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人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
在伪装实例分段中揭示隐藏上下文
摘要。预测隐藏在com-plex上下文中的对象的实例级掩码是伪装实例分割（CIS）的目标，这一任务因伪装的obs obsptss and Anckatiks之间的惊人相似之处而复杂。伪装观察的各种外观，包括不同的角度，部分可见性和模棱两可的信息，进一步加剧了这一挑战。先前的作品考虑在高不确定性区域内clasifulsiful sifialpixels，而无需考虑其文本语义，从而导致许多假阳性。我们提出了一种称为Mask2Camouflage的新颖方法，该方法同时增强了上下文特征的建模，并完善了实例级别的预测地图。mask2Camouflage利用多尺度功能集成了骨干线中提取的功能。然后，引入了全局细化的交叉注意模块（GCA），以补充前景面罩和背景掩盖，以减少假阳性。fur-hoverore，通过模拟全球换档聚类过程，我们介绍了全球偏移的多头自我注意力（GSA），该过程使对象查询不仅可以从早期功能中捕获信息，还可以从结构性概念中捕获信息，从而降低与评估的数据验证的掩体对象检测任务中的类内部问题。与15种最先进的方法相比，我们的Mask2Camouflage显着提高了伪装实例细分的性能。我们的代码可在https://github.com/underlmao/mask2camouflage上找到。
制造技术和创新40年
五年前，我们在阿亚拉集团（Ayala Group）制定了2020年雄心勃勃的增长计划，将其视为我们长期战略规划周期中的下一个路点。当时没有人可以预见到19日的出现及其在全球范围内会造成的破坏。在撰写本文时，该病毒在全球范围内夺去了超过260万的生命，并导致全球经济逐年减少4％，这表明我们日益相互联系的世界的脆弱性。几乎没有任何行业幸免。与以前的危机不同，危机往往会影响某些部门，这是一项罕见的业务，不必与大流行的经济，人类和技术影响抗衡。此外，在整个全球制造业中，该行业继续面临几个先前存在的逆风，例如收紧供应链，加强竞争和地缘政治冲突。
eoi-Bunchufucturing-Zone-power-and-re-mohasa.pdf
电力部门在该国的经济和工业增长中起着重要作用。以合理价格以合理价格的可靠和24x7功率是国家工业增长的重要组成部分。目前为了支持印度的快速工业增长，传统和可再生能源的电力需求不断增长。传统能源的技术已经成熟，大多数设备制造商都可以本地使用。但是，对于通过可再生能源产生的电力，仍然对可再生能源设备的进口有很大的依赖。除非在适当的政策支持下增加国内能力，否则这种趋势很可能会继续。印度政府的500吉瓦州可再生能源产能增加的目标还提供了一个巨大的机会来创造熟练的就业机会，进行技术转移，并为印度的竞选活动做出了贡献，此外还减少了该国的贸易赤字和依赖进口的贸易。考虑到上述内容，MNRE和MOP已共同启动了一项计划，以建立制造区域，以使用Power＆Renewable Energy设备建立制造区域。目标是建立基于尖端，清洁和节能技术的制造设施，以最大程度地限制对设备/关键组件/关键备件的依赖等。 div> div>鉴于上述权力部已获得政府的批准。 Madhya Pradesh的Mohasa Babai工业区MPIDC，M.P.鉴于上述权力部已获得政府的批准。Madhya Pradesh的Mohasa Babai工业区MPIDC，M.P.电力部门和可再生能源设备所需的；促进“在印度和'Atmanirbhar Bharat'制造，并使印度成为电力和可再生设备制造领域的全球领导者；通过国内制造目前正在进口的物品来促进本土化；通过提供无忧的土地和许可分配，CTF和CIF的状态可显着降低制造成本，从而使国内行业具有竞争力和自力更生，从而促进该国的独家制造区建立独家制造区；并利用由于资源和规模经济的优化而产生的收益。此EOI发表在M.P. Narmadapuram区Mohasa Babai工业区的Mohasa Babai工业区的制造区投资进行投资进行投资和可再生能源设备。2.0关于制造区
