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预测基于温度变化的极端亚小时降水强化
摘要。极端的降水，通常是自然界的，能够触发自然灾害，例如流量和碎屑流。气候变化适应和弹性的关键组成部分是量化了以后的气候场景中次数极端降水超过历史水平的可能性。尽管如此，目前仍认为估计未来的次数极端沉淀水平是不足的。这样做的原因可以归因于两个因素：从对流 - 渗透气候模型（充分模拟亚小时降水的概念）中，数据的可用性有限，我们用来除去外推的极端预启发返回水平的统计方法不会捕获全球暖剂的物理学。我们提出了一种基于物理的新型统计方法，用于估计极端的次数沉淀回报水平。提出的模型，依赖于温度依赖的非反应统计模型（TENAX），基于一个简约的非固定和非反应理论框架，以企业的温度为例，以物理固定的方式将其作为协变量。我们首先解释理论并提出tenax模型。使用来自Switzer- Land的几个站点的数据作为案例研究，我们证明了该模型重现亚小时降水返回水平以及某些观察到的极端沉淀的特性。然后，我们插图如何利用该模型在未来温暖的气候中仅基于潮湿的日子的气候模型的投影以及预见的降水频率变化的情况下，在未来温暖的气候下进行了极端的降水量变化。
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
使用全蛋白质组热移测定法对药物作用机理的大规模表征
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人，该版本发布于2024年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.26.577428 doi：biorxiv Preprint
使用蛋白质组范围的热位移分析大规模表征药物作用机制
。CC-BY 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 2 月 10 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.26.577428 doi：bioRxiv 预印本
口服褪黑激素治疗对夜班工人中胰岛素抵抗和昼夜血压变异性的影响。双盲，随机，安慰剂对照研究
背景：夜班工作与睡眠障碍，肥胖和心脏代谢性疾病有关。昼夜节律系统的破坏被认为是转移工人中2型糖尿病和心血管疾病的独立原因。我们旨在提高昼夜节律时间与社会和环境因素的一致性，并使用褪黑激素的给药。方法：在一项随机的，安慰剂对照的前瞻性研究中，我们分析了2 mg持续释放的褪黑激素与安慰剂对葡萄糖耐受性，胰岛素抵抗指标，睡眠质量，血浆血浆褪黑激素褪黑激素和皮质醇和皮质醇的饮食量为24个夜间血压pifors的影响，在24个周期中，在夜间运动中，散发性溶液素的症状，胰岛素抵抗指标，昼夜节律的症状，在夜间血液中进行12周的旋转工作。在一种新颖的设计中，褪黑激素给药的时间（晚上或早晨）取决于班次的时间表。我们还比较了夜班（NS）工人的基线概况，并与12个健康的非夜班（NNS）工作控制进行了比较。结果：我们发现NS与NNS基线时胰岛素抵抗的指标严重受损（P <0.05），但口服葡萄糖耐受性测试的差异也没有差异，或者在褪黑激素，皮质醇或血压的昼夜特征中没有差异。十二周的褪黑激素治疗并未显着改善胰岛素抵抗，也没有显着影响昼夜血压或褪黑激素和皮质醇谱。褪黑激素给药导致睡眠质量的显着改善，在基线时NS与NNS相比受到了显着损害（p <0.001）。结论：旋转夜班工作会导致轻度到中度的睡眠质量和胰岛素分析的损害。褪黑激素治疗在就寝时间改善睡眠质量，但在服用12周后不会显着影响旋转夜班工人的胰岛素抵抗。
通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模
摘要 - 我们提出并在实验上基于双波长DFB激光器，基于四个相移的Moiré光栅（4PS-SMG）。通过在山脊波导的每一侧设计4PS光栅，在腔内的两侧进行了等效的引入，从而实现了两种π相移，从而使设备能够展示双波长激光。山脊波导每一侧的4PS-SMG的采样周期分别为4668 nm和4609 nm。可以通过电子束光刻（EBL）以高质量实现采样周期的59 nm差异。此外，侧壁光栅结构只需要一个暴露才能定义山脊波导和光栅，从而避免了与光栅和山脊波导之间的未对准有关的问题。将电流注入130 mA至210 mA范围内的DFB激光器时，该设备会提供出色的双波长性能，其功率差在两种主要模式之间的功率差不到2 dB。该设备在39.4 GHz处提供高质量的射频（RF）信号，狭窄的线宽约为5.0 MHz。索引项 - 毫米波，双波长DFB激光器，DFB半导体激光器，采样Moiré光栅。
超导纳米线二进制移位寄存器
基于纳米晶的超导电子产品的发展迄今已限制在很少的设备电路上，部分原因是缺乏标准和健壮的逻辑细胞。在这里，我们介绍并实验展示了一组基于纳米晶的构件的设计，这些块可以配置并组合以实现内存和逻辑功能。通过对硝化氮化物的单个超导层进行图案制造设备，并在液态氦气中测量各种操作点。测试显示10 4位错误率，高于6 20％的边距高达50 MHz，并且在平面外36 MT磁场的效果下运行的可能性，在10 MHz时为6 30％的边缘。此外，我们设计并测量了由两个存储单元制成的等效延迟流量，以显示组合多个构件以制造更大电路的情况。这些块可能构成了纳米晶逻辑电路和有限状态机器的开发，具有潜在的应用在超导纳米导体单光子探测器中的潜在应用。
![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
医学通过几十年来发生的小小的变化取得了进步。但是每隔一段时间，范式转变会改变医生
这一过程始于2023年6月，当时在Hon'ble Raksha Mantri的面前，在Mod举行了Chintan Shivir。在上述会议上，DGAFM提出了计算医学中心的想法，并由Hon'ble RM审查。AFMS官员在人工智能/机器学习/图像分析领域具有专业知识的官员被派往2023年7月的AFMC Pune，持续11天。在这11天中，两名官员与AFMC学院举行了重密集性的头脑风暴会议，并提出了愿景，任务，目标（长期和短期），详细的案件陈述，具有暂时的预算，以及阶段的可交付成果清单。带有预算的SOC已转发给O/O DGAFMS，并于2023年8月2日到达。该中心的名称是“ Prajna-计算医学中心”（AFCCM）。之后，准备基础架构和人力要求以及详细的成本分析并发送到O/O DGAFM。第一阶段的预算于2023年9月分配。