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分散任务在边缘计算中卸载
摘要 - 在合作边缘节点中流动的室内化任务已成为提高资源利用并改善边缘计算中用户的经验质量（QOE）的有前途的解决方案。但是，当前的分散方法（例如启发式方法和基于游戏理论的方法）可以优化贪婪或依赖于刚性假设，无法适应动态边缘环境。现有的基于DRL的方法在模拟中训练该模型，然后将其应用于实用系统。由于实际系统与模拟环境之间的差异，这些方法的性能可能很差。其他直接训练模型和部署模型的方法将面临一个冷启动的问题，这将在模型收敛之前减少用户的QOE。本文提出了一本名为（o2o-drl）的drl-on-Online DRL小说。它使用启发式任务日志来启动lim的DRL模型。但是，频道和在线数据具有不同的分布，因此，使用局部方法进行在线调整会破坏所学的局部策略。为了避免此问题，我们使用派利DRL来调整模型并防止价值高估。我们在模拟和基于Kubernetes的测试台中使用其他方法评估O2O-DRL。性能结果表明，O2O-DRL胜过其他方法，并解决了冷门问题。
用于实时控制概念的驱动力模型...
摘要：重型车辆和工作机械的电气正在迅速发展。主要动机是客户的绿色过渡和要求。在芬兰，该部门有许多高科技市场领先的公司。批量生产的设备和机器适用于一般应用，因此针对特定条件和/或需求量身定制设计，从而提高了生产力和效率。在重型电动汽车应用中，挑战是使新产品在经济上可行，并配置它们以满足客户需求。在这些应用中，解决方案的数量比传统的机械解决方案高的数量级。但是，电子解决方案可实现新功能和能源效率的提高，以在应用中具有可衡量的好处。该研究调查了电轴解决方案对混合重型车辆的影响。建模和仿真既考虑发动机的影响，又考虑电池电荷和车辆周围环境的影响，例如道路剖面，交通，室外温度和摩擦。已利用车辆的系统级模型模拟其纵向动力学与估计的环境相互作用，然后是基于模型的控制。可以通过利用实时模型预测控制（MPC）从不断变化的条件中接收在线数据，从而使计划的路线得到进一步有利。MPC根据与数据库的最佳匹配模型的偏差提供了最佳电池使用的新建议。控制策略在考虑系统设计中具有高度自由度的混合重型重型工具时，控制策略很重要。
在线银行的多层混合安全框架
金融行业中信息安全的概念不仅是组织的优先事项，而且是信任的基石，可确保整个经济基础设施的稳定性和韧性。尼日利亚作为该国经济的关键支柱的金融部门正在进行变革性的数字革命。，由于金融机构在不断发展的网络威胁，监管框架和客户期望的情况下导航，信息安全性的整体和积极主动的方法变得至关重要。这项研究探讨了尼日利亚金融部门信息安全的景观，这些挑战是应对关键挑战，当前的做法，清晰地关注新兴趋势，通过加强在线数据传输的主要参数来通过寻求检查银行客户的共同安全挑战，从而避免使用各种形式的恶意趋势，并以众多的攻击攻击这些趋势，并攻击这些层面，以探讨银行的共同安全挑战，以保护他们的境界，并遭受越来越多的趋势。 框架。对于方法论，数据启发主要是使用七个银行，即UBA，GTB，Polaris Bank，Union Bank，Stanbic IBTC，Fidelity Bank，Fidelity Bank进行数据启发。二级方法是从期刊文章，讲义，会议论文和程序中绘制数据的，而新系统的设计基于多层方法，最多将多达五（5）个安全参数纳入了大大减少挑战和威胁互联网银行业务的威胁。
机器人灯光的建模、分析和优化...
