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跟踪和追踪 - STid
非接触式技术和物联网：RFID、NFC、蓝牙®、M2M、WiFi 等 • UHF EPC 1 Gen 2 v2 / ISO18000-63 - 高频和低频带规定 / 13,56 MHz / 125kHz • CE / FCC / UL • SSCP、LLRP 协议 航空：ATA SPEC 2000 • RTCA / DO-160 • SPX 902 A 002 E01 海事：EMFF 和 CFP 政府/国防和军事：GDPR* • 特定军事功能（不可追踪的命令等） 能源/石油和天然气：ATEX（EN60079）和 IECEx 认证 • 符合欧洲指令（99/92/EC 和 94/9/EC） 医疗保健：RMW • 兼容 CPS3 • HADs IT：Phonesec 和 Cogiceo 审计证书 • PCI-DSS 和 ISO 27001 / 27002 / 27005 兼容
跟踪和追踪 - STid
非接触式技术和物联网：RFID、NFC、蓝牙®、M2M、WiFi 等 • UHF EPC 1 Gen 2 v2 / ISO18000-63 - 高频和低频带规定 / 13,56 MHz / 125kHz • CE / FCC / UL • SSCP、LLRP 协议 航空：ATA SPEC 2000 • RTCA / DO-160 • SPX 902 A 002 E01 海事：EMFF 和 CFP 政府/国防和军事：GDPR* • 特定军事功能（不可追踪的命令等） 能源/石油和天然气：ATEX（EN60079）和 IECEx 认证 • 符合欧洲指令（99/92/EC 和 94/9/EC） 医疗保健：RMW • CPS3兼容 • HADs IT：Phonesec 和 Cogiceo 审计证书 • 符合 PCI-DSS 和 ISO 27001 / 27002 / 27005
追踪心脏的历史
n 2007年，我们中的一个因先天性心脏缺陷而造成的堂兄失去了表弟。医生首先意识到在常规心脏评估20周时存在问题。在对诊断的初步挑战之后，韦恩·普雷斯顿（Wayne Preston）显然患有左心脏综合征（HLHS），他的心脏的左侧不会实用（Connor and Thiagarajan，2007年）。尽管韦恩大约在11年前损失了第二个表弟，但自那时以来，涉及治疗HLHS的产前和产后手术已经有了显着改善，并且医生谨慎乐观。，但韦恩从未离开医院。他去世时年仅19天。心脏缺陷在全球范围内影响近100个活产中的近1个（Van der Linde等，2011; Koerten等，2016），但是研究先天性心脏病 - 更广泛地说，人类心脏的发展 - 既有挑战性又具有道德上的味道（Tan and Lewandowski，2020年）。当前的法规意味着，在大多数情况下，人类胚胎的体外培养物只能长达两周。更重要的是，访问较少的胚胎组织
追踪数字技术的采用
∗ 我非常感谢欧洲研究委员会 (ERC) 根据欧盟“地平线 2020”研究和创新计划提供的资金支持（资助协议编号 759733 - PLATFORM）。我感谢 BIS 工作论文系列的匿名审稿人 Daniel Bjorkegren、Pierre Dubois、Isis Durrmeyer、Daniel Ershov、Alipio Ferreira、Rosa Ferrer、Ana Gazmuri、Renato Gomes、Antoine Jacquet、Debi Prasad Mohapatra、Helena Perrone、Kevin Remmy、Mathias Reynaert、Stephane Straub 和 Tommaso Valletti 在本文的几个阶段提出的有益评论。我感谢第二届英国数字经济网络会议、EEA 2023 年夏季会议、IBEO 2023、计量经济学会 2023 年亚洲会议、CESifo 数字化经济学 2022、ISB 海得拉巴、竞争政策中心、国际清算银行、印度管理学院艾哈迈达巴德分校、NBER 数字化经济学研讨会、ICDE 2021、EBE 2021 年夏季会议、EUDN 博士研讨会 2021、EARIE 2021、华威大学博士会议和图卢兹经济学院数字化经济学博士研讨会的研讨会和会议参与者。我感谢印度国际经济关系研究委员会和 LIRNEAsia 向我提供所需的数据。这篇论文之前被发表为“解释印度智能手机的普及”和“数字技术的普及：印度智能手机的案例”。论文中反映的观点是我个人的观点，而不是 BIS 的观点。