核攻击潜艇图尔维尔号核锅炉房启动
与其前代产品一样，梭子鱼计划的 SNA 配备了核推进装置，使其具有非凡的航程和自由度。它们比上一代核动力潜艇速度更快、更耐用、用途更广泛，具备部署特种部队和使用海军巡航导弹打击数百公里外的陆地目标的新功能。它们代表着技术的飞跃，使法国能够继续留在实施现代、高效国民账户体系的少数国家俱乐部中。
引文
糖尿病在具有并发症的高收入和低收入国家中越来越普遍（1-3）。它可能导致微血管（肾病，视网膜病和神经病）和宏 - 血管并发症（4-6）。除了管理高血糖外，糖尿病患者还需要临床监测和评估其他危险因素，并管理并发症的潜在预测因素（6-8）。糖尿病神经病的发病率正在增加，即使撒哈拉以南非洲人的现有病例相对降低（9）。糖尿病神经病（DNP）是糖尿病最常见的并发症（10，11）。根据在拉丁美洲进行的系统审查，其患病率在2型DM和1型糖尿病中的患病率在7.0％至34.2％之间的范围为34.5％（6）。尽管大约一半的糖尿病患者无症状对于DNP，但大多数患者都会出现麻木，刺痛，疼痛和无力，导致全世界造成残疾的残疾（12-15）。它会因慢性疼痛，跌倒，肢体截肢和足部溃疡而导致的生活质量。DNP的这些表现进一步导致睡眠障碍，焦虑和抑郁（6，10，15）。糖尿病神经病是低收入和高收入国家的全球医疗保健问题（16，17）。估计每30秒在世界某个地方，由于糖尿病神经病而进行下肢截肢（18）。糖尿病神经病是全球施加社会经济负担和残疾的糖尿病并发症的迅速增长（7，19 - 21）。IT占足迹溃疡的80％，50-60％的非创伤肢体截肢（15）。糖尿病患者中糖尿病神经病的汇总患病率在全球22％至46.5％（6）范围内。在非洲和埃塞俄比亚，它分别在22-66％至52.2 - 53.6％之间，分别患有糖尿病神经病（22-24）。由于诊断迟到，筛查和诊断资源的不足，对血糖的控制不佳，健康支出不足，医疗资源短缺以及缺乏质量糖尿病护理的增加，发展中国家的糖尿病神经病的患病率和发生率很高（20，22）。在黑狮医院进行的一项研究表明，糖尿病神经病是主要的糖尿病并发症，
电线制造的钢板的疲劳测试和分析
电线定向能量沉积（DED），也称为电线 - 弧形添加剂制造（WAAM），是一种金属3D打印技术，以其高效率，成本效益，构建量表的灵活性以及对建筑行业的适用性而闻名。但是，仍然缺乏有关WAAM元素结构性表现的基本数据，尤其是关于其疲劳行为的基本数据。因此，已经进行了对WAAM钢板疲劳行为的全面实验研究，并在此报告。在几何，机械和微观结构表征之后，在单轴高周期疲劳载荷下测试了一系列WAAM优惠券。已经进行了涵盖各种应力范围和应力比（r = 0.1、0.2、0.3和0.4）的正式和加工息票的75次疲劳测试。数值模拟也研究了由其表面起伏引起的局部应力浓度。使用恒定寿命图（CLD）和S -n（应激寿命）di agrams分析疲劳测试结果，该结果基于标称和局部应力。CLDS表明，未建造的WAAM钢的疲劳强度对不同的应力比相对不敏感。S -n图显示，相对于机械加工材料，在疲劳耐力限制的疲劳耐力极限中，表面起伏的降低约为35％，在同一负载水平下疲劳寿命减少了约60％。还为WAAM钢提出了基于标称应力的初步压力和基于局部应力的S-N曲线。表明，AS建造和加工的WAAM优惠券分别表现出与常规钢对接焊缝和S355结构钢板的相似疲劳行为。