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铀矿勘探和矿石分析技术...
本手册是国际原子能机构一项计划的一部分，该计划旨在出版有关广泛实用主题的指导手册。其目的是协助建立一个分析实验室，该实验室能够执行铀勘探和采矿以及矿石加工活动（包括湿法冶金工艺的开发）中常用的所有基本化学和仪器分析。它适用于具有分析化学一般背景但在铀和相关元素分析化学方面经验有限的化学家。本手册分为两部分。第一部分涉及实验室设计和操作的一般方面，第二部分包含国际铀业普遍接受的 17 种选定分析方法的描述。其他可能使用更复杂、更现代或更有效的技术产生类似结果的方法未包括在内，但在一般参考资料中有所提及。同样未包括在内的是那些广泛用于化学工业且可在现成的分析化学手册中找到的分析方法。本手册部分基于全球分析界开发的技术，特别是美国能源部大章克申实验室（科罗拉多州大章克申）和加拿大矿产和能源技术中心开发的技术。
催化剂和分析技术： - 我们都是连接的
一种集成的研究方法将解锁未来清洁能源解决方案所需的创新，并提供了在2050年之前实现Shell的Net-Zero Exmissions Grassions的最佳机会。催化剂和分析技术副总统在休斯顿壳牌技术中心（STCH）以及旨在满足Shell未来能源技术计划的创新研究需求的全球范围内提供最先进的能力。此外，该小组的实验足迹既可以为当今的能源需求和材料开发产品，这些产品将用于过渡到将来的技术。在本文中由制造技术服务团队协调的领导科里·埃文斯（Corey Evans）协调，壳牌研究经理介绍了材料领域副总统的能力（杰夫·科贝（Jeff Kobe），经理，水力发电催化剂）；测量（Smita Edulji，经理色谱法）；数据和数字（Carla Preston，经理数据分析）；和建模（加里·威尔斯（Gary Wells），过程研发团队负责人）。这些是推进能源过渡中技术的一些关键构件。
利用人工智能和分析技术变革高等教育
© 版权所有 Informatica LLC 2021。Informatica 和 Informatica 徽标是 Informatica LLC 在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。最新的 Informatica 商标列表可在 https://www.informatica.com/trademarks.html 上找到。其他公司和产品名称可能是其各自所有者的商品名称或商标。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知，并按“原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证。
分析技术硬件，存储和外围设备行业
技术硬件，存储和外围设备行业受到众多最终市场和类别产品类别的强烈趋势的刺激。5G的进步，对健康的可穿戴设备的需求以及下一代设备的新兴服务是至2022年更广泛的硬件行业的主要前景。然而，诸如贸易战，联盟-19大流行以及衰退迫在眉睫的逆风可能会改变所引起的健康趋势。企业支出被认为不断改善，但鼓励消费者支出在2022年进行喘息。因此，未来12个月的技术硬件，存储和外围设备行业的前景是中性的。这个行业中有许多巨人可以应对苹果和三星电子等逆风，在整体上查看该行业时需要注意。这些公司有能力操纵行业中其他公司所遵循的趋势。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
时间敏感/动态目标分析技术和...