第 4 章：接触者追踪矩阵
接触病毒后应立即停止工作（最长 14 天）。最新的疫苗接种指导可在此处找到。自上次接触后 21 天内避免性接触或亲密接触以及其他涉及皮肤接触的活动。自上次接触后 21 天内，尽可能避免接触免疫功能低下的人、孕妇和 5 岁以下的儿童。如果工作涉及接触免疫功能低下的人、孕妇或 5 岁以下儿童（不限于 H&CW），则考虑在风险评估后逐案停职 21 天。风险评估可能会考虑重新部署（如果可行）。提醒任何提供医疗服务的 H&CW 注意潜在的接触风险。风险评估与儿童接触的人是否需要停课。尽可能避免前往指定的高风险场所，例如聚集场所 6：
粒子追踪和血小板激活
经导管主动脉心脏瓣膜血栓形成（THVT）会影响长期瓣膜耐用性，经瓣压力梯度和小叶迁移率。在这项研究中，我们进行了高保真流体结构的相互作用模拟，在具有较大主动脉直径（THVT模型）的通用模型中进行拉格朗日粒子跟踪，具有和没有新的sinus，这与未受影响的TAVI患者的模型进行了比较（对照模型）。血小板激活指数，以评估由高剪切应力引起的血栓形成的风险，然后流停滞。粒子追踪表明，与对照模型相比9％ / -34。1％）。在THVT模型的天然窦中停滞颗粒显示出比对照模型更高的血小板激活指数（+39。6％没有新辛，+45。3％的新sinus）。最高的激活指数存在于代表THVT患者的较大主动脉的新主动脉中停滞的颗粒（+80。与对照相比2％）。 这项流体结构相互作用（FSI）研究表明，较大的主动脉与鼻窦冲洗效率较低，结合使用停滞颗粒（尤其是在新sinus中）的血小板激活风险较高。 这可以解释（a）与没有新sinus的手术阀相比，经导管瓣膜中血栓形成的发生更高，并且（b）新sinus作为TAV中血栓的普遍区域。与对照相比2％）。这项流体结构相互作用（FSI）研究表明，较大的主动脉与鼻窦冲洗效率较低，结合使用停滞颗粒（尤其是在新sinus中）的血小板激活风险较高。这可以解释（a）与没有新sinus的手术阀相比，经导管瓣膜中血栓形成的发生更高，并且（b）新sinus作为TAV中血栓的普遍区域。较大主动脉根的术前鉴定可能有助于更好地评估患者的风险评估，并改善患者特异性抗癌疗法的选择。
追踪分子生物学的根*
本系列[1]中的第一篇文章讨论了“细胞The-Ory”的起源。该理论将细胞确定为所有动物和植物的基础，到1850年代在生物学研究人员中广为人知。但是，配子的细胞分裂或产生的过程或它们在遗传生物特征的遗传传播中的作用仍然未知。格雷戈尔·约翰·孟德尔（Gregor Johann Mendel）于1865年根据他对花园豌豆的精心计划和执行的实验，在1865年提供了第一个确定的法律制定法律。然而，门德尔的出色发现在他的一生中仍然是完全未知的，在此期间对细胞的强烈研究和生物学进化。例如，有机避免的开拓者，例如J。B. Lamarck提出了“使用和使用”理论来修饰物种字符的特征，后来独立地提出了自然选择小型变化的Ory的Charles Darwin和Alfred Wallace，几乎没有理解生物学本机制。在门德尔（Mendel）在1900年发布的继承定律与其重新发现之间的35年中，细胞分裂和配子生产得到了极大的理解。但是，由于跨话有限，细胞学家和育种者（动植物）在很大程度上仍然不知道其他领域的发展。
追踪支持智能手机的客户旅程
