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库存记录不准确的定量分析（IRI）
1,2印度尼西亚万隆理工学院商学院，印度尼西亚摘要：库存记录不准确（IRI）通过造成效率低下，财务损失和利益相关者的信任降低，对仓库运营提出了关键的挑战。本研究通过分析毛方差和净方差的分析来检查XYZ仓库的IRI，确定差异为0.53％，相当于3,089单位或IDR 154,450,000的潜在财务损失。这些发现强调了准确的库存管理以减轻这些损失并提高运营效率的重要性。本研究为未来的研究和干预措施旨在应对IRI及其相关挑战的基础。关键字：财务影响，毛差异，库存记录不准确，净差异，仓库管理。
利用人工智能将录音转化为准确的街道图像
该团队利用来自北美、亚洲和欧洲城市的 YouTube 视频和音频，制作了来自不同地点的 10 秒音频片段和静态图像，并用它们训练 AI 模型，该模型可以根据音频输入生成高分辨率图像。然后，他们使用人工和计算机评估，将由 100 个音频片段制作的 AI 声音到图像创作与它们各自的真实照片进行比较。
使用BI-LSTM神经网络预测准确的空气质量指数
有更高的肺癌，心脏病和其他疾病的机会。根据国际能源局的估计，空气污染每年导致近650万例早死亡。[6]。随后，随着生态保险驱动力依赖于此，有效的空气质量预期框架的发展变得越来越重要[7]。对空气质量的预测在很大程度上依赖于从检查站中积累的数据通过重要的城市社区传播的数据[8]。这些地区指导估计模型并处理污染水平的精通研究。[9] ML计算已成为评估此类信息的功能更强大的设备。在任何情况下，都存在挑战，例如仔细数据集的短缺以及同时证明许多异物的麻烦[10]。
drv3233-q1汽车24/12-V电池3相门驱动器单元具有准确的电流感应和增强的诊断数据表（Rev. a）
•AEC-Q100有资格用于汽车申请 - 温度选项： - drv323333php：–40°C至 +150°C，T A - DRV3233QPHP（预览）：–40°C：–40°C至 +125°C， +125°C，t•功能安全系统 - 可实现的系统范围262 26226262226262222222. up to ASIL D targeted • Three phase half-bridge gate driver – Drives six N-channel MOSFETs (NMOS) – 4.5 to 60-V wide operating voltage range – Bootstrap architecture for high-side gate driver – Charge pump for 50mA average gate current – 100% PWM duty cycle support – Overdrive supply of external switches • Smart Gate Drive architecture – 45-level configurable peak gate drive current up to 1000 / 2000-mA (source / sink) – Three-step dynamic drive current control – Soft shutdown for power stage protection • Low-side Current Sense Amplifier – Sub-1 mV low input offset across temperature – 9-level adjustable gain • SPI-based detailed configuration and diagnostics • DRVOFF pin to disable driver independently • High voltage wake up pin (nSLEEP) • Multiple PWM interface options available – 6x, 3x, 1x PWM Modes – PWM over SPI • Supports 3.3-V, and 5-V Logic Inputs • Optional programmable OTP for reset settings • Advanced and configurable protection features – Battery and power supply voltage monitors – Phase feedback comparator – MOSFET V DS and R sense over current monitors – Analog Built-In-Self-Test, Clock monitors – Fault condition indicator pin
kun-peng：一种超级效率，快速和准确的锅...
数据库。对于序列处理，使用滑动窗口将k = 35 bp k-mer分析为116提取物aℓ= 31 bp最小化器（红色框）。与Kraken2不同，Kun-Peng仅保留独特的BP 117最小化器，以防止过度计数并减少误报。间隔的种子蒙版（s = 7）是将118应用于最小化器序列，然后进行哈希函数计算以生成119个紧凑型哈希码。此哈希代码确定存储的块位置，也确定了数据库中有序块中的120个搜索启动位置。数据库分为121个多个有序块（1至n），从而通过块加载122和搜索实现有效的内存使用。123
考虑最佳传感器放置的考虑因素，以提高准确的对象定位，以定位于城市空气流动
先前对物体定位的研究表明，传感器放置和对齐在达到追踪城市空气流动性工具的估计位置的较高准确度中起着重要作用。通常，由于两者之间的重叠不确定性区域较小，地面节点观测矢量之间的近乎正交的相交导致了最高的精度。这适用于通过接地节点摄像机角度观测以及通过地面节点距离测量的三角剖分。但是，通过有限数量的静态基础节点和要本地化的移动对象的网络，这种简单的概念不容易实现。该案例研究进行了敏感性分析，并探讨了如何在这种情况下实现更高估计准确性水平的实用方法。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，用于在 Orbitrap Astral 质谱仪上进行靶向蛋白质降解，并进行准确的无标记定量
靶向蛋白质降解 (TPD) 是药物发现中一种新兴的变革性策略，它利用细胞蛋白质降解过程来选择性消除有害蛋白质。通过实现与泛素化蛋白酶体系统的诱导接近，小分子促进致病蛋白质的降解，为以前所未有的精度和功效针对多种疾病靶向以前无法用药的蛋白质打开了大门 (图 1)。直接设计能够选择性促进诱导接近的化合物在实践中具有挑战性，因此具有可靠定量准确性的化合物筛选是 TPD 领域药物发现的关键阶段。需要对大量化合物进行准确定量筛选，这使得基于高通量质谱的工作流程成为确保准确鉴定先导化合物的不二选择。
超移动和智能，准确的诊断
Onyx是由Apelem SAS生产的IIB类医疗设备，尚未带有CE标记。它将根据Eurofins Electric＆Electronics Finland OY（CE 0537）的《 2017/745/eu》在欧盟获得认证，仅在所有患者的治疗领域对儿科和成人患者进行放射线照相X射线检查。归因于该设备的其他非医疗用途不在CE认证范围之内。仔细阅读操作说明。Onyx尚未获得FDA的批准或清除。照片是非合同的。该项目由法国政府资助，作为恢复计划和未来投资计划的一部分。flyera_onyx_preliminary_01 / 08.2024 < / div>