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113学年度第2学期智慧纲结束列印本
智慧医疗管理英语硕士学位学程113年：透过跨领域的学习来培养学生创新思考并解决问题的素养学生将被培养为创新思考并通过跨学科学习来解决问题的能力。10％训练学生智慧医疗管理的专业素养训练学生在智能医疗保健管理方面的专业能力60％，了解彼此的差异、寻求，共识，建立沟通协调的能力，建立来自各种文化的学生的能力，以了解彼此之间的差异，寻求共识，并寻求交流和协调能力，建立5％的团队在各种培养方面的培养5％的合作，以培养5％的专注于5％的学生，以培养5％的专注于5％的学生，以便5％培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养为了培养学生在人工智能问题中的职业道德规范5％养成学生对于不同领域之议题之思辨力以5％的批判性思维能力为5％培养跨领域专业人才以因应未来国际趋势培养跨学科的专业人才，以应对未来的国际趋势，以培养跨学科的专业才能5％[ - ]
航空母舰动载状态确定...
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船载应变记录仪的开发
结构委员会项目开发标准结构委员会的“ShiD 船体结构的长应变率：可行性研究”专门针对使用现场仪器获得所需的时间变化曲线。SSC 报告“开发用于记录全尺寸船舶撞击数据的仪器包”，SSC-274，将应变记录系统确定为仪器包的一个组成部分。未来将开展许多旨在提高我们对船舶在役载荷下的结构响应的理解的项目。其中包括一个集成项目，包括波高测量、可能的全尺寸碰撞和搁浅测试、制造要进行故障测试的大型船体梁模型以及长期应力和应变率数据采集。全尺寸应变数据对于推断支持这些项目的应力条件是必不可少的。随着配备仪器的船舶数量和这些计划的持续时间的增加，收集数据的统计有效性会提高。此外，通常导致更高压力水平的极端天气条件相对较少出现。一套经济实惠且在海上几乎不需要关注的仪器套件将为获取越来越多的全尺寸数据铺平道路。
机载和星载遥感和数字图像...
摘要 遥感在探测和绘制人类活动在景观中的考古痕迹方面有着悠久而成功的记录。自二十世纪初以来，航空考古的工具和程序逐渐发展，而地球观测遥感经历了技术和方法进步和创新的重大步骤，如今能够以前所未有的精度、分辨率和复杂性监测地球表面。在此过程中获得的大部分遥感数据可能包含有关考古遗址和物体的位置和背景的重要信息。考古学已经开始利用这一巨大潜力，开发基于数字遥感数据和相关工具和程序的考古痕迹探测和绘图新方法。本章回顾了考古遥感和数字图像分析的历史、工具、方法、程序和产品，强调了航空考古和地球观测遥感融合的最新趋势。
车辆减载潜力的技术分析
致谢 Heidi Schroeder 的经验和才华对本研究大有裨益。Heidi 对细节的关注和分析能力是成功分析近 1400 种车型的关键，这些车型是研究目标所必需的。CONTROLTEC 还感谢空气资源委员会项目团队的建设性意见和反馈。本报告由 CONTROLTEC, LLC 在加州空气资源委员会的赞助下根据合同 13-‐313 提交。工作于 2015 年 4 月 29 日完成。
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作为创新印度团队的技术领导，概念化并开发了AI助理软件，以支持机场的行李处理系统（BHS）操作。AI助理软件为人类运营商提供了见解和建议，并使用Docker和Jira帮助将系统停机时间减少了30％的CI/CD管道，从而将Azure的部署效率提高了50％。带领一支由3个工程师组成的团队概念化并实现基于计算机视觉的系统，以计算托盘中的项目或通过低成本摄像头和NVIDIA Xavier Edge设备存储手提袋。该系统有可能通过替换当前的基于称重量表的系统来节省仓库中近467k欧元。与5位工程师合作，使用计算机视觉技术开发一个袋子分类器，以将袋子分类为机场BHS中的可转让且不可交通。系统可以检查袋子是否太大，太薄，将粘在，皮带还是易碎。
机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。
Oracle 混合列压缩
您不能为外部表或属于集群的表指定任何类型的表压缩。 您不能为具有 LONG 或 LONG RAW 列的表、由 SYS 模式拥有并驻留在 SYSTEM 表空间中的表或启用了 ROWDEPENDENCIES 的表指定任何类型的压缩。 不建议将 UNIFORM EXTENTS 与混合列压缩一起使用，因为对于大多数工作负载，配置统一区大小没有任何好处。在并行直接加载 (DSS) 中使用统一区时，会导致大量空间浪费并影响全扫描性能。空间浪费是因为在段合并期间数据库无法修剪最后部分使用的区。浪费与并行度 (DOP) 以及区大小呈线性关系。扫描性能也会由于相同的根本原因受到影响 – 大量未使用的块（来自最后一个区）合并到基础段中。 混合列压缩对 HCC 所需的最少数据量没有限制。即使每个段/分区只有几 MB 的数据，HCC 也可以非常有效。但是，在使用较少量的数据（每个段几 MB）和并行加载时，需要注意的是，并行加载有时会使用临时段合并，其中每个加载器进程都会创建一个单独的段，在这种情况下，Oracle 建议每个段/分区有几百 MB。 混合列压缩是为关系数据设计的，不适用于 BLOB（或 CLOB）中的非结构化数据。LOB 最好作为 SecureFiles LOB 存储在 Oracle 数据库中。Oracle 高级压缩的功能高级 LOB 压缩和高级 LOB 重复数据删除可以减少 SecureFiles LOB 所需的存储量。 混合列压缩不会压缩索引或索引组织表 (IOT)。可以使用高级索引压缩 LOW（高级压缩的功能）或前缀压缩（包含在 Oracle Database Enterprise Edition 中）来压缩索引（和 IOT）。 针对混合列压缩表/分区的 DML UPDATE 操作会随着时间的推移减少总体压缩节省，因为通过 DML 操作更新的数据不会压缩到与其他 HCC 压缩数据相同的数据压缩率。 当您更新使用混合列压缩压缩的表中的一行时，该行的 ROWID 可能会发生变化。 在使用混合列压缩压缩的表中，对单行的更新可能会导致多行锁定。因此，写入事务的并发性可能会受到影响。 混合列压缩每个 CU 使用一个锁。或者；您可以选择为压缩单元启用行级锁定。HCC 的默认值为无行级锁定；在 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE MOVE 操作期间明确指定行级锁定。HCC 行级锁定是高级压缩的一项功能。