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Systematix PCG研究
2016年成立，Unimech Aerospace and Manufacturing Ltd是全球高精度工程解决方案提供商，专门研究两种型号：建造形式和规格。服务领域，例如航空航天，防御，半导体和能源，他们提供了定制的定制解决方案，以满足各种客户需求。该公司已将自己确立为行业领导者的值得信赖的供应商，不断发展其设施，以满足不断变化的需求，确保每种交付的产品中的精确度，适应性和创新。Unimech已成为航空航天组件的主要出口商，出口大大促进了收入。公司运营着全球交付模式，为美国和欧洲等地区的著名客户提供后勤支持并直接出口。他们强大的出口能力强调了他们致力于在全球提供高质量产品的承诺，从而增强了他们作为国际航空航天和国防供应链中关键参与者的地位。定位为全球供应链中的关键链接，Unimech供应基本组件，例如航空工具，地面支撑设备和电力机械子组件。这些精确设计的产品适合航空航天，防御，半导体和能源部门的全球OEM。利用先进的制造过程和协作，它们确保了复杂，高价值零件的无缝生产，并确立自己是满足全球行业标准的可靠合作伙伴。
Systematix PCG研究
HexawareTechnologies于1992年11月20日被合并为“ Aptech Information Systems Limited”，并于1997年公开列出在BSE和NSE上。该公司于2002年4月2日更名为“六瓦技术有限公司”，以反映其对技术服务的关注。在2020年11月，十六种股票的股票被自愿地熟悉。多年来，该公司已成长为全球数字和技术服务提供商，重点是人工智能（AI）。HEXAWARETechnologies专门提供AI驱动的数字和技术服务，以支持客户进行数字化转型和运营流程。该公司在六个关键行业领域运营：金融服务，医疗保健和保险，制造业和消费者，高科技和专业服务，银行业以及旅行和运输。这种多元化的行业业务使Hexaware可以满足各种客户的需求，并提供针对行业需求的专业解决方案。
PCG 报告模板蓝色
o 人员配备。人员配备问题阻碍了设施满负荷运转以及招聘和留住必要员工的能力。 o 设施访问、可用性和经验。无法获得设施护理会导致长时间等待、所需护理水平与所获护理水平不匹配以及整体体验不佳。 o 资金和设施扩建优先事项。需要扩大整个行为健康连续体中服务的可用性，特别是 SUD 服务、文化特定服务、满足复杂和重叠需求的护理、农村地区的服务以及基于同伴的服务。 • 在利益相关者参与期间，与俄勒冈州黑棕色土著倡导联盟 (OBBIAC) 和具有生活经验的护理人员召集了两个焦点小组。这些焦点小组会议提出了以下关键主题：
大宗交易、大宗交易和内幕交易 PCG 研究
HAPPYFORGE BUSINESS EXCELLENCE TRUST III 卖出 3910098 950.06 371.48 4.15% HAPPYFORGE SBI MUTUAL FUND 买入 3591766 950.00 341.22 3.81% RRETAIL RAJMISH TRADERS LLP 卖出 1320000 16.23 2.14 0.68% SCPL EVOKE MANAGEMENT SERVICES LLP 买入 60102 322.05 1.94 0.57% AARNAV CHANAKYA OPPORTUNITIES FUND I 买入 250000 73.58 1.84 0.59% FABCLEAN MANSI SHARE & STOCK ADVISORS PRIVATE LIMITED 卖出64000 280.48 1.80 0.52％ INDOBELL FINGROW INVESTMENT VENTURES PRIVATE LIMITED。卖出 48000 128.82 0.62 0.76% BRANDBUCKT RAVINDRA DHONDU DHURI 卖出 500000 11.27 0.56 2.15% GUJHYSPIN BHAVIN RAMESH SHAH 卖出 230000 22.07 0.51 1.37% TITANIN SECPL ENGINEERING CONSTRUCTION PRIVATE LIMITED 卖出 161954 30.25 0.49 0.58% INDOBELL JIGNESH AMRUTLAL THOBHANI 卖出 33000 142.30 0.47 0.52% INDOBELL BLACK FOX FINANCIAL PVT LTD 卖出 33000 137.87 0.45 0.52% FONE4 NEZONE Herbals PVT LTD 买入 210000 18.53 0.39 1.23% GOLDLEG RITU SINGAL 卖出 200000 17.55 0.35 1.34% PRATIK ATULSHANKARRAOTELWADKAR 卖出 483006 7.17 0.35 0.76% GOLDLEG JAYANTA ROY 卖出 188117 16.99 0.32 1.27% SHANGAR UMA SHANGAR EXIM PRIVATE LIMITED 买入 519653 5.69 0.30 0.53% EASUN PRANAY KOCHAR 买入 52500 55.43 0.29 1.00% NAVODAYENT 阿维纳什 马鲁蒂 SUROVASE买入 288000 7.75 0.22 3.74% BRANDBUCKT GUNJAN AGRALAL 买入 176000 11.27 0.20 0.76% BRIDGESE NARESHKUMAR RAMANLAL PANCAL 买入 199000 9.89 0.20 0.59% NAVODAYENT ESPEON 咨询私人有限公司。