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精密制造的未来：集成先进计量和智能监控以优化流程
精密制造正在经历一场变革性的演变，其推动力来自先进计量技术和智能监控系统的融合。本摘要通过这些技术的融合探索了精密制造的未来发展轨迹，重点关注它们在工艺优化中的协同作用。先进的计量技术，包括高分辨率成像、激光扫描和非接触式表面测量，在捕获尺寸数据方面提供了前所未有的精度和细节。这些技术使制造商能够精确分析组件的几何形状、表面光洁度和公差，从而促进以卓越的精度和质量生产零件。此外，将计量技术集成到制造过程中可以实现实时反馈，从而实现快速调整和更正，以确保遵守设计规范。智能监控系统通过不断从嵌入在制造设备中的各种传感器收集数据来补充先进的计量技术。这些系统利用人工智能 (AI) 和机器学习算法实时分析大量数据，检测异常，预测设备故障并优化工艺参数。通过利用数据驱动的洞察力，制造商可以提高生产效率，最大限度地减少停机时间并降低废品率。先进计量与智能监控之间的协同作用不仅限于质量控制，还涵盖了整体流程优化。通过这些技术的无缝集成，制造商可以在运营中实现无与伦比的精度、效率和灵活性。例如，实时计量反馈与人工智能驱动的监控相结合，可以实现自适应制造流程，根据不断变化的环境条件或材料特性动态调整参数。此外，精密制造的未来在于采用数字孪生方法，即创建物理制造系统的虚拟副本并与实时数据同步。这可以实现预测性维护、虚拟原型设计和基于仿真的优化，从而大幅节省成本并加快创新周期。精密制造的未来取决于先进计量和智能监控技术的集成。通过利用这些创新之间的协同作用，制造商可以实现前所未有的精度、效率和灵活性，推动数字时代制造业的发展。
社论地图集：神经外科的新时代智能护理增强，手术计划和绩效
本社论的主要目标是介绍我们认为是下一波技术浪潮，旨在革新神经外科护理和知识（所有神经外科手术的亚专业），正如我们目前所理解的那样，这是Medi-Cine中扩展的专业大型语言模型（LLMS）的发展。我们描述了基于可靠的同行评审的神经外科特定数据来源的LLM。在过去的5年中，由于Chatgpt和GPT-4的出现，人工智能（AI）急剧加速了，它已成为一支在Int-Novation的最前沿的主流力量，并且在各个行业中都有相关的应用。1-12尽管Chatgpt和GPT-4等LLM的实力无可否认令人印象深刻，但这些算法可以合理地完整的语言模式，而不是作为可信赖信息的数据库。科学家和专家都在积极推动这些技术的界限，以解决挑战世界上各自领域中最重要的专家，1,9,10的复杂问题，而神经外科阶段的领域也不是这种变革性趋势。它是在努力成功通过神经外科板还是简化现代工作流程，AI已经开始彻底改变现代医学。1,9,10从医学和神经手术领域的LLM上的众多出版物中可以明显看出，生成预训练的变压器（GPT）模型已经展示了出色的功能。1,5、6、9-12从未考虑过，考虑到神经知识和决策的复杂性和技术性质，GPT模型使用的来源的信誉以及
探索智能工具对软件工程人体方面的潜在影响
背景。基于人工智能（AI）支持软件开发的工具的出现表明，对开发人员如何计划和互动的方式进行了大修。这种解散可能会给软件开发过程的人类和社会方面带来挑战。目标。本文是对基于AI的工具对软件开发团队及其成员的后果的第一次探索。方法。我们进行了社会科幻练习，这是一种思想实验，介绍了两个关于采用基于AI的工具的未来派软件公司的虚构故事。然后，我们通过具有38个学生的定性实验评估了场景之一的合理性，以观察他们对使用基于AI的工具的看法。结果。这些故事提出了与采用这些工具有关的潜在挑战：开发人员如何看待自己，定量和定性工人贡献评估之间的冲突，以及对未来开发人员的培训，以处理其职业的迫在眉睫的变化。在定性实验中，我们收集了支持负面情绪的证据，例如缺乏信任和控制以及被替换的恐惧。我们还确定了开发人员的其他态度和看法，例如对基于AI的工具的积极感觉。结论。我们确定了可能影响基于AI的工具的几个方面及其对参与个人的影响。应该进一步研究它们，并代表有关软件工程人类方面的研究的挑战。我们还证明了使用社会科幻小说来探索新的研究问题。
22meho310智能移动性和智能车辆...
