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在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
社论：在未来气候变化下，农业和森林生态系统的碳水氮过程和机制
众所周知，农业和森林生态系统充当陆地生态系统中的重要碳。了解面对气候变化时生态系统碳周期的基本过程和机制对于量化陆地生态系统的碳汇至关重要。生态系统碳循环不能与水和氮循环分开，因此不能在农业和森林生态系统中对气候变化的碳水氮过程的反应和适应性进行进一步研究。该研究主题发表了10篇论文，以获得对农业和森林生态系统中碳 - 水氮相互作用的基本机制和过程的新见解，以响应气候变化。垃圾分解是一个关键的生物地球化学过程，它对森林和草原生态系统中的碳和氮循环深刻影响。气候因素可以显着影响垃圾分解速率，碳固换以及CO 2和N 2 O.CO 2和N 2 O.的温室气体的排放。对37个发表研究的351个样本进行了全面的元分析，以探讨太阳辐射和降水对垃圾分解和CO 2发射的互动效应。他们发现太阳辐射显着增加了垃圾分解，这取决于降水状态。同时，Li等人。通过对青海藏高原上的长期操纵变暖实验，研究了变暖和开垦对N 2 O发射的影响。他们的结果表明，通过增强土壤硝化和相关的
遥感和机器学习以改善空中野生动植物种群调查
遥感和机器学习的技术和方法论进步为推进野生动植物调查创造了新的机会。我们组建了一个实践社区（COP），以利用这些发展，以探索从管理层的角度来提高空中野生动植物监测的效率和有效性。COP的核心目标是组织遥感和机器学习方法的开发和测试，以改善支持管理决策的空中野生动植物种群调查。从2020年开始，COP合作确定了由野生动植物调查数据所告知的自然资源管理决策，重点是水鸟和海洋野生动植物。我们调查了我们的会员资格以建立1）他们使用野生动植物数量数据的管理决定； 2）在遥感/机器学习方法出现之前，如何收集这些计数数据； 3）过渡到遥感/机器学习方法学框架的动力； 4）从业者过渡到此框架时面临的挑战。本文记录了这些发现，并确定了朝着基于遥感的野生动植物调查迈向野生动植物管理方面的研究优先级。
生物分子模拟于动力和机制...
David J. Huggins*剑桥大学，TCM集团，Cavendish实验室，19 J J J Thomson Avenue，Cambridge CB3 CB3 0HE，英国联合王国联合国联合国联合国中心，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国CB2 CB2 CB2 1EW，英国djh210@cam.ac.uk C. bio divem c. of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom philip.biggin@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Marc A. Dämgen Department of Biochemistry, University of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom marc.daemgen@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Jonathan W. Essex School of南安普敦大学化学，南安普敦SO117 1BJ，英国救生科学研究所，南安普敦大学，南安普敦，SO17 1BJ，英国，英国J.W.essex@soton.acton.ac.ac.uk。 9JT，英国s.a.harris@leeds.ac.uk，该作者没有宣布的利益冲突Richard H. Henchman曼彻斯特生物技术学院，曼彻斯特曼彻斯特大学，曼彻斯特大学131号，曼彻斯特大学，M1 7dn，英国曼彻斯特化学学院M1 7dn，曼彻斯特，曼彻斯特，诺斯特郡，诺斯特，诺斯特郡，诺斯特。兴趣Syma Khalid化学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国生命科学研究所，南安普敦大学，南安普敦SO17 SO17 1BJ，英国
DOT/FAA/AR-95/43 轴向裂纹扩展和机身
进行了混合实验-数值研究，以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准，以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验，以生成裂纹扭结和裂纹速度数据，然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
B. e人工智能和机器学习
in science and engineeri Module 1: Laplace Tran Laplace Transforms: Def of Laplace Transform–Lin function, Dirac Delta functio Inverse Laplace Transfo to find the inverse Laplac Transforms Module 2: Fourier Series Introduction to Infinite ser condition, Fourier series of Practical Harmonic Analysis Module 3: Fourier Tran Fourier Transforms: De Transforms, Inverse Fourier Solution of first and second Module 4:数值m有限差，牛顿'lagrange的和逆滞后模块5：多项式方法的数值m解决方案，数值差异集成：辛普森（1/3
人工智能和机器学习的应用...
摘要：在人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展之后，面部识别技术已成为生物识别领域内的重要研究重点。本文研究了AI和ML算法的最新进步，以提高面部识别的准确性和速度。首先，对面部识别技术的发展进行了全面审查。它可以追溯从传统方法到深度学习技术的应用，同时还总结了现有技术的优点和局限性。随后，本文中使用的关键技术在细致的情况下详细阐述了这些卷积神经网络（CNN），深度学习功能提取，转移学习，以及面部识别中的注意机制。在处理复杂的场景，不同的照明条件和遮挡情况时，这些显着增强了模型的处理能力。此外，本文对隐私保护和道德问题进行了探索，它提出了旨在在不损害身份绩效的情况下增强数据保护和隐私安全的策略。最后，这项研究的主要发现被封装，并概述了未来的研究方向。这项研究不仅为开发面部识别技术提供了理论的基础和实践指导，而且为促进AI技术在社会生活中的广泛应用铺平了道路。这些包括进一步优化算法以减少计算资源的消耗，开发更有效的数据增强技术以增强模型概括，并探索更广泛的应用程序场景，例如智能安全，个性化服务和可访问性辅助系统。
工程的人工智能和机器学习
在当今迅速发展的技术景观中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为各个领域工程师的必不可少的工具。本课程对专门针对工程应用的AI和ML技术进行了全面探索。参与者将深入研究基本原则，实际方法论和现实世界中的案例研究，使他们在工程项目中有效利用AI和ML所需的知识和技能。本课程采用理论讲座和实践演示的融合。由于本课程的跨学科性质，整个学科的参与者将能够参加，欣赏和增强他们的知识，以保持新兴的AI和ML技术。STC打算专注于以下域，但不限于：
在存在二苯或terthihiophene的存在下硫代的电化学聚合：聚合的动力学和机制。
镍磷酸催化剂，遵循Tamao等人报告的程序。34电化学合成和环状伏安法（CV）在EG＆G PAR 273型Potentiostat/galvanostat上进行。用饱和的钙胶电极（SCE）用作参考和铂金箔作为工作和反电极，用饱和的钙胶电极（SCE）用作。 用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。 0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。 在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。 使用测量电导率。用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。使用