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概念研究以卸载在船上捕获的二氧化碳
CO 2的危害包括由于氧气位移和较高暴露水平的潜在毒性而引起的窒息。人类在一个小时内暴露于3％的CO 2浓度可能会经历头痛的毒理学症状，而暴露于CO 2的空气中的毒理学症状一分钟可能会经历更明显的毒理学症状甚至死亡。虽然CO 2在全球统一的系统（GHS）下没有归类为急性毒性，但其毒性取决于浓度和暴露时间。一些国家在其健康和安全协议中定义了阈值。对IMO副委员会携带液化气体（IGC代码）的国际建筑和设备的综述，有关运输货物和集装箱的运输的审查提议修改“二氧化碳（高纯度）”的分类，以包括其与毒性相比，将其包括在内的毒性（包括二氧化碳（再生质量）”。
实用工具、认知卸载和人类代理
我们需要在公民和学生身上培养多种智力和性格，使他们能够应对当今社会面临的挑战 [1-3]。在所有“21 世纪技能”清单中，批判性思维/分析能力始终存在。批判性思维/分析能力在正规教育中普遍存在，即理解、批判和提出论点的能力，这些能力可以转化为工作场所的知识工作。在本文中，我描述了 GenAI 应用程序如何提供这方面的新功能，并报告了我进行的测试，这些测试是我几十年来对论证可视化研究的延续 [4-6]。然后，我描述了批判性分析的第二种形式，即将一系列思想提炼为更简洁的摘要，例如清晰地阐述大学课程的学习成果。这些例子有助于展示人工智能现在可以做什么，直到最近我们才认为这是人类的专利。这引发了一场讨论，即我们如何平衡人类认知转移给人工智能的好处和风险，作为未来人类/人工智能系统中人类代理这一更广泛问题的一个视角。
组合客户主机多重强加固学习，用于移动边缘计算中的任务卸载
深度强化学习（DRL）在任务卸载问题方面越来越受欢迎，因为它可以适应动态变化并最大程度地减少在线计算复杂性。但是，在用户设备（UDS）和移动边缘计算（MEC）服务器上的各种类型的连续和离散资源约束对高效的基于DRL的任务下载策略的设计构成了挑战。假设服务器上有足够的存储资源，则基于DRL的任务折扣算法重点关注UDS的约束。此外，现有的基于多种DRL（MADRL）的任务攻击算法是同质代理，并将同质的约束视为其奖励功能的惩罚。在这项工作中，我们提出了一种新颖的组合客户端MADRL（CCM_MADRL）算法，用于在移动边缘compoting中进行任务卸载（CCM_MADRL_MEC），允许UDS决定其重新源要求，并根据UDS的要求做出组合决策。ccm_madrl_mec是任务卸载的第一种MADRL方法，即除了UDS的限制外，考虑服务器存储的ca- partical。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC显示出优于现有基准和启发式算法的优越性收敛性。
用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。
进行铁路卸载行动
条件：部署部队的车辆和设备正在通过铁路前往指定目的地。这可能是一个机场或海港，也可能是目的地，例如国家训练中心 (NTC)。部队指挥官已指定一个（或多个）铁路装载小组，该小组经过培训、组织并听取了有关任务的简报。铁路装载小组负责在部队抵达后卸载其设备，并根据部队调动计划将其安排好以便继续调动。部队指挥官和上级总部参谋已对卸载地点进行了侦察并协调了必要的支持。铁路装载小组计划在足够的时间内到达目的地，以便在火车抵达后立即进行准备和卸载。部队的其余人员可能在现场，也可能不在现场。运输由营参谋部和单位服务设施运输办公室 (ITO) 协调，两者都可在目的地提供协助。单位调动官 (UMO) 已向负责装载小组的军官/士官 (OIC/NCOIC) 提供了单位部署清单 (UDL)、装载计划、单位人员名册和行动联络点。UMO 可能在目的地，也可能不在。支援部门（见注释，步骤 1）可在现场提供人员协助和后勤支持。单位和上级总部作战命令 (OPORD)、适用的陆军和国防部出版物以及适用的标准操作程序 (SOP) 均可用。
临床医生对卸载和新举措的看法......
神经病变。患有感觉神经病变的患者经常会因异常的剪切、摩擦和压力而导致脚上长出老茧。由于缺乏保护性感觉，皮肤会继续受到创伤，并最终在老茧下破裂，导致糖尿病足溃疡 (DFU) 的形成。全接触石膏固定 – 糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法 压力卸载是糖尿病足溃疡管理的关键要素。它可以通过多种方式实现，包括全接触石膏固定 (TCC)。TCC 有助于重新分配足底力量并有助于伤口愈合。文献显示，TCC 的愈合率最高，被认为是糖尿病足溃疡的黄金标准治疗方法。如果 TCC 是糖尿病足溃疡的主要治疗方法，为什么不经常使用呢？实施 TCC 的障碍包括但不限于申请所需的知识和技能以及资金。
认知卸载策略与学习衰退
航空航天业的例子说明了当组织用技术取代从经验中学习时可能产生的后果，这一过程被称为认知卸载策略 (COS)。例子包括涉及空客 330-203 的法航 447 航班坠毁事件和涉及波音 737 Max 的狮航 610 航班坠毁事件。从极端环境中的人类表现的角度来看，COS 代表了组织脆弱性的一个未被充分探索的来源，这对组织的学习提出了特殊的挑战。学习的减少是由 COS 造成的，因为 COS 造成了程序知识的空白，并剥夺了操作员在面对事件引起的压力时学习的机会。由于 COS 在极端环境中的不可避免性，建立复原力的建议包括提供支持发展积极压力反应的培训场景、促进面对不确定性的学习能力，以及支持高度参与的体验式学习以建立程序性（通常是隐性的）运营知识。
提高加载和卸载操作中的盈利能力和安全性。
符合所有行业和法律标准的安全保管转移认证 - 艾默生的产品转移加载系统解决方案提供了完整，可扩展，生产的加载和卸载系统，这些系统与领先的技术相关联，以减少托管转移错误。这可以通过基于标准化和模块化的设计来降低成本和交货时间，同时以综合证明能力保持问责制。
智能足底压力卸载，以预防糖尿病足溃疡和截肢
糖尿病患者的下肢溃疡和截肢的高流行率与实现和维持降低高足底压力（PPS）的困难密切相关，这仍然是重要的危险因素。流动鞋类电流的有效性部分是由于患者对这些干预措施的依从性较差，这些干预措施会影响患者的日常生活活动。此外，当前可用的流量设备利用主要是被动技术，而PP分布是一个动态变化的过程，在脚下不同区域下，高PP区域的频繁转移。因此，需要射入能够定期和自主适应糖尿病患者PPS的鞋类的压力。本文的目的是总结正在开发中流动鞋类的智能压力的概念，这将调节糖尿病患者的PPS，以预防和治疗糖尿病足溃疡。我们的团队正在使用自动轮廓鞋垫创建这款智能鞋类，该鞋底将不断读取PPS并在前脚和脚跟区域中调整其形状，以重新分配高PP区域。PP重新分配过程将在穿鞋类时始终如一地执行。为了提高依从性，鞋类旨在类似于患者在日常生活中穿着的传统鞋子。分别在没有糖尿病的人和患有糖尿病的人的流量和用户看法评估的初步压力，对鞋类的未来方向表现出令人鼓舞的结果。总体而言，这款智能鞋类旨在预防和治疗糖尿病足溃疡，同时增强患者的可用性，从而最终预防下肢截肢。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介