和非孔子材料)以及大容量的流体。在食品和饮料制造业中,尤其是在用于多种产品的过程线中,清洁也可能涉及清洗,即。在不同产品的生产之间去除残留物质。严格而密集的清洁可以集中于微生物物种的失活,而不是绝对去除,例如。在PAS TEURISATION和灭菌步骤中。术语清洁随后使用以包括所有这些操作。进行清洁以允许再次使用具有影响表面的材料或单位(恢复操作),用于不同的产品或服务(避免跨核管驯服),出售或安全起作用。另外,清洁可用于去除或灭活微生物spe cies(可能与致病性或变质相关),还可以使用
电子和电信工程部Vishwakarma理工学院,浦那,印度4111037,印度4111037摘要:这项研究介绍了一种新型的自主on公路机器人的新型自动驾驶算法,该算法旨在实现Dustbins的实时垃圾收集。所提出的系统结合了一个名为Yolo的尖端对象识别框架(您只看一次),以识别道路,障碍物和垃圾箱。配备有强大的硬件平台和相机的自主机器人有效地导航城市环境,以确保无缝避免障碍物和精确的Dustbin定位。我们的方法利用实时处理来促进自适应决策和动态路径计划,从而提高了机器人的操作效率。实验发现说明了算法在各种环境中的功效,强调了其在智能城市努力中可扩展实施的潜力。自主城市清洁系统的最新进展构成了这项研究的基础,该研究的重点是实时处理能力,以实现自适应决策和平稳的导航。实验验证说明了建议的运动算法在各种城市环境中的性能,从而强调了其在自主垃圾管理系统中的实际应用。本研究旨在解决废物管理困难,并为自动城市清洁技术的发展做出贡献,从而支持更智能和清洁城市的实现。通过为与城市废物管理相关的问题提供长期解决方案,该研究可以提高自主城市清洁系统。关键字:自主机器人,实时响应,运动算法,YOLO,对象检测,城市导航,避免障碍物,垃圾箱定位,智能城市,废物管理。
SARS-COV-2中和抗体被认为是保护的相关(2)。然而,已知这种保护会随着关注的变体的出现(VOC)的出现而降低(3),并在远离宿主的适应性反应的关键中和表位中有多个突变。随着时间的流逝,体液反应也会显着减弱,尤其是在65岁以上的免疫功能低下的人或个人中。这突出了需要更长持久和更广泛的保护性疫苗的需求。在能够引起交叉反应反应的冠状病毒蛋白中,结构性核素蛋白(N)蛋白具有很大的兴趣,这是病毒复制过程中最丰富的蛋白质之一,并考虑了其在sarbecovires跨肉毒杆菌跨肉毒杆菌的高度同源性(4-6)。N蛋白是COVID-19期间SARS-COV-2特异性T细胞反应的突出靶标,并且T细胞免疫在控制SARS-COV-2感染中的作用现已广泛认识(7)。SARS-COV-1 N-特异性记忆T细胞在2002 - 2003年在2003年SARS爆发期间感染的人与SARS-COV-2(8)的N蛋白进行了反应,因为两个N蛋白具有90%同源性(4)。SARS-COV-2 N特异性CD8 + T细胞已与防御严重疾病,控制病毒复制的控制以及对多种变体(Alpha,beta,Gamma和Delta)保持至少6个月的抗病毒效率(9)。n特异性抗体反应也通过引发NK介导的和抗体依赖性细胞毒性(ADCC)对感染细胞的NK介导的和抗体依赖性细胞毒性(10),也与肺中的病毒清除率相关(10)。因此,针对N的免疫反应对于开发广谱疫苗至关重要。OVX033是一种重组疫苗候选者,包括SARS-COV-2病毒(Wuhan原始菌株)的全长核素抗原。n抗原被遗传融合到OVX313序列(寡素®),Osivax的自组装结构域,可提高抗原免疫原性(11)。与旨在产生抗体反应中和循环SARS-COV-2病毒的抗体反应的疫苗相反,OVX033 N的基于OVX033 N的疫苗旨在杀死受感染的细胞,从而限制感染和疾病症状。作为N在SARBECOVIRES中良好保守,OVX033疫苗被认为可以类似地保护各种SARBECOVIRUS菌株。在本文中,我们介绍了提供的交叉保护的第一个结果
有效和宽带向前散射对于元原子来说是重要的。强的竞争者包括具有定制多极含量的胶体纳米镜,以达到抑制后散射的适当干扰。我们考虑了由一百多个银纳米斑点组成的密集的等离子球。数值模拟提供了对多极矩在散射行为中起作用的作用的充分理解。它们是使用乳液干燥制造的,并具有光学特征。在整个可见范围内证明了强度和有效的前向散射。具有相等振幅和相位的电和磁偶极子共振。这种等离子球可以用作底部跨表面应用的元原子。
