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linbo3薄膜通过溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法，使用新型的杂物锂 - niobium前体
摘要：RAW Earth在当代建筑中具有有用的应用，作为一种可持续的圆形建筑材料。本研究旨在通过生命周期思维方法评估具有相似热性能的几种基于地球的壁系统的环境性能。尤其是针对（a）未稳定的土壤（原位生产），（b）压缩的地球块（在工厂预制），（c）稳定的地球和（d）轻地球，全部与生物基纤维结合（例如天然纤维，例如，corck，corc，corc，corck ymection suctutiation），为（c）稳定的材料，为（c）稳定的土壤和/公会材料，为（c）稳定的土壤和（d）稳定。结果显示，在整个生产链中避免碳排放，水足迹和体现能量方面，并突出了限制和潜在的改进。此外，还基于嵌入在天然纤维中的碳来估计农作物的CO 2抵消。尤其是，轻地球壁系统最适合最大程度地减少环境影响，而庞大的建设性技术（如未稳定的撞车地球）显示出更高的动态热性能，可用于在地中海气候中使用。
气候中性建筑物的生命周期政策
另一方面，更新的EPBD（其修订于2021年开始并于2024年结束）为欧盟的建筑物气候政策提供了更明显的方向。新修订的文本整合了强制性的共同目标和特定的绩效要求，以更好地利用能源并减少现有结构和新结构的碳排放。有史以来第一次，EPBD引入了与“全球变暖潜力” 9对新结构的整个寿命的计算有关的新要求，这对与建筑材料相关的具体碳排放的核算开放。国家政策制定者现在被指控转移大量需求，并评估实现EPBD的能源和气候目标所需的野心水平。由于国家差异，就欧盟将过渡到“仅可持续建筑”的全球区域10，可能会有广泛的结果，因此，建筑部门的信号混合在一起。
最大化电动汽车电池的生命周期值
注意：（1）碳酸锂； （2）使用CNY/USD的恒定汇率从CNY到USD = 0.16来源：Arthur D. Little，基准矿产智能，Het Financieele Dagblad，Trading Economics
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。
比较了地球的环境生命周期表现 -
摘要：RAW Earth在当代建筑中具有有用的应用，作为一种可持续的圆形建筑材料。本研究旨在通过生命周期思维方法评估具有相似热性能的几种基于地球的壁系统的环境性能。尤其是针对（a）未稳定的土壤（原位生产），（b）压缩的地球块（在工厂预制），（c）稳定的地球和（d）轻地球，全部与生物基纤维结合（例如天然纤维，例如，corck，corc，corc，corck ymection suctutiation），为（c）稳定的材料，为（c）稳定的土壤和/公会材料，为（c）稳定的土壤和（d）稳定。结果显示，在整个生产链中避免碳排放，水足迹和体现能量方面，并突出了限制和潜在的改进。此外，还基于嵌入在天然纤维中的碳来估计农作物的CO 2抵消。尤其是，轻地球壁系统最适合最大程度地减少环境影响，而庞大的建设性技术（如未稳定的撞车地球）显示出更高的动态热性能，可用于在地中海气候中使用。
掌握生成AI项目生命周期
4。内在学习（ICL）：V以自然语言格式将任务演示直接集成到提示中。这些演示是模型可以学习的示例。与传统的微调不同，ICL允许预先训练的大语言模型（LLMS）无需调整模型参数即可解决新任务。相反，该模型利用提示执行任务的提示中提供的示例。总而言之，ICL使LLM能力从自然语言提示中学习新任务，从而使其成为适应模型而无需进行大量微调的强大技术。
人工智能模型和员工生命周期管理：
1.简介 创新、新技术和 Covid 19 大流行对人力资源管理 (HRM) 提出了新的挑战。这些变化不仅要求员工掌握一套新技能，还影响了任务的执行方式，并加剧了平台经济和平台劳动力的出现 (Illéssy、Huszár 和 Makó，2021；Makó 和 Illéssy，2020)。此外，信息系统极大地促进了存储和收集与个人相关的数据的过程，这为组织劳动力的决策提供了基础。文献中提出了许多用于分析这些信息的统计模型，但随着人工智能 (AI) 模型的普及，这些模型在 HRM 中的使用已变得普遍。AI 模型有两个特点使其有别于统计模型，也使得这些模型的使用比统计模型更受欢迎。它们的第一个特点是这些模型在非线性和噪声数据中的高性能（Ardabili 等人，2019 年；Nosratabadi、Szell 等人，2020 年）。