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GIZ 项目发展计划能源概述...
监管要求 • 允许净计量？ • 太阳能光伏系统规模上限？ • 许可要求？ • 商业模式限制？ • 需要什么许可证 • 处理时间 • 激励措施 • 政府未来电力规划战略 • ..
高性能计算环境中脑映射的主动学习管道
摘要 —本文介绍了一种可扩展的主动学习管道原型，用于利用高性能计算能力进行大规模脑映射。它可以对算法结果进行高吞吐量评估，经过人工审核后，用于迭代机器学习模型训练。图像处理和机器学习在批处理层中执行。使用 pMATLAB 对图像处理进行基准测试表明，吞吐量可以提高 100 倍（10,000%），而 Xeon-G6 CPU 上的总处理时间仅增加 9%，Xeon-E5 CPU 上的总处理时间仅增加 22%，这表明可扩展性很强。图像和算法结果通过服务层提供给基于浏览器的用户界面进行交互式审查。该管道有可能大大减轻手动注释负担，并提高基于机器学习的脑映射的整体性能。索引词 —主动学习、脑映射、高性能计算、神经元分割、轴突追踪
动态随机车间调度问题...
这项研究介绍了一个不可靠的随机工作店，随机工作。由于分析解决问题的某些复杂性，基于仿真的优化被这里采用。该问题是在企业动力学软件中建模的，并且使用Taguchi方法获得了决策变量的最佳值。这项研究有三个决策变量和两个目标。目标是MakePan和持有，短缺和维护成本的总和。这项研究努力获得调度规则的最佳价值，预防性维护时间和缓冲级，以最大程度地减少目标函数。通过数值问题和适当的调度规则，确定最佳预防性维护期和最佳缓冲区级别来评估所提出的方法。此模型可用于处理时间和失败的任何目标函数以及任何分布功能。这项研究的新颖性可能是考虑到失败的作业店，在动态条件和随机处理时间和失败时间以及随机的工作到达中。
申请项目或计划变更的说明
注意： 处理时间需 7-10 个工作日。 如对课程/计划变更更新有任何疑问，请前往注册处/招生和记录处。 每次只能提交一个请求。 仅当您的请求状态为“已提交”时，您才可以通过选择相应的单选按钮来更改、查看或取消已提交的请求。
加速工程变更单的流程
工程变更单 (ECO) 是开发成本和交付周期的重要驱动因素。本文分析了大型车辆开发项目中气候控制系统开发中工程变更单的管理过程。该管理过程包括变更的出现（例如，问题或市场驱动的功能变更）、管理批准和最终实施。尽管时间紧迫，但这个过程可能需要数周、数月，在极端情况下甚至超过一年。如此长的交付周期尤其引人注目，因为变更的实际处理时间通常不超过两周。基于我们的案例研究，我们开发了一个分析框架，解释了理论处理时间和实际交付周期之间如此极端的比率是如何可能的。该框架将因产能稀缺和处理变化而导致的拥堵确定为交付周期的主要因素。我们概述了组织可以用来缩短 ECO 交付周期的五种改进策略，即灵活的产能、平衡的工作量、合并任务、池化以及减少设置和批处理。
技术对作物保险利益相关者的影响
索赔处理是一项历史缓慢而繁琐的任务，现在正在简化，通过自动化和增强数据管理大大切割处理时间。新的创新（例如参数保险）通过使用预设的触发器来简化支出，从而为农民和保险公司提供更大的可靠性和易度性。
基于AI的术中胶质母细胞瘤高光谱
胶质母细胞瘤手术切除是神经外科医生的问题任务。肿瘤完全切除可提高患者的愈合机会和预后，而过度切除可能导致神经缺陷。然而，外科医生的视力几乎无法追溯肿瘤的范围和边界。的确，大多数手术过程都会导致小计切除术。组织病理学测试可能会完全消除肿瘤，尽管由于组织检查所需的时间是不可行的。几项研究报告了具有独特的分子特征和特性的肿瘤细胞。高光谱成像（HSI）是一种新兴的，非接触，非离子化，无标签和微创光学成像技术，能够在分子水平上提取有关观察到的组织的信息。在这里，我们利用了广泛的数据增强，转移学习，U-NET ++和DEEPLAB-V3+体系结构，以执行术中胶质母细胞瘤性超光谱图像的自动端到端分割，以符合竞争性处理时间和涉及金额标准过程的竞争性处理时间和细分结果。基于旋转框架提供的地面真理，我们大大改善了HSIS的处理时间，从而实现了针对手术开放式颅骨手术期间实时加工的胶质母细胞瘤的端到端分段，从而改善了金标准ML Pipeline。我们测量了有关MATLAB 2020a提供的标准CUDA环境的竞争推论时间。此外，我们在定性和定量上评估了分割结果。最快的平行版本最快的螺旋叶素得以阐述数据库中最突出的图像，而我们的方法论则在0.29±0.17 s中执行分割推断，因此对处理对处理的21秒构成了实时符合性的约束。
智能学校债券法案投资计划
• 我们的内部布线网络因尝试登录网络的用户数量过多而变得不堪重负。这导致登录延迟、处理时间变慢以及课堂上技术使用受限 • 我们当前的无线系统不允许在建筑物中的某些教室内访问 • 持续支持我们当前的技术，包括但不限于使用交互式白板进行教学
Watchmaker DNA 文库制备试剂盒在 Revvity Sciclone G3 NGSx 工作站上实现自动碎片化。
图 1：在 Sciclone G3 NGSx 工作站上，Watchmaker® DNA 文库制备试剂盒的自动化流程。96 个样本的总处理时间（包括试剂和平台设置）在 3.5 到 4.5 小时之间，具体取决于 Frag/AT 和 PCR 参数。所有自动化步骤都标为紫色，手动干预标为粉色。
iGNSS-R 海面测高仪的测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系：机载实验示例
测高质量与沿轨空间分辨率是表征干涉全球导航卫星系统反射测量 (iGNSS-R) 海面测高性能的关键参数，二者通过信号处理时间紧密相关。其中，海面高度 (SSH) 测量的质量包括精密度和准确度。为了在观测区域获得更高的测高质量，需要更长的信号处理时间，这将导致沿轨空间分辨率的损失；反之，更高的沿轨空间分辨率需要更密集的采样，导致测高质量不理想。本研究以机载iGNSS-R观测数据为例，从精密度和准确度的角度分析了测高质量与沿轨空间分辨率之间的关系。结果表明，降低沿轨空间分辨率会提高测高质量。精度范围为0.28～0.73 m，精度范围为0.24～0.65 m。但这种变化并不是线性的，随着沿轨空间分辨率的恶化，测高质量改善的程度会降低。本文的研究结果可为未来星载iGNSS-R测高任务的参数配置提供科学参考。