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具有数字功能的多单元系统的维护优化...
摘要 行业中的运营和维护 (O&M) 优化是文献中大量研究的一个主题。许多作者专注于基于可靠性的方法来优化 O&M，但很少有人关注研究宏观经济变量对长期维护政策的影响。这项工作旨在优化采矿业的基于时间的维护 (TBM) 政策。使用类似于系统数字孪生 (DT) 的虚拟模型重现矿山环境。维护决策的影响通过离散事件模拟 (DES) 复制，而矿山的财务可操作性模型则通过系统动力学 (SD) 实现。同时使用 DES 和 SD 使我们能够高保真地重现环境并最大限度地降低 O&M 成本。所选的说明性案例表明所提出的方法是可行的。确定并讨论了在管理决策中使用来自 DT 模型的高维模拟数据的问题。
利用人工智能实现 IT 支出透明度
BERT：一种多功能的 AI 工具，可自动执行 TBM 分类法分类 从历史上看，计算机很难“理解”文本形式的语言。虽然这些机器可以非常有效地收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言背景或意图。幸运的是，自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 可以帮助完成这项任务。这种语言学、统计学、机器学习和人工智能的结合过程不仅可以帮助计算机“理解”人类语言，还可以破译和解释特定文本的意图。 BERT 体现了 NLP 和 NLU 的最新进展，它由 Google 开发并向公众开源。 BERT 依赖于 Transformer 模型架构 [3] 的编码器部分，该架构也是由 Google 开发的。它使用自注意力机制来捕捉单词的语义。该机制使用优雅而简单的线性代数运算来建立单词（或在 BERT 上下文中为标记）之间具有不同权重的关系。权重决定了标记之间的接近度并捕获序列的上下文。
用于农业用途的磺酰尿可以引起糖尿病吗？三个案件的报告
磺酸盐（SUS）是一类除草剂，可通过抑制乙酰乳酸酶合酶（ALS）抑制植物中分支链氨基酸的生物合成[1,2]。这些除草剂，例如Tribenur-甲基（TBM）和Amidosulfuron，被广泛用于种植谷物，草莓和葡萄[3]。另一方面，2型糖尿病（T2D）是一种复杂而慢性疾病，具有强大的遗传成分，环境因素和生活方式习惯。先前的研究表明，接触除草剂，尤其是SUS和T2D的发展之间可能存在关联。这些研究发现，通过其职业或使用这些除草剂使用的地区暴露于SUS的个人面临T2D的风险更高。但是，需要进一步的研究以充分了解除草剂可能有助于T2D发展并建立确定的因果关系的机制[4-6]。我们报告了三个使用SUS的农艺师案例，这些案例最多三十年并开发了T2D。这些人会定期使用这些除草剂作为工作职责的一部分。
总统的信
由于靠近沃勒溪、博吉溪和科罗拉多河，设计中要解决的首要挑战之一就是水力管理。Joe 出色地概述了为管理雨水而开展的研究和开发工作。拟议的设计解决方案是一条重力排水隧道，长 7.5 英里，直径 22 英尺。这条隧道将穿过市中心的奥斯汀白垩石灰岩地层，深度从地下 70 到 200 英尺不等。它呈 L 形，沿着 IH-35 从机场大道向南延伸到 Cesar Chavez 街，然后向东转向美国 183 号公路和 Levander Loop 的计划泵站设施。施工将使用两台岩石隧道掘进机 (TBM) 来挖掘和安装预制混凝土管片衬砌。该项目预计耗资 6.28 亿美元，计划于 2025 年初出租，预计于 2025 年中期开始施工。
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
土压平衡隧道回填注浆方法的数值模拟
摘要 隧道掘进机施工过程中涉及的主要问题之一是尾部间隙注浆。该间隙位于隧道衬砌外径和开挖边界之间，并用高压注浆材料填充。本文研究了 FLAC3D 软件中三种不同的间隙注浆建模方法，特别关注注浆材料硬化过程的影响。在第一种方法中，将注浆在注入过程中模拟为液体，考虑 TBM 的推进及其硬化时间，将注浆特性转变为固体注浆的性质。在第二种方法中，在模型中将注浆材料从注入开始时就视为具有固体注浆性质，忽略液相。在第三种方法中，不考虑模型几何中的回填注浆区域，只在盾构末端和已安装管片后方施加注入压力。根据最大地表沉降评估了这三种方法的有效性。这三种方法估算的表面沉降量不同，但第一种方法的结果更接近监测数据。同样作为敏感性分析，在这项工作中，我们研究了液体和固体灌浆材料的弹性模量对表面沉降量的影响，这有助于更准确地了解灌浆混合物的影响。
Meza-González，Yilmar Alexader；纳塔利亚（Natalia）Arrieta；萨拉索（Stephany）； Florez-Garcia TBM的预测 肺炎的塞斯是肺炎的孩子。 Oko法律在1991 - 2019年应用 可理解性说
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病，具有高发病率和死亡率，这是公共卫生中最关键的问题之一。尽管近几十年来进步，但患者继续进行重大的心血管事件，并明显降低生活质量。- 葡萄糖共转运蛋白2型抑制剂（SGLT2抑制剂）最初进入市场，以治疗2型糖尿病（T2DM）患者的高血糖症（T2DM），但是HF患者的心血管造成益处的发现，无论HF患者是否在临床或不存在T2DM的临床上都在A sek New at As As New As As As An As An As An New As An As An New at A.在由全面的文献搜索（MEDLINE，COCHRANE和EMBASE）产生的最新综述中，我们描述了SGLT2抑制剂对HF患者死亡率和再培育病毒的影响，我们建议对HF患者进行治疗计划，以最大程度地利用益处。
地下发掘的土壤条件...