第二个特点是这些模型能够从数据中学习以提高其性能。换句话说，机器学习和深度学习模型是 AI 模型的子集，它们能够在训练阶段识别数据中的趋势，甚至是非线性和噪声数据，以对数据进行分类或根据已识别的模式预测现象的行为（Nosratabadi、Ardabili、Lakner、Mako 和 Mosavi，2021 年；Nosratabadi 等人，2020 年）。因此，AI 模型已被用来利用这些特性，并找到人力资源管理不同阶段问题的适当解决方案。然而，文献中没有综合全面的研究来确定哪些人力资源管理问题可以通过 AI 模型来解决。因此，本研究旨在通过系统评价研究弥合文献中的这一空白，以确定 AI 如何能够帮助人力资源经理。为了评估 AI 在人力资源管理中的贡献，本研究使用员工生命周期 (EL) 模型。EL 模型实际上是一种人力资源管理模型，它解释了员工从受雇到离开组织的所有不同生命阶段。受此模型的启发，本研究旨在确定 AI 模型对 EL 管理每个阶段的贡献。因此，本研究打算回答的研究问题是：
利用 AI 生命周期协同效应在数字时代蓬勃发展
IDC 预测，到 2023 年，全球 AI 支出将达到 979 亿美元。根据 IDC 的研究，AI 的采用率较低，但正处于临界点。数据质量、数量和访问、算法的可解释性和选择、缺乏数据科学技术人员以及 AI 解决方案的成本是阻碍 AI 计划的关键因素。只有十分之一的 PoC 能够实现生产部署，大约一半的 AI 计划失败。企业报告称，AI 项目上超过 50% 的时间花在数据集成和管理以及解决方案部署上，而不是实际的数据科学任务上。涵盖 AI 生命周期所有方面的端到端解决方案对于组织采用 AI 和更快实现卓越业务成果至关重要。
生成式人工智能的整个产品生命周期考量
尽管整个医疗保健行业对生成人工智能 (GenAI) 工具的兴趣迅速增长，但对于可能属于 FDA 管辖范围的 GenAI 产品（包括但不限于医疗器械）的监管方法仍然存在悬而未决的问题。为了本文的目的，我们使用术语“GenAI 设备”来指代设备，该术语在《联邦食品、药品和化妆品法案》（FD&C 法案）第 201(h) 节中定义，其中 GenAI 方法或模型是设备输出或功能不可或缺的一部分。与人工智能 (AI) 产品一样，GenAI 产品的功能可能为患者和公共健康带来独特的好处，但也为 FDA 带来了新的监管复杂性。与所有医疗器械一样，FDA 的监管监督适用于符合设备定义的 GenAI 产品；这种监督是基于风险的，考虑到产品的预期用途和技术特性。此外，FDA 长期以来一直提倡采用全产品生命周期 (TPLC) 方法来监督医疗器械，包括支持 AI 的设备，并致力于利用现有权力制定这些设备的监管方法，并探索可能需要新权力的选项。这一承诺对于采用旨在在设备使用寿命内比以往更快、更频繁迭代的技术的医疗器械来说越来越重要。支持 GenAI 的产品可能旨在为相同的输入提供可变的输出，可能经常依赖于旨在快速且频繁变化的模型，并且可能查询本身不是医疗器械的模型。TPLC 方法可能对未来安全有效的支持 GenAI 的医疗器械的管理仍然很重要。在本执行摘要中，我们重点介绍了 FDA 对支持 GenAI 的设备进行监督的方法，该方法与 FDA 对支持 AI 的设备进行监督的方法有许多相似之处。本执行摘要还讨论了 GenAI 的风险，其中一些风险可能广泛适用于 AI，以及当前在整个 TPLC 中对支持 AI 和支持 GenAI 的设备进行监管所面临的挑战。
标准在产品生命周期管理支持中的作用
任何产品工程项目面临的主要挑战是支持在覆盖整个产品生命周期的网络化和扩展型企业中创建、交换、管理和归档有关产品、流程、人员和服务的信息。产品生命周期管理 (PLM) 的信息支持系统需要从产品数据交换转向跨不同学科和领域的产品信息和知识交换。PLM 支持系统需要通过明确定义的标准实现计算机系统和人员的语法和语义互操作性。本文从两个代理之间的通信模型开始，然后扩展此模型以描述 PLM 中的信息流，从而作为理解 PLM 支持系统标准作用的基础。PLM 支持需要一套互补且可互操作的标准，涵盖 PLM 的各个方面。我们确定了与 PLM 支持相关的标准的初步类型。该类型主要涉及现有和不断发展的标准及其使用的层次结构。该类型确定了一套支持产品、流程、运营和供应链信息交换的互补标准。鉴于开发和部署一套 PLM 支持系统标准的任务性质，我们认为，广泛参与的开放标准是实现这些标准的关键。关键词：产品生命周期管理、产品实现、PLM 系统、互操作性、数据交换、标准、开放标准