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在偏远社区中，诊断G6PD缺乏症是具有挑战性的。我们评估了改进的测试程序的影响和延迟的测试诊断标准G6PD（SDBIOSENSOR，ROK）的影响，并评估了建议的临界值。我们测试了指纹（标准方法）和微晶剂（BD，美国；方法1），来自真空吸水剂的静脉血（BD，USA；方法2），不同的样品申请方法（方法3）和使用的微夹，而不是测试的单使用移液器（方法4）。通过比较配对度量之间的中位差异来评估可重复性。在实验室条件下对三名志愿者进行了20次测试。在印度尼西亚和尼泊尔测试了具有最佳重复性的标准方法和方法。在印度尼西亚，两种方法都以两种方式对60名参与者进行了测试，在尼泊尔120位参与者中，通过这两种方法都以两种方式进行了测试。生物传感器标准方法读数的调整后的男性中位数（AMM）定义为100％活性。在印度尼西亚，比较了标准方法和修改方法的配对读数之间的差异，以评估延迟测试的影响。在试点研究中的可重复性并没有显着差异（p = 0.381）；方法3显示最低的变异性。一个尼泊尔参与者的活动<30％，一名印尼和10名尼泊尔参与者具有中间活动（30％至<70％的活动）。与标准方法相比，延迟5小时后，通过方法3进行的G6PD测量值为0.4U/GHB（IQR：-0.2至0.7，P = 0.005）。我们无法提高可重复性。可重复性在印度尼西亚没有显着差异（标准：0.2U/GHB [IQR：0.1-0.4];方法3：0.3U/GHB [IQR：0.1-0.5]; P = 0.425）或NEPAL（标准：0.4U/GHB [0.4U/GHB [IQR：0.2-0.6]; 0.2-0.6];方法3：0.3.3：0.3：0.3：0.B [iq]; p [iq]; 0.330）。通过标准方法对100％活动的定义与制造商推荐的截止值匹配70％的活动。最多5小时的延迟并未导致
mtroa-运营模式交叉口报告.pdf
2020 年，立法机构通过了《2020 年赛马和社区发展法案》，该法案授权马里兰体育场管理局 (MSA) 发行高达 3.75 亿美元的资金，用于改善皮姆利科和劳雷尔公园赛马场。当时，人们预计劳雷尔公园赛马场将在设施重建后成为全年训练和比赛的主要场所，最低投资额为 1.55 亿美元。人们进一步设想，皮姆利科赛马场将围绕普利克内斯锦标赛举办一场短途赛马，但将不再作为全年训练和比赛场所运营。皮姆利科重建工作的主要重点是利用覆盖配置，以优化全年使用和周边地块的开发，这将需要最低投资额 1.8 亿美元。
![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
创建微外科神经解剖学实验室和虚拟手术室：初步研究
客观对微外科神经解剖学，对手术室环境的熟悉，与手术有关的患者定位以及手术方法的了解对于神经外科教育至关重要。然而，诸如患者暴露有限，患者安全问题加剧，培训期间手术病例的可用性减少以及访问尸体和实验室的困难等挑战对这种教育产生了不利影响。可以利用三维（3D）模型和增强现实（AR）应用来描述大脑的皮质和白质解剖结构，创建患者手术位置的虚拟模型，并模拟手术室和神经剖析的实验室环境。在此，使用了单个应用程序的作者，目的是展示创建3D模型的解剖尸体解剖，外科手术方法，患者外科手术，手术室和实验室设计作为神经外科培训的替代教育材料。方法使用摄影测量法生成3D建模应用程序（Scaniverse）来生成3D模型的尸体标本和手术方法。它也用于创建手术室和实验室环境以及患者的手术位置的虚拟表示，通过利用光检测和范围（LIDAR）传感器技术来精确空间映射。然后将这些虚拟模型呈现在AR中以进行教育权。这些模型提供了各种平面中旋转和运动的灵活性，以改善可视化和理解。创建了三个维度的虚拟表示，以描绘尸体标本，手术方法，患者手术位置以及手术室和实验室环境。在三个维度上渲染了手术室和实验室环境，以创建一个可以使用AR和混合现实技术导航的模拟。现实的尸体模型具有复杂的细节，在基于Internet的平台和AR平台上展示了以增强可视化和学习的方式。结论这种具有成本效益，直接且随时可用的方法来生成3D模型的利用有可能增强神经解剖学和神经外科教育。这些数字模型可以轻松地通过互联网存储和共享，从而使其可用于全世界的神经外科医生，以实现教育目的。
使用显微镜图像和立体学的超分辨率量化工作温度对电池电极裂解的影响
有许多因素可能会影响电池的降解行为，例如充电循环的数量或充电率。在这里，我们研究了工作温度对锂离子正极电极中微结构结构降解的影响。为此，微型结构的特征是在不同工作温度下在6C（10分钟）下循环的阴极，即20℃，30°C，30°C，40°C和50°C，每种工作条件扫描扫描电子显微镜（SEM）图像（SEM）图像的crossection Elector Simarcopoy（SEM）图像。5 mn 0。3 CO 0。2 O 2（NMC532）电极，以确定结构描述符，例如全局颗粒孔隙率，裂纹尺寸/长度/宽度/宽度分布，孔隙度以及单个颗粒的特定表面积分布。此外，已经部署了一种立体方法来研究局部粒子孔隙度，该孔隙度是距离粒子中心的距离的函数。结果表明，颗粒孔隙度随循环温度的升高而增加。粒子孔隙度在粒子中心最大，沿粒子半径降低至外部。粒子表面积在四个循环温度的老化条件下相似。
