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基于干涉视觉导航 (iVisNav) 的 FPGA 框架
摘要 — 干涉视觉导航 (iVisNav) 是一种用于自主近距离操作的新型光电传感器。iVisNav 采用激光发射结构化信标，通过测量发射激光脉冲相位的变化来精确表征六个自由度相对运动速率。iVisNav 的嵌入式包必须有效处理高频动态，以实现稳健的传感和估计。本文开发了一种基于最小二乘的速率估计新嵌入式系统。由此产生的系统能够与光子学接口并在现场可编程门阵列中实现估计算法。嵌入式包被证明是一种硬件/软件协同设计，使用有限精度算法进行高速计算来处理估计程序。将有限精度 FPGA 硬件设计的精度与 MATLAB 上算法的浮点软件评估进行比较，以对其性能和与误差测量的统计一致性进行基准测试。实施结果证明了 FPGA 计算能力在使用 iVisNav 进行高速近距离导航方面的实用性。索引术语 — 干涉测量法、状态估计、最小二乘法、FPGA
研发问题的临时评估结果（草案）
“健康与医疗战略”和“促进医学领域的研发”旨在实现健康，长期寿命的社会，而基本哲学是从基础研发到实际使用，并通过顺利实施结果来始终如一地促进医疗领域的研究和发展，并提供世界上最高标准的医疗服务。其中，旨在开发药品的“药物项目”将是六个综合项目之一，并将考虑到模式的特征和特性，从寻找药物发现目标到临床研究。在这种情况下，下一代癌症医学研究项目（以下简称P-CREATE）已在“药物项目”的癌症研究的初始阶段定位，并为开创性治疗和诊断方法的实际应用做出了贡献。特别是，在可以跨整合项目做出反应的系统下，它在基于基础研究的基础研究中得出药物发现种子中起着重要作用，例如“将探索癌症生物学问题的真实性质的研究和开发，以及基于临床数据（例如患者癌症基因组信息）的研究和开发。”该项目将继续进行P-CREATE的结果，并将继续对于促进“制药项目”至关重要。
管理的定量分析
第1章定量分析简介19 1.1什么是定量分析？20 1.2业务分析20 1.3定量分析方法21定义问题22开发一个模型22获取输入数据22开发解决方案23测试解决方案23分析结果和敏感性分析24实施结果24实施定量分析方法24在现实世界中的定量分析方法和建模现实世界中的24 1.4 24 1.4定量分析27如何对数学模型进行计算27的数字模型27 27的数字模型27，数学模型27。 Spreadsheet Models in the Quantitative Analysis Approach 27 1.6 Possible Problems in the Quantitative Analysis Approach 30 Defining the Problem 30 Developing a Model 31 Acquiring Input Data 32 Developing a Solution 32 Testing the Solution 32 Analyzing the Results 33 1.7 Implementation—Not Just the Final Step 33 Lack of Commitment and Resistance to Change 34 Lack of Commitment by Quantitative Analysts 34 Summary 34 Glossary 34 Key Equations 35 Self-Test 35 Discussion Questions and问题36案例研究：西南大学足球比赛的食物和饮料37参考书目38
数字孪生过程中的信息情境化
