作者:Edgar Dutra Zanotto 1953 年,微晶玻璃被发现,这多少有点偶然。从那时起,世界各地的研究机构、大学和公司发表了许多激动人心的论文,并获得了许多与微晶玻璃相关的专利。微晶玻璃 (也称为玻璃陶瓷、焦陶瓷、玻璃陶瓷、玻璃陶瓷和硅酸盐) 是通过对某些玻璃进行受控结晶而制成的,通常由成核添加剂诱导。这与自发表面结晶相反,后者在玻璃制造中通常是不受欢迎的。它们总是含有残留玻璃相和一个或多个嵌入的晶相。结晶度在 0.5% 到 99.5% 之间,最常见的是在 30% 到 70% 之间。受控陶瓷化可以产生一系列具有有趣的、有时是不寻常的特性组合的材料。
根据型号,可以预定义设定点值和实际值信号,并通过模拟或数字通信反馈:通过标准信号接口进行模拟,或通过 RS-232/RS-422 或现场总线接口(Profibus、设备网、以太网)进行数字。与质量流量控制器软件(取决于设备)通信需要数字 RS-232 或 RS-422 接口。微处理器控制的电子设备具有显著的优势:它们减少了组件的漂移和偏移发生,并实现了基于软件的控制最重要的过程。与此相关的数据(校准曲线、校正功能、控制功能等)可以存储在内存中。操作员控制台有两种不同的型号(Ro 120、Rod-4A) - 每种型号都适用于特定的功能和控制通道数量。
作者:Edgar Dutra Zanotto 1953 年,微晶玻璃被发现,这多少有点偶然。自那时起,世界各地的研究机构、大学和公司发表了许多激动人心的论文,并获得了与微晶玻璃相关的专利。微晶玻璃 (也称为玻璃陶瓷、焦陶瓷、玻璃陶瓷、玻璃陶瓷和硅酸盐) 是通过控制某些玻璃的结晶而制成的,通常由成核添加剂诱导。这与自发表面结晶形成对比,后者在玻璃制造中通常是不受欢迎的。它们总是含有残留玻璃相和一个或多个嵌入的结晶相。结晶度在 0.5% 到 99.5% 之间变化,最常见的是在 30% 到 70% 之间。受控陶瓷化可产生一系列具有有趣、有时不寻常的特性组合的材料。
某些行业(过去)比其他行业更容易成为攻击目标,这已经不是什么秘密了。然而,我们在过去一年看到的情况表明,没有哪个组织能够免受网络犯罪分子的威胁。虽然我们的数据确实显示某些行业确实遭受了更多的攻击,但差异很小,而且与前一年相比有所减少。实际上,威胁行为者会针对任何他们认为有能力支付赎金的组织。话虽如此,这种想法的一个例外是,一些组织对社会运转至关重要,例如医院,它们几乎肯定会支付赎金(假设数据受到足够的损害)。由于它们对社区的重要性,它们根本无法失败。威胁行为者知道这一点,并据此瞄准它们。
本研究的主要目的是确定战略管理对竞争优势的影响。本研究采用描述性和定量性研究策略。研究数据通过问卷调查收集,样本包括索马里的 200 名员工和管理人员。数据分析采用社会科学统计软件包-19 软件。因子分析将确定变量的原始维度,相关分析将发现变量和测量值之间的关系。回归分析将评估所得维度之间的影响。结果表明,战略管理与竞争优势呈正相关。结果表明,战略管理实践使组织能够主动应对变化并发起积极变化。建议组织不断管理、维护和改进战略管理实践,因为这是实现业务绩效不可或缺的工具。
作者:Edgar Dutra Zanotto 1953 年,微晶玻璃被发现,这多少有点偶然。从那时起,世界各地的研究机构、大学和公司发表了许多激动人心的论文,并获得了许多与微晶玻璃相关的专利。微晶玻璃 (也称为玻璃陶瓷、焦陶瓷、玻璃陶瓷、玻璃陶瓷和硅酸盐) 是通过对某些玻璃进行受控结晶而制成的,通常由成核添加剂诱导。这与自发表面结晶相反,后者在玻璃制造中通常是不受欢迎的。它们总是含有残留玻璃相和一个或多个嵌入的晶相。结晶度在 0.5% 到 99.5% 之间,最常见的是在 30% 到 70% 之间。受控陶瓷化可以产生一系列具有有趣的、有时是不寻常的特性组合的材料。
作者:Edgar Dutra Zanotto 1953 年,微晶玻璃被发现,这多少有点偶然。从那时起,世界各地的研究机构、大学和公司发表了许多激动人心的论文,并获得了许多与微晶玻璃相关的专利。微晶玻璃 (也称为玻璃陶瓷、焦陶瓷、玻璃陶瓷、玻璃陶瓷和硅酸盐) 是通过对某些玻璃进行受控结晶而制成的,通常由成核添加剂诱导。这与自发表面结晶相反,后者在玻璃制造中通常是不受欢迎的。它们总是含有残留玻璃相和一个或多个嵌入的晶相。结晶度在 0.5% 到 99.5% 之间,最常见的是在 30% 到 70% 之间。受控陶瓷化可以产生一系列具有有趣的、有时是不寻常的特性组合的材料。
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么?在这项研究中,我们证明了物理知情的机器学习(稀疏符号回归)的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序,并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型,即使数据还具有持续时间,初始条件和焦油位置的广泛差异,以及在添加噪声的情况下。然后,我们演示了一种概念验证,该概念将相同的技术应用于经验数据,该技术揭示了一系列的候选动力学模型,其复杂性和准确性水平越来越高。
本文介绍了两种原则性的推理形式:溯因推理和论证推理,并阐述了它们在机器学习中可以发挥的基本作用。本文回顾了过去几十年来关于这两种推理形式与机器学习工作的联系的最新成果,并由此阐述了溯因推理和论证推理的解释生成作用如何使它们成为可解释机器学习和人工智能系统开发的自然机制。溯因推理通过数据的转换、准备和均质化来促进学习,从而为实现这一目标做出了贡献。论证作为传统演绎推理的保守扩展,为学习提供了一种灵活的预测和覆盖机制——一种与所学知识相关的目标语言——它明确承认在学习的背景下,需要处理与任何经典逻辑理论不相容的不确定、不完整和不一致的数据。