不同操作条件下太阳能家用系统中铅酸电池的寿命延长
摘要 — 太阳能家庭系统 (SHS) 为农村离网社区提供低成本电力接入。电池是系统的重要组成部分，但由于使用寿命较短，它们往往是第一个出现故障的点。使用现场数据，这项工作为不同的 SHS 用例模拟了铅酸电池的退化，并找出了每种情况下的主要老化机制。除最高使用情况外，腐蚀是所有情况下的主要老化机制。这是由于长时间处于高充电状态 (SOC) 并因此导致高电压造成的。针对腐蚀占主导地位的用例之一，提出了一种新的电压控制方案，其中两次完全充电之间的天数取决于电池经历的退化机制。模拟新的电压控制方案可使电池寿命增加 25%，同时确保用户不会损失负载。索引术语 — 能源接入、铅酸电池寿命、太阳能家庭系统、农村电气化、电压控制
状态量子发射器运行高达30 K
抽象的固态发射器（例如外延量子点）已成为有效，按需源的无法区分光子的领先平台，这是许多光学量子技术的关键资源。为了最大程度地提高性能，这些来源通常在液态氦气温度（〜4 K）下运行，引入了显着的尺寸，重量和功率要求，对于建议的应用可能是不切实际的。在这里，我们通过实验解析了降解性能不可分化的两个不同温度依赖性的声子相互作用，从而使我们可以证明，与光子纳米腔的耦合可以大大提高高达30 K的升高温度相干性，该光子相干性与紧凑型冷冻机相综合。我们得出了一个极性模型，该模型完全捕获了我们实验中观察到的声子的温度依赖性影响，从而提供了预测能力，以进一步通过优化的腔体参数进一步增加未来设备的不可区分性和工作温度。
基于太阳能和水能的混合式反旋翼液压装置的能量参数
3 乌兹别克斯坦塔什干国立研究大学 TIIAME 电力供应和可再生能源系 4 安集延农业与农业技术研究所，乌兹别克斯坦安集延 摘要。本文分析了使用太阳能光伏和水力发电组合装置的前景，并介绍了它们的特性和能量参数。特别是，由于水力发电装置由反向转子液压装置组成，因此研究了反应叶轮和主动叶轮的动态参数与液压装置效率之间的函数关系。基于获得的图表和解析表达式，分析了喷嘴液压涡轮的能量参数与液压装置设计参数之间的关系。 1. 简介 众所周知，地球上地下燃料资源的分布不均和限制损害了各国对燃料的经济依赖。全球范围内对热能和电力的需求不断增长，导致地下燃料的价格上涨。这种情况要求在所有领域合理使用可再生能源。半导体光伏的发展以新的应用科学研究领域为特征。半导体光电转换器 (FP) 分为三代：第一代 FP；第二代 FP 和第三代 FP。第二代和第三代 AF 的开发正在积极开展。数字建模方法的出现和深入发展使研究质量显著提高。全面实施经典和量子固体物理理论的可能性，大量实验数据信息库的形成使开展更高质量、更深入和更有成效的科学研究成为可能。在这方面，可以注意到以下在基础科学和应用方面最重要的方向。首先，值得特别注意的是，可以在第一代 FP 的基础上创建多边照明元件 [1]。在这个方向上进行的理论和实验研究表明，创建具有垂直 pn 结的矩阵 FP 具有良好的前景。这种 PC 在产生高输出电压和转换集中太阳辐射的任务中具有无可争辩的优势。此外，在多边敏感设计中实现这种 FP 可以将半导体硅的消耗量减少三到四倍。其次，人们非常感兴趣的是与 FP 在干燥、炎热、大陆性和多尘气候中的运行相关的科学和应用研究，例如在中亚共和国。因此，制造适应大陆气候变化的太阳能光伏装置的任务仍然重要。在这方面，开发和实施 3D 格式的太阳能光伏电站很有前景，其中首次排除了使用平板 [2]。应该指出的是，这种发电厂在转换集中的太阳辐射方面具有竞争力。可再生能源初级潜力的自然不稳定性在全世界仍然是一个未解决的问题。因此，为了从可再生能源中获得持续的能源，正在积极开展应用研究，以创建混合发电厂：“太阳能-风能”[3]、“太阳能-光伏”、“太阳能-光伏-热能”、“太阳能-水力”[4]、“风力-水力”和“太阳能-风力-水力”。基于这项研究的结果，开发的太阳能装置的成本将降低，其经济效率将提高。然而，在小体积中积累大量的太阳辐射会导致
优化医疗供应链运营模式
毕马威观察到，制定可量化改进目标的组织能够实施改进计划并取得可衡量的成功。这些可量化改进目标应基于领先实践基准，应针对正在实施的改进计划，并应有一个当前状态基线来监控进度。例如，实施机器人流程自动化 (RPA) 以自动监控供应商履行合同服务线协议的组织可能会希望将正式供应商绩效管理流程（基于供应商细分）下高优先级供应商的百分比提高一定百分比。这种自动化程度的提高可以提高效率——自动化程度的提高可能会使品类经理将注意力转移到更具战略性的活动上，从而可能缩短审查采购协议和合同执行之间的周期时间。为了衡量成功，应在实施前立即捕获基线值（在本例中为 RPA 自动化百分比和合同执行周期时间）和期望的目标改进（即将 RPA 从基线 5% 提高到目标 20%，并将合同执行周期时间从 90 天缩短到 30 天），以便定期跟踪目标的进展情况。