数字孪生需要在运行过程中处理大量数据，以便在与其相关的物理孪生的整个生命周期内完成特定任务。处理数据的一个重要特征是识别对基础数据和从数据中产生的处理信息的信任。信任，正如这里所定义的，通常会从几个贡献来源建立起来。虽然信任既有定量的也有定性的，但本文通过水晶盒建模中可用的算法过程的透明度，重点关注信任的定性方面。水晶盒的概念也得到了扩展，包括“水晶盒工作流程”的概念。关键思想是，为了帮助数字孪生用户解释通过数字孪生界面呈现的结果，需要将信息情境化。这项工作展示了一个示例，说明如何对一个按比例缩放的三层结构的振动测试（特别是模态测试）示例进行此操作。通过“配置文件”将信息情境化，这些配置文件将整理和扩充处理后的信息。具体而言，生成合成结果是为了扩充一组有限的物理记录数据，然后使用这些合成结果帮助用户将物理记录数据情境化。使用名为 DTOP-C 的开源数字孪生代码显示实施结果
Microsoft Word - 17 444757 31254489 论文提交 - May Yessi A.J、Jarot S. Suroso
案例研究中的私营公司从事 IT（信息技术）领域的商品和服务，并使用 ERP（企业资源计划）作为开展公司运营活动的解决方案。新案例研究的私营公司成立于 2015 年，只有约 60 名员工。公司为实施 ERP 而花费的成本巨大，而实施结果从未进行过评估或衡量。因此，必须重新评估，以找出哪些因素会影响实施的成功，并以 ERP 的预期结果为基础，在必要时添加新模块。DeLone 和 McLean 的成功测量方法被用作研究的建模，包含六个测量指标：系统质量、信息质量、使用、用户满意度、个人影响和组织影响。研究对象的样本多达 30 人，并使用 SmartPLS 处理所采集的数据。结果表明，四个假设被拒绝，四个理论被接受。研究表明，ERP信息质量对使用有显著影响，ERP信息质量对ERP用户满意度有相当影响，ERP用户满意度对ERP个人影响力有显著影响，ERP个人影响力对ERP组织对私营企业影响力有显著影响。关键词：评估，ERP，DeLone McLe
研究机器学习方法用于预测时间序列时的研究时，在戒严项目中做出管理决策viktor
摘要本文将强调现代世界中预测时间序列的重要性。该主题的相关性是基于组织和个人根据过去数据的分析来预测事件的条件。时间序列预测在IT项目的计划，风险管理和战略决策中起着至关重要的作用，使其成为现代分析和戒严管理的关键组成部分。还将详细讨论用于时间序列预测的机器学习方法的主题。将审查主要方法，包括指数平滑，Arima（自回旋的集成移动平均线）和一种混合方法，该方法结合了不同的方法以提高预测准确性。指数平滑是一种基于先前观察的加权平均值，是一种简单有效的方法。Arima反过来是一种经典的统计方法，将自动估计，集成和移动平均值与模型时间序列结合在一起。时间序列预测中的混合方法是两种或多种方法的组合，在这种情况下，包括一种改进的方法，具有依赖Mape的权重，从而使方法的权重根据其时间序列数据的性能而适应。文献综述涵盖了使用机器学习方法预测时间序列的相关科学作品。不同的方法，将讨论它们的优势和局限性，以提供对该领域现状的完整理解。使用实际数据和提出的方法，将进行预测。本文还将介绍时间序列预测方法的实际实施结果，包括指数平滑，Arima和混合方法。
内罗毕沿海和海洋弹性官员撞击官员
计划，监视和报告；协调项目经理的COR投入到ESARO的计划，监测和报告的年度周期（报告包括进度报告，国家季度，半年度或年度报告； Reginal Office报告）。开发和实施区域性COR性能测量框架，与Esaro性能/结果框架保持一致。指导每个程序组件的绩效问题，关键指标和目标的标识和设计。协调和监督在国家层面，其他相关调查，特殊研究和研究工作的结果和实施结果调查的准备工作，提供了分包的整体技术指导和监督，这些组织被分包给了以评估计划效果和影响的组织或研究所需的特殊调查或研究。确定投资组合，受赠人和其他主要利益相关者的信息需求。识别并设计数据收集和报告系统和结构以及设置程序，以确保数据质量。识别并制定缓解MEL计划风险和问题的动作。支持计划团队在监视和影响评估方面与开发合作伙伴，资源中心和机构建立专业联系。有助于开发和实施区域绩效标准，以指导战略和有效的投资组合。在IUCN计划和项目门户网站以及通过该国/地区使用的任何工具中跟踪，监视和评估COR项目投资组合实施。
评估糖尿病自我管理的实施情况...