摘要 机器人轻型加工任务正成为弥补人力资源短缺的重要问题。为了提高制造过程的质量、安全性和整体性能，需要对加工操作过程中的力和扭矩进行建模以估计。同时，还开发了数字模型，可以检测故障情况、节省能源和时间并优化实际制造过程。数字孪生就是其中之一，它使用离线和在线数据来模拟物理制造过程。但是，通过开发更精确的数学模型可以进一步提高数字孪生的赋能，从而可以实时模拟物理加工过程。因此，本文提出了一种机器人轻型加工任务的力学公式，以赋能数字孪生。本文采用广义脉冲模型来分析结合线性和角运动的轻型加工任务。为了实现基于脉冲模型的方法，引入了有效质量和有效惯性的概念来反映环境的动态，这取决于材料的硬度和加工任务的工艺参数（进给率和速度（rpm）等）。此外，还考虑了有效质量/有效惯性和最短任务完成时间来计算最佳进给率。此外，还进行了模拟以选择线速度和角速度的可行方向以及轻加工任务的最佳非奇异工作空间。最后，通过执行钻孔和铣削任务，通过定量比较模拟和实验结果来验证所提出的方法。使用 6-DOF 通用机器人 (UR 5e) 进行模拟和实验，以证实所提出的算法对轻加工任务的有效性。所开发的方法无疑将为轻型加工操作中的物理模拟提供数字孪生能力。
位于...大学的数据驱动决策 (D3) 小组
主题：公司在其网上商店中提供与其供应链和物流网络相关的大量数据。举几个例子：Zara 披露了其网上商店中列出的 70,000 多种产品的价格、可用性信息和原产国；除了价格和折扣之外，宜家还发布了其实体店和网上商店中所有产品可用性的详细信息。我们一直在非常细致地收集多个行业领导者的大量在线数据。基于这些数据，我们可以对这些公司的供应链进行逆向工程，并深入了解他们的运营政策。基于人工智能的大数据分析和 GenAI（大型语言模型）的最新发展为我们提供了新的机会和工具，让我们能够洞察供应链实践的优劣。我们研究的目的是提出管理建议，为个人决策者和供应链管理社区提供实质性价值。我们的初步分析产生了许多令人兴奋的结果和极具前景的研究途径，我们现在希望将其转化为一个连贯的多年研究议程。候选人：我们正在寻找积极主动、技术精湛的人才来支持我们在这个新颖且极具创新性的领域的研究工作。候选人应具有非常强大的管理/经济学背景（最好是供应链管理），并对数据驱动分析充满热情。他们应该表现出出色的学术能力。拥有一个或多个相关研究领域的硕士学位是先决条件。环境：我们提供极具吸引力且灵活的工作和研究环境：您将成为一个雄心勃勃、具有创业精神的团队的一员，该团队由年轻而积极主动的研究人员组成，他们具有不同的学术背景和方法技能（例如，商业、经济学、数据科学和机器学习），并且在供应链管理方面拥有出色的专业知识。您将获得出色的支持和监督；您将在领先的科学期刊上开发研究成果和出版物，这些成果和出版物将计入您的博士论文，并且您将有机会参加国际夏季/冬季学校、参加国际会议，并在我们合作的其他国际机构度过时光。理想情况下，您将在三年内完成您的论文。
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
脑肿瘤信息流行病学：全球在线健康...
健康信息学的趋势是通过搜索词“大数据”来处理互联网使用情况，大数据越来越多地被用于近似疾病流行病学、医疗保健研究、公共知识和患者健康寻求行为的实时统计数据 (1、2)。医疗保健和医学领域的大数据分析是指处理来自数千份患者记录的信息以推断可能的相关性以及使用数据挖掘技术开发预测模型 (3)。从更大范围来看，“大数据”包含以互联网等开放获取格式发布的可用信息，这些信息加起来可能多达数百万个数据点。这导致了一门名为信息流行病学 (4) 的新兴研究学科的诞生。这个术语是信息和流行病学的组合，艾森巴赫将其定义为“研究电子媒体（特别是互联网）或人群中信息分布和决定因素的科学，最终目的是为公共卫生和公共政策提供信息”(5)。根据 2019 年的一篇评论文章，Google Trends 是使用从互联网中提取的数据解决健康问题和主题的最常用工具之一 ( 2 )。Google Trends 是 Google Inc. 的一项免费公共在线功能，可分析用户的搜索查询并生成用户特定术语搜索量的地理空间和时间模式 ( 1 , 2 )。Google Trends 存在某些高估和低估的缺陷，因此需要从 Wikipedia 等免费在线百科全书服务中补充大数据 ( 4 , 6 )。互联网在塑造公众意识和神经系统医疗保健服务方面的影响开始发生范式转变 ( 7 )。关于癫痫 (8-12)、中风 (13)、多发性硬化症 (14,15)、脊髓灰质炎 (16)、脑膜炎 (17)、阿尔茨海默病 (18)、运动障碍 (19)，甚至远程康复 (20) 和远程神经病学 (21) 的信息人口学研究表明，实际发病率与患病率之间并没有实质性的联系，但初步趋势反映了越来越多的人使用互联网在线寻找有关这些神经系统疾病的健康信息。