卖出 228000 7.75 0.18 2.96% SOFCOM SANGUINE MANAGEMENT SERVICES 买入 25000 69.66 0.17 0.10% JANUSCORP AVINASH MARUTI SUROVASE 买入 150500 8.44 0.13 0.60% JANUSCORP CREATEROI FINANCIAL CONSULTANCY PRIVATE LIMITED.卖出 143500 8.45 0.12 0.58% INDOBELL BLACK FOX FINANCIAL PVT LTD 买入 9000 132.59 0.12 0.14% OMEGAIN ZULIA ZAFAR 买入 3920 245.35 0.10 0.25% SIPTL DIVYA KANDA 卖出 831781 1.00 0.08 0.14% VENMAX MULTIPLIER SHARE & STOCK ADVISORS PRIVATE LIMITED 买入 31476 26.40 0.08 0.60% NATURO MINOLLOW PRIVATE LIMITED 卖出 104000 6.51 0.07 0.55% MIDEASTP RITESHKUMAR J SONI 买入45000 15.00 0.07 0.89% NOUVEAU TOPLINK PROJECTS PRIVATE LIMITED SELL 1000000 0.49 0.05 0.54% NAVODAYENT CREATEROI FINANCIAL CONSULTANCY PRIVATE LIMITED.出售 60000 7.75 0.05 0.78% MIDEASTP MOLEM INVESTMENTS AND FINANCE PRIVATE LIMITED 出售 30000 15.00 0.05 0.60% ADITYA SHAH DIPAK KANAYALAL 出售 50000 8.99 0.04 0.93% HITECHWIND VIKRAM SANWARMAL NANGALIA 买入 27184 9.99 0.03 0.56% TRANSFD KHUSHBOO R SHAH 买入 889 290.50 0.03 0.61% AMARSEC SHUBHAM KUMAR 买入 15023 17.12 0.03 0.50% GUJHYSPIN巴文·拉梅什·沙阿 购买10000 21.75 0.02 0.06% GOPAIST ANJALIMEHRA 买入 26559 7.57 0.02 0.54% AMARSEC SHUBHAM KUMAR 卖出 4342 17.59 0.01 0.14% 727.56
使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测
研讨会概要 研讨会名称：使用 PCG 和 ECG 信号的 AI 增强心脏监测 最低资格：来自电子、电气、计算机等专业的 3 年级工程专业学生 讲师：岳荣教授，科廷大学，SPARC 客座教授 研讨会时长：2 天，6 小时/天 研讨会描述：本研讨会通过使用增强人工智能 (AI) 监测心音图 (PCG) 和心电图 (ECG) 信号来介绍非侵入性心脏病诊断技术。它包括对心音信号、数字听诊器、PCG 和 ECG 信号特征提取、分类和机器学习的背景介绍。在研讨会结束时，参与者可以了解非侵入性传感，以便以可承受的价格诊断心脏病。他们可以练习基本的 PCG 和 ECG 信号处理和机器学习算法。 研讨会内容（暂定） 时间 主题 内容 第 1 天（1 小时） 介绍心音的生理学；心音测量； PCG 和 ECG 设备 第 1 天（第 2 个小时） PCG 信号处理 信号预处理和分割 第 1 天（第 3 个小时） 实验课 1. 使用 Matlab 进行 PCG 信号滤波和分割
提示争论：关于PCG级别的大语言模型中的复制和概括
chatgpt4pcg竞赛呼吁参与者向chatgpt提交输入，或提示将其输出引导到INSTUCTIONS，以生成水平作为俄罗斯方块型块的序列。提示提交给比赛的提示是由Chatgpt查询的，以生成类似于英语字母字母的级别。lev-基于与游戏引擎中的目标字母和物理稳定性的相似性评估。这为基于及时的程序内容生成（PCG）提供了定量评估设置，该方法在PCG中越来越受欢迎，就像在生成AI的其他领域一样。本文着重于复制和推广竞争结果。本文中的复制实验首先旨在测试从chatgpt收集的响应数量是否足以说明随机性。我们需要原始提示提交，并在比赛结束后大约六个月后，在不同的机器上重新重新竞争。我们发现结果很大程度上是复制的，只是由于我们只能部分确定的原因，15个提交中的两项在我们的补习中做得更好。在概括方面，我们注意到表现最佳的提示具有针对所有26个目标级别硬编码的说明，这与从示例中生成新的，以前看不见的内容的PCGML目标不一致。我们在更受限制的零射击和少数促使方案的情况下执行实验，并发现对当前方法的概括仍然是一个挑战。
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。
命令 7110.65N - 联邦航空管理局