摘要 简介 实现糖尿病患者 (PLWD) 的血糖目标是一项挑战，特别是在资源有限的环境中。项目需要解决知识、技能和自我管理方面的差距。糖尿病自我管理教育 (DSME) 是一种基于证据的干预措施，旨在教育和帮助 PLWD 改善自我管理活动。该方案描述了一项初步研究，该研究评估在利比里亚治疗胰岛素依赖型糖尿病患者的诊所实施 DSME 的可行性、可接受性以及对临床结果的影响。 方法与分析 我们的方案是一项分为三阶段的混合方法准实验性前瞻性队列研究。第 1 阶段的重点是 (a) 建立患者咨询委员会和 (b) 培训为 PLWD 提供护理的 DSME 提供者。在第 2 阶段，临床医生将实施 DSME。在第 3 阶段，我们将培训与 PLWD 互动的其他提供者。我们将评估这项 DSME 计划是否能够提高提供者对 DSME 的了解，改善糖尿病自我管理行为、血糖控制、糖尿病知识和心理健康，并减少严重不良事件。主要关注的结果是实施结果和患者自我管理行为频率的变化。次要结果包括糖化血红蛋白的变化、心理健康、严重不良事件和提供者对 DSME 的了解的变化。伦理与传播 已获得利比里亚大学机构审查委员会 (IRB) 和布莱根妇女医院 IRB 的伦理批准。研究结果将与当地和国家临床和项目利益相关者分享，并发表在开放获取的同行评审期刊上。
揭示影响教师敬业度的因素
摘要。尽管已有关于基于人工智能的自适应学习平台影响的证据，但它们在学校的大规模采用充其量也只是缓慢的。此外，学校采用的人工智能工具可能并不总是研究界考虑和研究的产品。因此，人们越来越关注确定影响采用的因素，并研究这些因素在多大程度上可用于预测教师对自适应学习平台的参与度。为了解决这个问题，我们开发了一种可靠的工具来衡量影响教师在学校采用自适应学习平台的更全面的因素。此外，我们展示了从大量国家级人口中抽样的学校教师（n=792）的实施结果，并使用这些数据来预测教师在学校对自适应学习平台的实际参与度。我们的结果表明，虽然教师的知识、信心和产品质量都是重要因素，但它们不一定是影响教师在学校使用人工智能平台的唯一因素，甚至可能不是最重要的因素。不产生任何额外工作量、增加教师的自主权和信任、建立帮助支持机制以及确保将道德问题降至最低，这些对于学校采用人工智能也至关重要，并且可以更好地预测教师对平台的参与度。我们在论文的最后讨论了通过增加预测模型的可变性维度和减少实践中的实施可变性来提高自适应学习平台在现实世界中的采用和有效性的因素的价值。
开发神经网络和...
研究的对象是在医学领域使用人工智能和计算机视觉技术的过程。该研究的主题是在诊断信息系统中引入神经网络及其与移动应用IOS的合作，以诊断皮肤病变和疾病。神经网络的特性是他们根据环境数据学习的能力，并且由于学习提高了生产率。分析了用于在神经网络培训的软件产品中进一步实施的现有方法后，选择了采样训练的并行化方法。最有问题的地方之一是医疗领域的诊断任务，该任务与专家解决方案一起使用基于人工智能和计算机视觉的Mo Dern方法。通过使用人工智能和计算机视觉，专家试图评估患者的病情和准确的诊断，因为人类因素始终存在于医疗领域中，因此人工智能的使用旨在提高患者诊断的质量。研究方法包括计算实验，结果比较分析，面向对象的编程。该研究使用了计算机视觉技术，其中包括用于获取，处理，分析和理解数字图像的方法。用于分析皮肤伤害和疾病的神经网络已受过训练，并且通过创建基于iOS的移动应用程序来诊断和监测皮肤健康的信息系统。实施结果可以使用户有机会监控皮肤状况，收到预防治疗的建议，提供有关疾病治疗或预防疾病的建议，提供信息文献。关键字：神经网络，图形可视化，Coreml，移动应用程序，诊断信息系统。