根据 2019 年的最新数据，尽管脑和脊髓肿瘤的全球发病率相对其他神经系统疾病要低，但因地区和经济状况而异，东部和中低收入国家的发病率较低 (22)。然而，根据 2020 年全球互联网使用情况的统计数据，亚洲和非洲的份额最大，分别为 55.1% 和 17.2%，其中东亚的互联网用户数量最多，为 11 亿（23、24）。此外，“癌症”是与健康相关的三大互联网搜索之一，也是患者了解其疾病的最常见信息来源（25、26）。综合起来，大数据分析在评估脑肿瘤统计数据方面理论上很有用，部分由于脑肿瘤的流行病学程度相对较低而导致的数据收集空白可以通过评估在线数据来解决。因此，我们的研究使用 Google Trends 和维基百科文章浏览量评估和解释了与脑肿瘤相关的术语的互联网搜索查询。
BS化学
通信技术课程描述计算机：计算机的重要性和历史记录。计算机类型。计算机元素，处理器，内存，硬件，软件。应用程序软件其用途和局限性：文字处理，电子表格，数据库管理系统等。系统软件的重要性：MS-DOS，Windows和Linux。基于计算机的信息系统（CBIS）：输入，存储和处理方法，终端（转储，智能，智能），数据存储单元，RAID和备份系统，专用数据输入，SDA（源数据自动化）。组织计算机设施，集中计算设施，分布式计算设施。数据通信：数据通信模型，数据传输，数字和模拟传输，调制解调器，异步和同步传输，简单。半双工，完整的双工变速器，通信媒体（电缆，无线），协议，网络拓扑（星，总线，环），LAN，WAN，MAN。互联网和万维网（www）：Internet和www，arpanet，Internet服务提供商和在线服务提供商，Web链接，浏览器，功能以及浏览器，搜索引擎的功能的简短历史。通用服务可在Internet上获得。多媒体网站设计。Web上的业务：电子商务，电子商务业务模型，B2C，C2C，B2G和电子商务网站的类型。信息安全和隐私：信息时代信息安全性和隐私的重要性。计算机破坏，计算机病毒和恶意软件，DOS攻击。教科书1。Livesley，罗伯特·肯尼斯（Robert Kenneth）。 2。 3。Livesley，罗伯特·肯尼斯（Robert Kenneth）。2。3。在线数据，信息和身份盗用，在线欺诈，互联网骗局，网络钓鱼和药品，隐私和安全问题，在社交媒体上。Deborah Morley和Charles S. Parker，《理解计算机：今天和明天》，第16版，Cengage Learning，2016年，ISBN-13：978-1337251853参考材料1。 自动数字计算机简介。 剑桥大学出版社，2017年。 Zawacki-Richter，Olaf和Colin Latchem。 “探索计算机与教育研究的四十年。” 计算机与教育122（2018）：136-152。 Sinha，Pradeep K.和Priti Sinha。 计算机基础。 BPB出版物，2010年。 4。 Goel，Anita。 计算机基础。 皮尔逊教育印度，2010年。Deborah Morley和Charles S. Parker，《理解计算机：今天和明天》，第16版，Cengage Learning，2016年，ISBN-13：978-1337251853参考材料1。自动数字计算机简介。剑桥大学出版社，2017年。Zawacki-Richter，Olaf和Colin Latchem。“探索计算机与教育研究的四十年。”计算机与教育122（2018）：136-152。Sinha，Pradeep K.和Priti Sinha。计算机基础。BPB出版物，2010年。4。Goel，Anita。 计算机基础。 皮尔逊教育印度，2010年。Goel，Anita。计算机基础。皮尔逊教育印度，2010年。
引用：Straw I, Callison-Burch C (2020) 人工智能在心理健康和基于语言的模型中的偏见。PLoS ONE 15(12): e0240376。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240376
