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药物生命周期和...
人工智能工具有望在药物开发中产生变革性影响。监管机构在整合AI时面临挑战，同时确保临床试验批准，药物营销授权和市场后监视的可靠性和安全性。将这些技术纳入现有的监管框架和代理实践带来了显着的挑战，尤其是在评估用于这些目的的数据和模型时。快速适应法规和内部流程对于代理商保持创新的步伐至关重要，尽管实现这一目标需要集体利益相关者的协作。因此，本文深入研究了整个药物开发生命周期中法规的需求，以及在医学机构内部过程中使用AI的需求。
人工智能增强的可再生能源系统生命周期评估
2 美国天普大学 3 环境政策 美国巴德学院 ___________________________________________________________________________ * 通讯作者：Kelvin Edem Bassey 通讯作者电子邮箱：Engr.kelvinbassey@yahoo.com 文章收稿日期：25-01-24 接受日期：21-05-24 发表日期：01-07-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（ http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ），该许可证条款允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，但需注明原始作品的归属，如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
关于在药品生命周期中使用人工智能 (AI) 的反思论文草案
2 法规 (EU) 2017/745 和法规 (EU) 2017/746 仅适用于人类药物。3 请参阅 MDCG 2019-11 关于法规 (EU) 2017/745 (MDR) 和法规 (EU) 2017/746 (IVDR) 中软件资格和分类的指南 (链接) 以及关于将软件归类为医疗器械的信息图 (链接)
我们的服务和生命周期支持产品组合
• Körber Xpert View 客户通常担心计划外的设备停机和生产损失。与此同时，实现可持续发展目标和路线图（例如减少二氧化碳排放量）对他们来说也越来越重要。设备故障会对运营产生巨大影响，导致业务中断和生产力下降。由于系统故障时每分钟都很重要，因此我们现在通过 Körber Xpert View 为客户提供优质的远程支持。这是一个先进的系统，使我们能够远程识别和解决更多事件，有时速度更快，方式更可持续，并远程支持维护活动。为了实现这一点，我们使用 Körber Xpert View，通过带有 AR 注释的双向音频和视频连接改善通信。这项智能技术基于分步咨询，使我们的远程技术支持团队能够在客户要求时亲临现场，从而提供增强的远程支持服务。随着技术的不断进步，我们也在不断寻求改进和扩大我们的数字服务产品。我们知道，只有通过不断创新，我们才能为客户提供他们所需的正确支持。
自然资本最佳实践指南在太阳能发电场生命周期的各个阶段增加生物多样性
为指导英国农业用地的规划决策，需要对农业用地的长期限制进行评估。使用两种不同的方法，即苏格兰的农业用地能力 (LCA) 和英格兰和威尔士的农业用地分类 (ALC)。这两种方法都根据气候、地形和土壤特征等因素造成的质量和多功能性将土地分为七类（LCA 分为七类，ALC 分为六类）。对于英格兰和威尔士，最佳和最通用 (BMV) 土地是 ALC 等级 1、2 和 3a 的土地。LCA 等级 1、2 和 3.1 被认为是苏格兰的优质农业用地。国家规划指导方针旨在避免这种优质土地资源因开发而不必要的损失。然而，保护与其他可持续性考虑因素相权衡。在苏格兰，1:50k 比例的地图标出了优质农业用地的分布，重点关注低地和苏格兰东部，这些地区人口和发展压力较大。
全面回顾整个产品生命周期的大数据分析以支持可持续智能制造：框架、挑战和未来研究方向
这是一份未经编辑的手稿的 PDF 文件，已被接受出版。作为一项服务，我们为客户提供了手稿的早期版本。手稿将经过文字编辑、排版和校样审查，然后才能以最终形式出版。请注意，在制作过程中可能会发现可能影响内容的错误，并且适用于该期刊的所有法律免责声明均适用。
美国陆军系统生命周期管理标准分析：初步调查
许多机构，包括美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国国防部 (DoD)、欧洲国防部，以及最近的供应商和最终用户社区，都已经认识到 PLM 各个阶段和功能之间互操作性的重要性。NIST 于 1999 年委托进行的一项研究估计，工程数据互操作性不完善每年至少会给美国汽车供应链成员带来 10 亿美元的损失。到目前为止，这些成本中最大的部分是用于修复或重新输入下游应用程序无法使用的数据文件的资源。这与陆军对任何给定武器系统及其组件的生命周期后勤支持成本相当。正如美国政府会计办公室为国防部撰写的一份报告所述，运营和支持成本约占武器系统总生命周期成本的 60-70%。许多当前的地面武器系统将继续服役 20-30 年。陆军需要能够在生产后支持系统，同时降低可持续性成本。陆军面临的 PLM 挑战是实施标准和协议，使旧系统和未来的技术创新能够无缝互操作。为了履行职责，陆军致力于建立单一陆军后勤企业 (SALE) 框架。SALE 旨在纠正陆军后勤信息管理中长期存在的问题
人工智能生命周期模型需要修改
摘要 技术领先的组织正在拥抱即将到来的人工智能革命。智能系统正在取代和协同传统软件组件。因此，人工智能系统应该遵循软件工程中相同的开发流程和标准。本研究旨在了解基于人工智能的系统的开发过程以及最先进的生命周期模型如何满足当前行业的需求。我们在 ING（一家在欧洲拥有强大基础的全球银行）进行了一项探索性案例研究。我们采访了组织内 17 位担任不同角色、来自不同部门的人员。我们发现以前的生命周期模型忽略了以下阶段：数据收集、可行性研究、文档记录、模型监控和模型风险评估。我们的工作表明，应用机器学习的真正挑战远远超出了复杂的学习算法——需要更加关注整个生命周期。特别是，无论现有的机器学习开发工具如何，我们都观察到它们仍然无法满足该领域的特殊性。
使用燃料电池和电池电动卡车运输生物质原料可改善生物燃料可持续性和经济性的生命周期指标
Nawa Raj Baral a,b, Zachary D. Asher c, David Trinko d, Evan Sproul e, Carlos Quiroz-Arita, f Jason