方英尺或以上的不透水表面。不包括为维护原有线路和坡度、水力容量、已建设施的原用途而进行的日常维护活动，也不包括为保护公众健康和安全而进行的紧急重建活动。新建的开发项目会创建 10,000 平方英尺或以上的不透水表面（整个项目场地的总体面积），包括商业和工业项目以及需要最终地图的住宅小区（即独立的单户住宅小区、多户相连的小区、公寓或公寓等）；混合用途和公共项目（不包括许可证持有人的道路项目）。此类别包括公共和私人土地上的开发，这些开发属于共同许可证持有人的规划和建设权力。汽车修理厂（标准行业分类 (SIC) 代码 1 5013、5014、5541、7532、7533、7534、7536、7537、7538、7539）。
PLGA 纳米粒子在卵巢癌中的应用
目的：芬苯达唑 (FZ) 具有潜在的抗癌作用，但其水溶性差限制了其在癌症治疗中的应用。在本研究中，我们研究了不同药物输送方法的 FZ 对体外和体内模型中上皮性卵巢癌 (EOC) 的抗癌作用。方法：用 FZ 处理 EOC 细胞系并评估细胞增殖。根据输送途径（包括口服和腹膜内给药）检查 FZ 对 EOC 细胞系异种移植小鼠模型中肿瘤生长的影响。为了通过将脂溶性药物转化为亲水性药物来改善 FZ 的全身输送，我们制备了 FZ 包覆的聚（D，L-丙交酯-共-乙醇酸） (PLGA) 纳米颗粒 (FZ-PLGA-NPs)。我们通过分析细胞增殖、凋亡和体内模型（包括细胞系和患者来源的 EOC 异种移植 (PDX)）研究了 FZ-PLGA-NPs 的临床前疗效。结果：FZ 显着降低了化学敏感性和化学抗性 EOC 细胞的细胞增殖。然而，在细胞系异种移植小鼠模型中，口服 FZ 治疗对肿瘤减少没有影响。腹膜内给药时，FZ 不会被吸收，而是聚集在腹膜内空间。我们合成了 FZ-PLGA-NPs 以获得水溶性并增强药物吸收。FZ-PLGA-NPs 显着降低了 EOC 细胞系中的细胞增殖。与对照组相比，在患有 HeyA8 和 HeyA8-MDR 的异种移植小鼠模型中静脉注射 FZ-PLGA-NP 显着减轻了肿瘤重量。FZ-PLGA-NPs 在 PDX 模型中也显示出抗癌作用。结论：FZ 掺入的 PLGA 纳米粒子在 EOC 细胞和包括 PDX 在内的异种移植模型中发挥了显著的抗癌作用。这些结果值得在临床试验中进一步研究。