我们的心理和情感健康主要通过语言来传达，因此精神病专业人员历来依靠临床对话和患者叙述来评估心理健康。然而，人工智能 (AI) 的最新发展为该领域带来了新的见解，通过可以从更多样化的数据来源推断情感含义的技术 [1-3]。计算语言学和情感分析学科一直是这一过程的核心 [2-5]。在计算语言学中，“自然语言处理” (NLP) 是一种用于构建可解释原始人类语言数据的计算模型的技术 [2-5]。情感分析是人工智能的一个子集，用于测量、理解和响应人类情感的语言表达。NLP 和情感分析的结合使数据科学家能够构建可从书面文本中理解人类情感的模型 [3]。在医学方面，这些模型目前正被用于提供关于患者情绪和心理健康的丰富信息[6-11]。在过去几年中，NLP 模型已用于从临床记录中识别自杀意念、在线预测自杀风险，并在推特上挖掘精神病患者的自我披露[7，10-13]。这些模型既可用于个体患者护理，也可用于更广泛的公共卫生政策。人口层面的应用包括 NLP 算法，它可以有效地绘制美国各地的行为健康疾病图，并与疾病控制和预防中心 (CDC) 的公共卫生数据相关联[8]。在个人层面，研究人员已证明，他们能够通过在线数据高度准确地预测哪些母亲会患上产后抑郁症[9，14]。尽管这些技术备受青睐，但我们必须在现有医疗保健转型的大背景下考虑它们。数字健康与医学的融合正在给医疗领域带来快速变化，我们现在做出的决定将对未来的病患护理产生深远影响。目前，研究人员和开发人员在构建这些工具时假设现有医疗实践是“黄金标准”，尽管该领域长期存在歧视性实践、偏见和医疗错误[15-23]。例如，长达40年的塔斯基吉审判证明了医学领域种族主义研究的历史；20世纪的“歇斯底里”诊断积极伤害了患有器质性疾病的女性；对同性恋的病理化反映了医学学科长期存在的性别歧视[15、17、24]。医学史上充斥着基于身份的偏见性有害实践的例子，我们在今天的临床实践中仍然看到这种历史的影响。如果我们要创建不伤害弱势患者群体的模型，那么我们必须首先质疑这些模型建立的基础。正在进行的对医学中现存偏见的研究为此提供了理想的资源。当前的公共卫生研究表明，当女性和男性出现相同的医学症状时，女性的症状更有可能被解读为社会心理症状，从而导致治疗延误[15]。药理学研究表明，将少数群体排除在药物试验之外导致的干预措施并不能以相同的速度使所有患者受益[15,25-27]。此外，由于医学课程和诊断框架的偏见而导致的基于性别的误诊使女性面临更大的心脏事件不良后果风险[15,16]。
新冠肺炎疫情产生的生物医疗废物的处置...
1. 背景 2020 年 5 月 20 日，国家绿色法庭以 2020 年第 72 号 OA 案审理了“Covid-19 治疗产生的生物医疗废物的科学处置——遵守 BMWM 规则 2016”相关事宜。在上述听证会上，法庭与成员秘书进行了交流，并仔细阅读了 CPCB 为“处理、处理和处置 COVID-19 患者治疗/诊断/隔离期间产生的废物”制定的指南。在听证会上，法庭强调需要解决废物处理人员的安全、埋坑监控、个人/公民的担忧以及修订指南的必要性。在其于 2020 年 4 月 20 日发布的临时命令中，尊敬的法庭指出：“……我们认为，在上述范围内，PCB 和 CPCB 的任务是 COVID-19 基本卫生服务的一部分。CPCB 可以将此传达给所有相关人员。”尊敬的法庭在 2020 年 4 月 24 日发布的命令中指示的具体行动要点如下；“9. 似乎需要进一步修订指南，以涵盖所有方面，不仅包括机构，还包括个人家庭，并处理没有焚化炉等科学处置设施的情况，任何缺乏适当保障措施的粗心深埋都会对地下水产生不利影响并对人们的健康和安全构成危险。将 COVID-19 废物作为城市垃圾处理到普通垃圾箱中或在没有保障措施的情况下不科学地处理污水和其他液体废物也可能很危险。除了持续监督和监测、汇编在线数据、使用电子/数字清单系统跟踪和记录来自所有来源的新冠肺炎废物、防止废物意外泄漏、分析数据以进行战略规划和通过开发必要的软件获得反馈之外，还需要根据进一步的经验和不时出现的新想法纳入最佳做法。还需要提高所有处理人员、工人和公民对预防措施和应采取的步骤的认识，制定一个示范计划，由 Panchayat、分区、区和邦当局在当地采用，并根据当地情况进行必要的进一步修改。所有操作人员的健康都得到了保护，预防措施也已采取。除了为地方机构和卫生部门的合规负责人提供足够的防护装备外，还需要通过在线机制对他们进行指导/培训。CPCB 必须发挥带头作用，并与媒体以及有关的中央/邦部门进行协调。让各邦/直辖区的首席秘书通过协调城市发展、卫生、灌溉和公共卫生等邦有关部门的活动，密切监督科学储存、运输、处理、管理和处置 COVID-19 废物，因为不科学的处理对环境和人民健康构成严重威胁。在国家层面，让环境和气候变化部、卫生 UD、水力教育、国防部和 CPCB 组成的高级别工作组按照指南监督 COVID-19 废物的处理和科学处置。让各邦环境部和 PCB/PCC 确保遵守《2016 年生物医学废物管理规则》，并向 CPCB 提交行动报告，CPCB 采取进一步措施，并向本法庭提交截至 2020 年 5 月 31 日已采取的措施和基本情况的综合报告。” 2020 年 4 月 21 日和 2020 年 4 月 24 日命令的副本分别见附件 I 和附件 II。