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World File Search System分析的
瞬态热流分析的电模拟方法
人们经常要求使用建筑结构部件的耐火性能来预测或估计未经测试的结构的耐火性能。在某些情况下，有用的估计可能基于可用的数据。然而，在大多数情况下，最终结果气候的质量在很大程度上取决于评估人员对问题的经验和感觉。为了帮助更准确地做出此类估计，该局设计并建造了一个电子设备，用于进行必要的计算。对建筑物的各个部分进行了耐火测试，以确定建筑物在火灾影响下的适用性。虽然机械行为可能经常限制该结构在这方面的实用性，但通常情况下，热传输是决定其耐火能力的关键因素。此类测试 [1] 1 中使用的装置要求在炉内封闭结构中应用与标准火灾暴露相对应的时变温度函数。该程序还允许通过辐射和对流从样品未暴露部分发生热损失。这些条件使得使用分析方法解决传热方程变得不切实际。因此，使用一些高速近似方法来计算暴露于火中的结构的热行为似乎是可取的。人们考虑使用数字和传统模拟计算机，并取得了一定程度的成功，近似地解决了这些问题。然而，似乎使用热电路和电路之间的直接类比可能会在解决问题时提供更大的灵活性，并简化“编码”。该设备的构造与 Lawson & McGuire [2] 开发的设备有些相似。这直接利用了电气和热电路之间的类比，而不需要大量组装电子机械操作器或单元
力场分析的创新运用：影响因素...
非政府组织继续发展，认识到从纸质系统转向数字系统会带来巨大的经济效益。例如，根据总统的政府合并提案，国务院、国家航空航天局、社会保障局和食品药品管理局等机构将合并业务实践并转变为无纸化流程（管理和预算办公室 [OMB]，2013 年）。这一过程将为每个机构节省 5 亿至 100 亿美元的纳税人资金。虽然这一努力的成本节省相当可观，但仍存在许多障碍，使许多机构难以实施这一挑战。此外，那些受到技术支持的变革影响的人可能会
高能物理数据分析的量子计算
量子增强生成模型 • GANS 和 QCBM。• 在数据增强的背景下进行研究。• 与目标分布编码和可扩展量子纠错技术相关的挑战。• 对于建立“量子管道”很重要——在异常检测设置、中间编码器等中。
用于脑电图分析的图神经网络
为了开发最终模型，我们首先提出了几种从 EEG 信号构建图形的程序，探索表示通道间连接的不同方式以及相关特征提取的方法。目前，还没有针对阿尔茨海默病或 MCI 检测提出的 GNN 模型。因此，我们使用了类似任务所采用的架构，并针对我们的特定领域对其进行了修改。最后，在同一组指标下评估一组连贯的图形和 GNN 模型组合。此外，对于性能最佳的组合，还研究了几个超参数的影响。为了处理所有可能的实验，我们开发了一个软件框架，可以轻松构建不同类型的图形、创建模型并评估其性能。
建立人工智能道德分析的标准
AI“指的是通过分析其环境并采取行动（并具有一定程度的自治）来实现特定目标来表现出智能行为的系统（欧洲委员会2018年）。由于此定义是正式的和足够的一般性，足以涵盖对该领域的最常见理解，因此它构成了一个有用的起点。的确，基于这种理解，欧盟委员会的高级专家小组将AI的更详细的定义开发为“由人类设计的系统，鉴于人类设计的系统，它通过一个复杂的目标来在体育或数字世界中发挥作用，通过对所收集的或不结构的数据来解释这些数据，并根据该数据衍生出最大的方法来启动（S），从而（S）来解释他们的环境，从而（S）提出了这些知识（S）（S）（S）目标AI系统还可以通过分析环境如何受到其先前的行动的影响来学习其行为”（Aihleg 2018）超出有关AI定义的现有争议，还可以将以下要素确定为其功能至关重要：通过传感器对环境的感知；对数据的推理/决策；并通过执行者进行动作。ai如此构想的构想在不同领域（从医学到军事）开设了几种可能性，从而引发了多个道德问题。为了说明不久的是，AI和自动化的进步可能会使人们及其活动及其活动以及全世界更快的信息分布，从而提高几种安全性和隐私挑战（Stahl and Wright 2018）。此外，AI在医学，军事和自动武器发展中的潜在促进作用引起了有关不可靠和问责制的问题（Hammond 2015； Hallaq等人。2017; HOROW- ITZ 2018）。与自动化一起，AI可能会带来遥远的经济和社会变革，从而对劳动力市场产生影响（Aicardi等人。2018）。仍在争论哪些工作可能受到影响；但是，有人同意AI将改变工作要求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic 2018）。它可能会通过创建新的并消除现有的其他人（EGE 2018），并通过例如预测分析对传统的招聘和招聘实践产生重大影响。迫切的道德问题也出现在最先进的AI研究类型之一中：自学AI。