时间敏感/动态目标分析技术和结果 2005 年 4 月 摘要 1 SRA 通过多种建模和分析工作为国防转型提供分析支持。时间敏感目标/动态目标 (TST/DT) 模型严重依赖于对指挥和控制能力和现代化的了解。指挥和控制 (C2) 被认为是 TST/DT 流程的支柱。C2 功能通过指挥官在控制部队和行动以完成任务时使用的人员、设备、通信、设施和程序的安排来执行；因此，SRA 投入了大量资金来准确捕捉与 TST/DT 相关的可建模的 C2 流程的所有部分。本文回顾了 SRA 的建模和分析程序，并描述了 TST/DT 建模工具及其分析和训练应用（包括为第 7 和第 9 空军开发的 Visual CONOPS）。然后，我们讨论分析的主要结果，包括 JEFX 04 的性能见解，以及我们在分析“未来”TST/DT 环境方面的进展。最后，本文描述了未来计划，包括基于我们的模型开发 TST/DT 汇报工具。
基因表达分析技术及其应用-IJRPR
基因表达的分析在生物学和医学研究中变得越来越重要。一次基因是传统基因功能和调节研究技术的重点。因此，出乎意料地忽略或忽略了大量重大的生物学变化。在过去的十年中，已经开发了许多技术，以使研究人员能够在一个实验中研究数千个基因的mRNA表达水平。多亏了像微阵列这样的尖端技术，可提供大量的生物学数据。同时表达了数千个基因，并且微阵列可以识别表达哪些基因以及在何种程度上。需要有效的计算方法来分析和从这些数据中提取信息知识。由于多种原因，可能需要准备基因表达的数据。有时由于技术问题或微阵列的管理不当而无法正确量化某些基因的表达值[1]。取决于重复值的分布，可以平均它们或选择中位数将它们折叠成单个值。有关基因表达数据分析的文献还表明，分类算法可以通过使用方差稳定变换（如对数和立方根）来归一化和转换数据来更容易，准确地对训练数据中的基础结构进行建模[2-6]。转录因子（TFS）是连接到DNA启动子区域的专门蛋白质，以干扰蛋白质合成的速率。这会导致基因表达水平的突然变化。这种干预措施有可能出错。蛋白质合成速率的提高称为激活或提高正调节，而还原称为抑制作用或减少阴性调节。微阵列和其他遗传数据的性质与经典数据的性质不同。经常需要修改当前方法或创建新方法以匹配所面临的情况。由于生物体或细胞生理学的变化不可避免地会导致基因表达模式的变化，因此在许多生物学研究领域中，基因表达的分析至关重要。健康和病人的临床样本可用于表达研究中，以找到新的生物标志物。同样，可以通过检查基因表达来了解植物中遗传改变的生理影响。在基因表达数据中找到隐藏的模式是提高我们对功能基因组学知识的巨大机会。同时跟踪数千个基因的表达水平[7-11]
SediGraph™ III 5120 - 微粒分析技术
自 1967 年 SediGraph 被应用于商业仪器以来，它已广泛应用于各种工业领域。要确认它在世界各地各种应用中的广泛使用，只需在任何互联网搜索引擎中输入“sedigraph”作为搜索键即可。自推出以来，该仪器在速度、样品处理、数据缩减和报告方面经历了许多改进。然而，基本的分析技术仍然基于两个完善且易于理解的物理现象——沉降和光子吸收。斯托克斯定律用于通过测量不同大小的样品颗粒的终端沉降速度来确定粒度。每个尺寸类别的相对质量浓度是通过将比尔-朗伯-布格定律应用于测量投射穿过悬浮液中剩余样品部分的低功率 X 射线束的吸收率来确定的。斯托克斯定律和比尔-朗伯-布格定律非常简单，意味着对原始数据的解释非常简单；分析人员可以轻松理解基本测量值与报告的尺寸分布之间的关系。所有实验参数都很容易确定，数据缩减既简单又快速，并且不需要将数据缩减软件“偏向”特定的分布模式。
混合动力通勤飞机整体分析技术选择
摘要 电动动力系统具有与带有内燃机的传统动力系统不同的特性，并且需要非常规的飞机设计才能充分发挥其潜力。因此，本文介绍了一种识别带有电动动力系统的潜在飞机设计的方法。LuFo 项目 GNOSIS 的项目合作伙伴收集了动力系统架构、气动相互作用、机载系统和操作策略等领域的有前景的技术选项。从全球排放（CO 2 ）、局部排放（NO X 和噪音）和运营成本方面评估了技术选项对通勤飞机的影响。评估考虑了 2025 年和 2050 年投入使用，并以参考飞机 Beechcraft 1900D 为基础。文献综述和简化计算使得能够对气动相互作用、系统和操作策略进行评估。初步的飞机设计工具通过引入“动力混合”和“动力分配”两个参数来评估不同的动力系统架构。随后，将兼容的技术选项汇编成技术篮，并使用与理想解的最短欧几里得距离和与最差解的最远欧几里得距离进行排序（按与理想解的相似性排序技术 (TOPSIS) 方法）。对 CS 23 法规的分析导致了高翼设计，并排除了在飞机尾部带有燃气涡轮的部分涡轮电动动力系统架构。对于 2025 年，选择了带有两个额外电动翼尖螺旋桨的部分涡轮电动动力系统。到 2050 年，串行混合动力系统使用燃气涡轮或燃料电池与电池组合，为机翼前缘的分布式电动推进器提供动力。在这两种情况下，飞机设计都包括电动环境控制系统、电动起落架和用于主飞行控制和起落架的电液执行器。