宽带中红外(IR)超脑激光源对于分子指纹区域的光谱学至关重要。在这里,我们报告了AS 2 S 3-Silica Nansospike Hybrid Waveguides的产生,并在2 s-Silica Nansospike Hybrid波动中产生,由定制的2.8μm飞秒纤维激光器泵送。波导是由压力辅助熔融AS 2 s 3的压力融化到二氧化硅毛细管中形成的,从而可以精确地定制分散体和非线性。连续的相干光谱从1.1μm到4.8μm(30 dB水平)时,在设计波导时会观察到2.8μm在异常的分散体状态中。首次制造和研究了线性锥形的毫米尺度为2 s-3-silica波导,据我们所知,与均匀的波导相比,具有重新的规格相干性,表现出比均匀的波导更宽。由于熔融二氧化硅鞘屏蔽了AS 2 S 3,因此波导被证明是长期的稳定和防水。他们提供了产生宽带MID-IR超孔的替代途径,并在频率计量学和分子光谱中应用,尤其是在潮湿和水性环境中。©2021中国激光出版社
生成人工智能(AI)的曙光有可能从根本上改变物流和供应链管理。然而,这种有希望的创新与有希望的能力和潜在弊端之间的相互作用的学术话语相遇。这次对话经常包括大规模失业和有关学术研究完整性的有害影响的反乌托邦预测。尽管当前进行了炒作,但现有的研究探讨了AI与L&SCM部门之间的交集。因此,本社论旨在填补这一空白,并综合了L&SCM域中AI的潜在应用,并分析实施挑战。这样做,我们提出了一个强大的研究框架作为底漆和路线图,以供将来研究。这将为研究人员和组织提供全面的见解和策略,以在L&SCM领域中浏览AI集成的复杂而有希望的景观。
摘要 - 预计自动驾驶汽车(AV)将采取安全有效的决定。因此,AVS需要对现实世界的情况进行健壮,尤其是应付开放世界的设置,即处理新颖性的能力,例如看不见的对象。经典的对象检测模型经过训练,以识别一组预定义的类,但在推理阶段很难概括为新颖的类。开放式对象检测(OSOD)旨在解决正确检测未知类别对象的挑战。但是,自主驾驶系统具有特定的开放式特性,这些特性尚未涵盖OSOD方法。的确,检测误差可能导致灾难性事件,强调优先考虑盒子检测质量而不是数量的重要性。此外,可以利用在公路场景中遇到的物体的特定特征来改善其在开放世界中的检测。在这种情况下,我们介绍了一种新的自主驾驶感知对象的定义,从而实现了AV专业的开放式对象检测器创建的ADO的命题。所提出的模型使用了一个新的分数,该分数从语义分割的背景基础真理中学到了。在道路对象评分上的这一点可以衡量该对象是否在可驱动区域上,从而增强了未知检测的选择。实验评估是在模拟和现实世界数据集上进行的,并揭示我们的方法的表现优于未知对象检测设置中的基线方法,在已知对象上与封闭式对象检测器具有相同的检测性能。
附件A-使用生成人工智能(AI),例如苏格兰政府生成人工智能(AI)中的Chatgpt,是一个广泛的标签,描述了任何类型的人工智能,可用于创建新文本,图像,视频,音频或代码。大语言模型(LLM)是此类AI的一部分,并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图,或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章,获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导,已发布了使用生成AI的框架,该框架基于10个关键原则:1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法,道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用,并拥有正确的
Deloitte AI治理路线图(“路线图”)旨在帮助董事会(“董事会”)理解其角色,并为他们提供指导性问题,以支持对AI的有效监督。路线图将德勤治理框架(“框架”)应用于AI。下面说明的框架提供了对公司治理的端到端观点,并定义和描述了董事会和管理活动。董事会在公司治理基础设施的每个要素中的作用可能与流程本身的积极参与者(在圈子的上半部描绘)到负责管理日常业务和执行该策略的管理领导的活动(在圆圈下半部分中描绘)的负责人。路线图专注于框架的上半部分,该区域描绘了董事会的作用。