纺织品管理中的论文瑞典纺织学校，博雷大学追踪智能手机支持的客户旅程 - 一种社会物质方法版权©patrik stoopendahl，2024封面图像：乔恩娜·斯平丹尔（Johanna stoopendahl）在dall-e in dall-e in dall-e提示。 ISBN 978-91-89833-32-6（PDF）ISSN 0280-381X，SkrifterFrånHögskolanIBorås，Nr。146电子版本：http：//urn.kb.se/resolve？urn= urnt：nbn：se:hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：hb：diva-30919瑞典纺织学校，瑞典纺织学院，BoråsofBoråsSe-501 Se-50190Borås，瑞典电话。+46 33 435 40 00 www.hb.se这项工作得到了知识基金会，赠款编号20170215的支持，以及奥德赛AB，斯德哥尔摩和博雷斯大学的支持。英国现实矿业有限公司（Reality Mines Limited）访问了“电话计量”工具“电话计量”。
使用蓝牙 - 低能来进行接触跟踪
接触追踪的目的是跟踪个人之间的联系，以告知那些患有感染风险的人。许多国家都考虑了借助数字工具（例如智能手机）进行接触跟踪。许多接触追踪提案基于蓝牙低能（BLE），这是大多数智能手机上可用的中型无线技术。核心想法是使用BLE在附近的智能手机之间交换信息，以跟踪其所有者的联系。即使尚未设计用于测量距离，其有限的范围以及信号强度指示器也可以提供足够好的接近度估计[13]。此外，BLE被设计为具有低能足迹，这对于必须在电池资源有限的设备上一直保持运行的任务很重要。在考虑距离估计和能源消耗的背后，关于设备到设备通信的技术选择仍然是几个问题。本文档将介绍这些详细信息，并将讨论如何根据BLE实施联系人跟踪。本文档仅关注接触跟踪应用程序的BLE通信方面，特别是它没有详细讨论距离估计或能耗方面。本文档的目标是介绍基于BLE的接触跟踪背后的技术要素，提出技术限制并描述所设想的解决方案。
追踪人工智能和机器学习的演变......
引言 材料的发现和生产过程在从电子和能源到医疗保健和航空航天等众多行业中发挥着关键作用 (Freer & Powell, 2020)。这些过程对于开发创新产品、技术和解决方案至关重要，这些产品、技术和解决方案推动着进步并塑造着现代世界。寻找具有特定属性的新型材料并优化生产方法历来是一项复杂而耗时的工作，而且常常受到传统方法的阻碍。然而，随着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现，这些挑战正在被克服，从而导致材料科学开展方式发生范式转变 (Schleder、Padilha、Acosta、Costa & Fazzio, 2019)。传统的材料发现和生产方法严重依赖于经验实验和反复试验的方法。研究人员将花费大量时间和资源合成和测试各种材料，以确定具有所需特性的材料（Cai, Chu, Xu, Li, & Wei，2020；Juan, Dai, Yang, & Zhang，2021；Lv et al.，2022）。这个过程虽然必不可少，但往往会导致效率低下、成本高昂和开发时间延长。此外，材料空间广阔且其特性相互作用错综复杂，因此很难使用传统方法探索所有可能的组合（Fahlman，2023）。传统方法的主要挑战之一在于它们依赖于人类的直觉和领域专业知识。虽然研究人员拥有宝贵的见解，但材料行为的复杂性以及成分、结构和特性之间的错综复杂的关系往往超出人类的理解范围。这种限制阻碍了突破性材料的发现，并限制了依赖材料进步的行业的创新步伐。此外，传统的材料发现方法资源密集且对环境造成负担（Janicke & Jacob，2013）。材料的合成、测试和反复改进会消耗大量能源并产生废物，从而引起环境问题。此外，无法预测性地优化生产流程导致材料质量低下和不稳定，影响整个行业的可持续性。本文旨在探讨人工智能和机器学习如何彻底改变材料发现和生产过程。人工智能和机器学习有可能通过利用计算能力和数据驱动技术彻底改变材料的开发、优化和利用。这些技术使研究人员能够使用数据和计算模型做出明智的决策和预测，从而加快创新步伐。人工智能和机器学习在材料科学中的应用解决了传统方法带来的许多局限性。通过分析大量数据并识别模式，