自我学习的AI在没有人类数据，指导或领域知识的情况下从强化中学习，超出了基本规则（Silver等2017）。根据其开发人员，没有任何以前的特定知识自我学习的AI可以实现“超人的熟练程度”（Silver等人2017）。到目前为止，这种AI已在有限的上下文中成功应用，尤其是在国际象棋，GO和扑克之类的游戏中，即使通过极其复杂的计算，也可以预测所有相关变量。这些系统在现实世界环境（例如自动驾驶汽车）中的应用提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除他们的解决方案只是时间问题（Sokol 2018）。没有猜测关注大规模潜在场景的“大道德”问题（例如，超级智能AI接管）（Muller 2016），很明显，很明显，
CAP4631C数据分析的机器学习i
课程描述CAP4631C |数据分析的机器学习| 4.00学分，该上限课程适用于专业的数据分析学生。学生将了解为什么机器学习对于数据分析至关重要，以及为什么回归分析是监督机器学习的基础。使用Python编程，学生将使用各种软件包来创建进行预测的回归模型。先决条件：COP1047C; STA3164或CAP3330
溶菌酶抑制剂作为溶菌酶分析的工具
摘要：溶菌酶是动物先天免疫系统的通用成分，它们通过水解其主细胞壁聚合物肽聚糖而杀死细菌。已经确定了三个主要的溶菌酶家族，称为鸡（c） - ，鹅（g）和无脊椎动物（i）-type。在反应中，细菌对三个溶菌酶家族中的每一个都进化了特定的蛋白抑制剂。在这项研究中，我们开发了由三个由C-，G-和I型型抑制剂功能化的三个Af-fiential矩阵的序列阵列，用于溶菌酶键入，即检测和区分溶菌酶从动物中流动或提取物。该工具在蓝贻贝（Mytilus Edulis）上进行了验证，其基因组具有多种推定的I-，G-和C型溶菌酶基因。血淋巴等离子体包含I-和G型，但不含C型溶菌酶。此外，分别分析了缺乏或过量产生I-type或G-type溶菌酶抑制剂的嗜水和大肠杆菌菌株的血淋巴存活，以研究两种溶菌酶在先天免疫中的作用。结果表明，G型溶菌酶在蓝贻贝的先天免疫中发挥了积极作用，但未能显示I-type溶菌酶的贡献。使用基于抑制剂的AFINIDE色谱法进行溶菌酶填充将是研究动物先天免疫的有用新工具。
CRISPR/CAS基于生物分析的技术
摘要：CRISPR/CAS系统由于其高精度，高可编程性，易用性和负担能力而在基因编辑中发现了广泛的应用。CAS酶的裂解特性（Trans-cis-）的良好源，CRISPR/CAS系统的范围已经扩展了基因编辑，并且已用于各种领域，尤其是在活细胞成像和生物分析中。 在这篇综述中，我们总结了CRISPR/CAS系统的一些基本工作机制和概念，描述了在实用细胞成像和生物分析中采用的CRISPR/CAS介导的技术的最新进步和设计原理，突出了主要应用在成像和生物范围内的分子范围和前台的挑战和cass cass/Cass/Cass/Cass/Cass/Cass/cass/cass/cass cass/cass cass/cass的范围内的主要应用。 通过说明成像和生物感应过程，我们希望本综述将指导CRISPR/CAS在成像和量化生物学和临床元素中的最佳利用，并激发实时成像和生物分析中更好的工具设计的新想法。良好源，CRISPR/CAS系统的范围已经扩展了基因编辑，并且已用于各种领域，尤其是在活细胞成像和生物分析中。在这篇综述中，我们总结了CRISPR/CAS系统的一些基本工作机制和概念，描述了在实用细胞成像和生物分析中采用的CRISPR/CAS介导的技术的最新进步和设计原理，突出了主要应用在成像和生物范围内的分子范围和前台的挑战和cass cass/Cass/Cass/Cass/Cass/Cass/cass/cass/cass cass/cass cass/cass的范围内的主要应用。通过说明成像和生物感应过程，我们希望本综述将指导CRISPR/CAS在成像和量化生物学和临床元素中的最佳利用，并激发实时成像和生物分析中更好的工具设计的新想法。
能源计划和分析的数据和工具
国家可再生能源实验室和通用电气（GE）是添加剂和模块化的转子叶片和集成复合材料组装（AmeriCA）项目中的合作伙伴。美国旨在开发先进的制造解决方案，以减少劳动力和周期时间，同时增加风力涡轮机叶片的可回收性。该项目由美国能源部的高级制造业官员资助。本文介绍了新型制造过程的技术经济和生命周期分析，该过程应用于代表性3.4 MW陆基风力涡轮机的刀片的15米长尖端。我们与标准制造过程进行了比较，强调了挑战和机遇。几个不确定性影响分析，但我们强调了一个机会空间。使用了一套假设，采用高级制造的小费将降低21％，周期时间降低39％，总叶片提示成本降低15％，同时提高生产质量并采用可回收的热塑性树脂。生命周期分析将返回两个过程之间的气候变化影响和体现能量的可比指标。