5-13-2 2/21/02 5-15-1 和 5-15-2 2/21/02 6-5-3 2/21/02 6-5-4 2/21/02 6 -6-1 2/21/02 8-9-3 2/21/02 9-3-3 2/21/02 9-3-4到 9-3-10。。。。。...。。。。。。。。.. 2/21/02 9-8-1 2/21/02 10-2-1 2/21/02 10-2-2 到 10-2-7 。。。。。。。。。。。。。。。.. 2/21/02 13-1-1 至 13-1-3 2/21/02 PCG-1 2/21/02 PCG C-1 至 C-7 。。。。。。。。。。。。。。。。.. 2002 年 2 月 21 日 PCG C-8 2002 年 2 月 21 日 PCG C-9 2002 年 2 月 21 日 PCG D-3 和 D-4 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.. 2002 年 2 月 21 日 PCG F-5 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.. 2/21/02 PCG M-1 2/21/02 PCG M-2 至 M-6 。。。。。。。。。。。。。。。.. 2002 年 2 月 21 日 PCG 0-3 2002 年 2 月 21 日 PCG P-3 .. .. .. .. ... .. .. .. .. .. .. 2002 年 2 月 21 日 PCG P-4 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.. 2/21/02 PCG S-1 至 S- 7 2/21/02 PCG T-3 至 T -6 ..。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . . div> 。 .. 2/21/02 PCG V-I 2/21/02 1-1 至 1-9 2/21/02 OPI-7 . . < div> 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 < /div> . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 .. 2002 年 2 月 21 日。。。。。。。。...... div>。.. 2/21/02 PCG V-I 2/21/02 1-1 至 1-9 2/21/02 OPI-7 ..< div> 。。。。。。。。。。。。。。。 < /div>.....。。。。。。。。。.. 2002 年 2 月 21 日
供应链
PCG与行业和行业协会紧密合作，以推动可持续性并解决影响供应链中环境绩效的行业特定主题。这些包括：•PCG，通过IntisMembershipInciltrycouncilofmalaysia（CICM）责任表图，EngageDauthoritiestodiestodeliberateenvironmentmentalcerncernsinthecountrytry，SuthasenHangazAzarlangingHasteclangateClasteClangationCyclangationCaplianiantheTheCountryman•pcg，insplastem汇剂加工（MPMA）启动doperationCleanSweep（OCS），disaglobalplasticIndustrySignatureProgramigaimeMedateDucingAccentallossofplasticmatial，SusteAspelleTsAndFlakesToTheenment，Inmalaysia.uponbecomingthefirstsignocigocsinocsinmalaysia，PCGISNOASIA，PCGISNOFDRIVINGDRIVITDINOMIA，PCGISNOFDRIVED TionByitScustomerSandSupplyChainPartner ursubsidiaryBRBispartofMVONederlandwhichisaDutchindustryorganizationaimedatimprovingthesustainabilityofDutchindustriesandsupplychain,whichincludesidentifyingCSRrisksininternationalsupplychainsandidentifyinginternationalsustainablebusinessopportunitiesamongotherefforts
游戏中的程序内容生成：一项关于新兴 LLM 集成的调查
程序化内容生成 (PCG) 被定义为使用算法自动创建游戏内容。PCG 在游戏行业和学术界都有着悠久的历史。它可以增加玩家参与度并减轻游戏设计师的工作。虽然 PCG 中深度学习方法的最新进展使研究人员和从业者能够创建更复杂的内容，但大型语言模型 (LLM) 的出现才真正打乱了 PCG 发展的轨迹。本调查探讨了用于 PCG 的各种算法之间的差异，包括基于搜索的方法、基于机器学习的方法、其他常用方法（例如噪声函数）以及新兴的 LLM。我们还对组合方法进行了详细讨论。此外，我们根据它们生成的内容类型和各自论文的发表日期对这些方法进行了比较。最后，我们找出了现有学术工作的差距并提出了未来研究的可能方向。