IV单元车辆无线技术和网络9 0 0 9无线系统框架图和组件的概述，传输系统 - 调制/编码，接收器系统概念 - 解调/解码，无线网络，对车辆自治的应用以及应用于车辆自治，计算机网络的基础知识 - 事物网络，无线网络和无线网络和划分无线网络和divairnation and difcompants of Wieling Networking and divalsing
使用智能传感与食物浪费的可生物降解包装中的高级技术
传统包装在证明准确和实时食品到期日期的局限性导致食物浪费和食物传播疾病。通过智能包装进行实时食品质量监测可能是减少食物浪费和食物传播疾病的有效解决方案。本评论的重点是将最新的技术进步纳入食品包装中，以监测食品变质，重点是基于纸张的传感器及其与智能手机的结合。本评论论文对可生物降解包装中的先进的大分子技术进行了全面探索，对基于纸张的探针的一般概述及其将其掺入食品包装中，并融合到食物包装中，以及用于监测食物新鲜度的智能传感机制。鉴于围绕食物浪费的全球问题不断提高，我们的手稿是一种关键的资源，巩固了当前的研究发现，并突出了这些Inno vantic包装解决方案的变革潜力。我们还强调了当前的智能纸质食品新鲜传感器及其各种优势和局限性。提出了实施基于纸张的传感器/探针以进行食物储存及其准确性的示例。最后，我们研究了如何智能包装是减少食物浪费的替代方法。这里讨论的几种技术具有良好的潜力，可以用于食品包装进行实时食品监测，尤其是在与智能手机诊断结合使用时。
设计和制造用于智能注射医学成像应用中特定剂量对比药的注射泵
注射泵是一种小型注射装置，用于控制患者的少量药物或用于精确施用液体的化学和生物医学研究。1，特别是让孩子开处方液体药物很长时间。2通常有两种注射器泵：医疗输液泵和研究注射器泵。医疗输液泵是一种用于向患者提供受控量的液体，例如营养，药物，化学疗法和血液。3实际上它们用于体内诊断，治疗和研究。另一方面，研究注射器泵是一种用于应用非常小的液体或液体药物的应用程序中的装置。4流速控制的性能准确性或效率对于液滴微流体系统的应用非常重要。
智能机器人的多模式融合和人机交互控制
方法：助行器为患者提供了弹药和指导力量的重量，以模仿一系列物理治疗师的运动，并创造自然，舒适且安全的环境。该系统由全向移动平台，BWS机制和骨盆支撑组成，以平滑骨盆的运动。使用人类意图，四个力传感器，两个操纵杆和一个深度感应摄像头来监视人机信息信息，并提出了一种多模式融合算法以提高精度。然后，系统分别通过相机，力传感器和操纵杆获得了标题E，骨盆姿势F和运动向量H，并通过特征提取和信息融合进行了对意图进行分类，并通过机器人的Kinematics通过机器人的Kinematics进行了最终输出运动速度。
一个智能的医学网络 - 物理系统，用于支持心脏瓣膜筛查和诊断
心血管疾病目前是全球死亡的主要原因。在预防心血管问题的策略中，心脏声音异常的自动分类是检测心脏病或其他无症状（甚至无症状的并发症）早期迹象的有效方法，对于及时的干预措施非常有效。尽管该领域有显着改善，但由于缺乏解决方案，可用的数据集和差（主要是二进制 - 正常与异常）分类模型和算法，仍然存在局限性。本文及时提出了一种医学网络物理系统（MCP），以自动对心脏瓣膜疾病进行自动分类。实际上，拟议的MCP可以通过一种高效易于访问的工具来部署到个人和移动设备中，以解决对患者，医疗保健从业人员和研究人员的现有解决方案的局限性。它结合了在新的意大利数据集中训练的不同的神经网络模型，该模型涉及132名成年患者，涵盖了9个心脏声音类别（1个正常和8个异常），也针对两个主要的开放式访问（Physionet/Cinc Challence 2016和韩语）数据集进行了验证。总体MCPS性能（时间，处理和能源资源利用率）和模型的高精度（高达98％）证明了提出的解决方案的可行性，即使数据很少。可应要求提供支持本文发现的数据集。
AI驱动的可持续性用于智能净零旅程
此外，强制性排放和气候方案正在由当事方会议（COP）和政府间气候变化小组（IPCC）等全球财团迅速开发。在联合国和世界卫生组织等世界机构的支持下，这些法规强迫全球执行委员会，以优先考虑和加快其可持续性旅程。前瞻性企业正在迅速结合和调整业务模型，运营和供应链，以与这些不断发展的标准和消费者期望保持一致。