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指南咨询草案 - 鲁卡巴里（Rucaparib
是否考虑了所有相关证据？临床和成本效益的摘要是否合理地解释了证据？建议是正确的，并且是对NHS指导的合适基础？建议的建议有任何方面需要特别考虑以确保我们避免以年龄，残疾，性别重新分配，怀孕和产妇，种族，宗教或信仰，性别或性取向为由对任何人的非法歧视？
IELSG38：前线氯辅醇以及皮下鼠李昔单抗诱导的II期试验和与粘膜相关淋巴组织淋巴瘤中的维持和维持
粘液SA相关淋巴组织（MALT）淋巴瘤的B细胞淋巴瘤（MZL）淋巴瘤约为淋巴瘤的8％。胃是最常见的定位部位，但是在任何外旋去的部位都可以发生麦芽淋巴瘤。1,2临床过程通常是懒惰的，中位生存期超过十年。1然而，高危基线的患者特征为3,4，并且在首次系统治疗开始后两年内具有复发或进展的患者的生存率明显较短。5-7利妥昔单抗与化学疗法的组合（氯氨基糖或弯曲霉）8-10通常被认为是有效的前线治疗选择。11，在有史以来最大的III期随机研究中评估了利妥昔单抗和Chlo rambucil的6个月组合方案（IELSG19试验），在有史以来进行的最大III期随机研究（IELSG19试验），显示了组合的优越性，而不是单独的任何一个药剂，就响应率，事件免费生存（EFS）和Progival-Fremive-firee-fime Ressection-fime fievils（pfs）。8之后，我们设计了IELSG38 II期试验，以研究是否可以使用Rituximab的皮下（SC）给予6个月组合（IV）利妥昔单抗与口服Chlo Rambucil与口服Chlo Rambucil的活性保留，并通过添加2年维护治疗来增强。在这里，我们介绍了该试验的结果。
睡眠质量对视觉工作记忆的影响随维护的持续时间而变化
Hitch，1974），这对于个人学习和发展至关重要（Dubuc等，2020； Verschooren等，2021）。先前的研究发现，个人的睡眠状态可以预测涉及视觉工作记忆作为核心认知功能的任务的表现（MacDonald等，2018； Xie等，2019； Almarzouki等，2022）。例如，MacDonald等。（2018）使用召回范例研究了小睡对视觉工作记忆的影响。实验结果表明，小睡可显着提高个人视觉工作记忆的数量和精度。Xie等。 （2019）还采用了视觉工作记忆回忆范式来研究个人日常睡眠质量对视觉工作记忆表示的影响。 他们利用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估每个参与者的每日睡眠质量，并管理患者健康问卷9（PHQ-9）来控制情绪变量对视觉工作记忆的影响。 他们的研究发现表明，即使控制了情绪变量的影响，睡眠质量也继续预测视觉工作记忆的数量。Xie等。（2019）还采用了视觉工作记忆回忆范式来研究个人日常睡眠质量对视觉工作记忆表示的影响。他们利用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估每个参与者的每日睡眠质量，并管理患者健康问卷9（PHQ-9）来控制情绪变量对视觉工作记忆的影响。他们的研究发现表明，即使控制了情绪变量的影响，睡眠质量也继续预测视觉工作记忆的数量。
预测维护中机器学习的潜力
本文探讨了将机器学习整合到预测维护策略中的可能性，并专门针对在工业环境中采用这些技术的可持续性影响。该研究探讨了基于机器学习的预测维护策略以及这些技术的潜在社会和经济成果的可行性。该研究基于全球建立的维护公司内的案例研究。使用一种定性方法，其中除了评估来自多个站点的历史维护数据外，还对现场专家进行了半结构化访谈。该研究的结果突出了基于机器学习的预测维护在提高效率和减少工业设施的降低时的重要潜力，与可持续的管理实践保持一致。此外，这些发现突出了预测维护策略对维护人员安全的重大影响。还解决了将机器学习用于预测性维护的挑战和促进者。这种采用的主要挑战是基于机器学习的预测维护的高成本，复杂性和高期望。另一方面，机器学习技术的快速发展和对可持续实践的认识的提高促进了这种技术的采用。该研究还提供了有关基于机器学习的预测维护对可持续发展目标的潜在贡献的讨论，重点是目标8，目标9和目标12。
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
冠状病毒大流行期间的压力弹性用于预测维护的机器学习算法选择的概念框架
行业4.0范式实现了高级数据驱动的决策过程，导致许多制造商进行数字化转型。在这种情况下，预测维护（PDM） - 即一种维护策略，可以预先预测基于机器学习（ML）的失败 - 即一组用于分析模式识别数据的算法 - 成为最突出的数据驱动的分析方法之一，以最大程度地提高工业系统的可用性和效率。的确，存在相当大的文献，该文献涉及基于ML的PDM，其中已将广泛的ML算法应用于广泛的工业环境。尽管这对该主题有了广泛的了解，但需要选择特定任务的正确算法是一个具有挑战性的问题，因为它被认为是开发和实施ML面向ML的方法的重要阶段。为了应对这种必要性，这项工作提出了一个概念框架，以指导从业人员和ML算法选择PDM问题的非专家用户。目的是为识别哪些ML技术可能在特定任务或数据集中实现有价值的性能，提供一组准则和建议。首先，PDM中最常用的ML算法与其核心特征，优势和缺点一起分析。然后，考虑了几个决策变量，具体取决于数据集和ML特征，学习目标，准确性和解释性。最后，提出了说明性的案例研究，以证明如何在实际的工业应用中采用拟议框架。
如何选择正确的维护策略
在整个行业中，当涉及不同类型的维护时，会使用许多定义。当人们谈论预防性维护、基于条件的维护或预测性维护时，很快就会感到困惑，但实际上他们想的却与您不同。有些人对这些定义非常感兴趣，可能会花很多时间争论什么是预防性维护，什么不是预防性维护。我们不要这样做，相反，我将向您提供我对不同维护类型的看法，更重要的是，何时使用它们。
![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 ]。
Aero-Dienst和Væridion合作进行了用于航空救护车服务和飞机维护的电池电力ECTOL概念Væridion，这是慕尼黑的MA
Aero-Dienst和Væridion在电池电力纤维服务和飞机维护væridionværidion和飞机维护væridion上合作，慕尼黑电池电机的制造商，Aero-Dienst，Aero-Dienst，纽伦将（Nuremermg和飞机维护。Aero-Dienst是ADAC的女儿公司，负责其固定翼飞机舰队的操作和维护。下一代空中救护飞机作为合作协议的一部分，双方旨在对使用Ectol飞机进行空中救护车行动进行可行性研究。合作的范围涵盖了使用Væridion的Microliner使用重症监护医疗设备的操作和维护场景以及机舱设计。“微功能器的常规设计以及新颖的推进技术和优化的空气动力学性能为CS-23类别提供了最短的认证途径。我们很荣幸能在创新的最前沿，并与Aero-Dienst合作，