通过量化改进,发现AI辅助聚合和洞察力产生导致建筑师生产率提高了75%。也可能实现其他用例,例如自动化交叉引用检查并识别跨域之间的关系。操作模型研究确定,尽管能力建设和模型开发需要初始投资,但效率提高超过了长期成本。建立了调整的生成模型能够以高度的精度运行,仅需要定期审查。在适当的环境和多学科团队的情况下,利用该技术实现了重大的好处,以前需要大量的手动努力。
根据集团部署的方法,负责管理这些风险的 CSR 部门每年至少监测和更新七大优先 CSR 风险的映射。对于每种风险,执行委员会成员中都会选出一位或多位“风险管理者”,负责报告控制措施的实施情况以及为降低和/或消除风险而制定的行动计划的监测情况。对照表将监测的问题与 CSR 风险进行交叉引用,确保充分涵盖所有 CSR 问题。集团核实 CSR 行动计划是否解决了战略支柱和本文件中确定的主要风险。针对所有确定的风险制定了控制计划。
(*) 早在 1978 年,《数据保护法》就提出了“数据相对于收集目的的准确性”的要求。四十年后,GDPR 将这一要求纳入数据保护的主要原则中,这有助于确定处理的合法性条件。在这些主要原则中,我们发现了数据最小化的要求,这给当前通过交叉引用所有可用信息进行协调的做法蒙上了阴影。面对这种双重禁令——通过法律最小化和通过开发更高效的技术来丰富——公司必须制定适当的战略,将创新与合规相结合。这里出现的核心问题是,根据公司的需求必须丰富数据。
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简介 以下一般信息将有助于机器设计师或轴承用户应用本目录涵盖的 CAMROL ® 、CAGEROL ® 、GUIDEROL ® 和 SPHERE- ROL ® 轴承。在各个章节中可以找到专门针对每种轴承类型的附加数据。必要时可进行交叉引用。在选择合适的设计和尺寸的轴承时,应仔细考虑工程数据。对于存在不寻常或异常操作条件的应用,建议咨询 McGill 工程部以获取建议。需要特别考虑的条件包括高温或低温、错位、轴和轴承座配合(可能导致轴承安装后内部配合过紧)、振动、潮湿、污染等。核应用
计算机科学的人工智能部门能够分析复杂的医疗数据。由于它们能够利用数据集中的重要关系,因此可以用于各种临床环境中的诊断、治疗和结果预测。在 Medline 和互联网上搜索时使用了“人工智能”和“神经网络(计算机)”这两个术语。通过交叉引用重要论文,找到了更多参考资料。本研究概述了几种人工智能方法,并对重要的治疗应用进行了评估。几乎每个医学领域都研究了人工智能方法的有效性。虽然模糊专家系统、进化计算和混合智能系统是人工智能技术的例子,但人工神经网络是最广泛使用的分析工具。医学界对可解释的人工智能 (AI) 越来越感兴趣。从技术意义上讲,这是人工智能中的一个古老问题,传统的人工智能方法旨在变得可理解和可追溯。然而,它们无法处理现实世界的不确定性是一个缺点。当引入概率学习时,应用程序变得越来越成功,但它们也变得越来越不透明。可解释人工智能的重点是引入统计黑箱机器学习技术(尤其是深度学习 (DL))中的可追溯性和透明度。人工智能是计算机科学的一个分支,可以评估复杂的医疗数据。它们在数据集中查找和使用有意义的链接的能力可用于各种治疗环境中的结果预测、治疗和诊断。通过交叉引用重要文章找到了其他参考资料。本文概述了许多人工智能算法,并回顾了重要的治疗应用。每个医学领域都在研究人工智能工具的效果。人工神经网络是最广泛使用的分析工具;其他人工智能技术包括模糊专家系统、进化计算和混合智能系统。
简介 作为一种武器系统,Gannet 的“心脏”是其电子设备。它包含全面的电子设备,使其能够执行其设计的各种任务。其主要任务是探测、定位和摧毁敌方潜艇。为了完成这一任务,飞机配备了搜索雷达和声纳浮标系统。还安装了其他电子系统,用于通信(包括内部和外部)和导航。各种设备都分配有一个“飞机无线电装置”(ARI)编号,该编号指定了每个装置中使用的实际设备。这些设备可能因飞机的不同而不同,具体取决于特定飞机要执行的任务。附录“A”中显示了 ARI 的交叉引用列表。各种设备可分为以下四大类:a. !通信
为了使读者理解提出这些概念的原理,也为了使本文档的用户能够制定自己的被动保护计划,本文结合了与这三个领域有关的优秀出版物的部分内容。但是,有关所讨论主题的详细处理,读者可以参考基本文档。“参考文献”中列出的所有五十二 (52) 份文件都不同程度地被使用;但是,有十份文件因其“广泛应用”和结合而值得特别提及。从第 viii 页开始的“参考文献”中,它们在其标识号前面用星号 (♦) 突出显示和标识。如果参考文献中的数据和/或图表直接结合在本报告中,则已在适用的图表中对其进行标识,并在从第 iv 页开始的“图表列表”中交叉引用。