这项工作提出了一项研究建议，以通过碱度变化和通过粘土材料的电流通道进行粘土土壤调节，以研究地下机械化机械化隧道机（EPB）隧道钻孔机（EPB）模式的问题。这个主题一直是许多研究的主题，因为一旦发现了它的出现，其损害涉及：降低TBM的进步率，增加维护和切割工具，以及高压工作人员的暴露时间的显着增加。为此，选择了在圣卡洛斯-S-SP区域中发现的5个样品。土壤进行岩土和电性测试，并确定流动性，可塑性，颗粒测定法和电阻率极限。所研究的材料和相当大的可塑性极限。样品的pH值在5和7之间变化。最初将样品用蒸馏水饱和，然后进行机械搅拌器（混合）粘附（混合）粘附测定。接下来添加了数量的化学分散剂NaOH，并将土壤pH逐渐变为极限值（pH = 14）。对于每个pH增量，连续电流耦合以改善粘土颗粒的分解。通过比较的土壤之间的比较称重，土壤条件的效率粘附在水和NaOH条件土壤饱和的金属表面上，以及电流添加的效率，以95％的速度提高了改进的值，通过折扣和锥度获得的可工程性测量值。化学物质和电气可以在打击堵塞的效果时产生重要的结果，然后有助于解决隧道执行实践中所经历的问题。
2024 年 12 月 17 日 主题：噪音豁免条例
安装管道时不会对地面造成大面积破坏。它涉及一台在地下施工的遥控隧道掘进机 (TBM)。微型隧道通常用于较大的项目，如需要在道路或其他基础设施下铺设的下水道和水管，以最大限度地减少对地面的影响和封路的需要。大部分工作将在正常工作时间进行；然而，由于微型隧道施工过程的性质，一旦开始微型隧道施工，就需要连续 24 小时工作，以避免中断并确保操作的完整性。该项目预计开始日期为 2025 年 2 月，预计结束日期约为 2026 年 2 月。将通知卡利登镇，并将向拟议工作区域 500 米半径范围内的所有房产发出公告。豁免详情顾问正在请求批准在该镇噪音条例允许的时间之外执行项目的某些方面。噪音条例禁止在周日和法定假日的晚上 11:00 至早上 6:00 和晚上 8:00 至早上 8:00 之间产生与施工活动相关的噪音。除紧急情况外，该镇的噪音条例不包含豁免程序，因此任何想要在允许时间之外进行与噪音相关的活动的人都需要获得理事会的批准。潜在影响在审查请求和具体位置时，工作人员确定大约 90 处房产可能会受到施工噪音的影响（本报告的附表 A 提供了更多详细信息）。
基于灰狼优化的隧道工程围岩挤压分类改进概率神经网络算法
围岩挤压变形是隧道工程中常见且突出的病害，常在TBM掘进过程中诱发盾构卡洞灾害。本文基于139组历史挤压变形案例，建立了混合PCA-IWGO-PNN挤压分类模型。根据挤压变形的影响因素及特点，选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、岩体质量指数、支护刚度等建立挤压程度预测指标体系。由于概率神经网络（PNN）要求输入变量独立，因此采用主成分分析（PCA）对原始数据进行预处理，消除预测指标间的相关性并实现降维。扩展系数是PNN中关键的超参数，采用改进的灰狼优化（IGWO）算法实现其高效的自动寻优。然后，将PNN模型应用于工程实际，20个试验样本中仅有1个误判，预测精度达到95%。最后，与人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型、随机森林（RF）模型进行对比分析，其中PNN模型的预测精度最高，其次是人工神经网络（85%）、RF（85%）、SVM（80%）。此外，PNN模型的运行速度最快，仅耗时5.6350 s，而ANN、SVM、RF的运行时间分别为8.8340、6.2290、6.9260 s。本研究提出的混合PCA-IWGO-PNN模型为围岩挤压分类提供了一种有效的方法，在预测精度和运行速度方面均具有优势。