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细菌世界中的病毒
一想到病毒，你大概就会想到那些影响你和他人的疾病：流感、麻疹、风疹等等。然而，人类并不是病毒的唯一受害者。事实上，有史以来发现的第一个病毒并不是导致人类患病，而是烟草植物。今天，我们知道病毒无处不在，会感染所有形式的生命——人类、鸟类、植物、昆虫等。没有一种生物不受病毒感染；甚至细菌也无法幸免！有些病毒会杀死细菌，有些病毒会给细菌宿主带来好处。让我们仔细看看这个攻防交织的微型世界！细菌基本上遍布地球上的每一种环境。它们生活在土壤、水中、植物、动物和人类体内和体表。在任何特定时间，细菌细胞的数量与人类细胞数量差不多！它们在地球的生态系统以及人类健康和疾病中发挥着无数作用。通过感染细菌，病毒进入细菌所在的任何地方。感染细菌的病毒被称为噬菌体，这是希腊语中“细菌吞噬者”的意思。细菌是复杂的单细胞生物，可以自行繁殖。它们显然是活生物体。相比之下，病毒相当简单，只含有包裹在蛋白质外壳中的少量 DNA 或 RNA 分子。它们不能自行繁殖，因此通常不被认为是活的。特别是，为了繁殖，它们必须
用机器学习检测泵气态
摘要 - 在追求增强工业泵的可靠性和效率时，本文通过机器学习技术的创新应用解决了泵空气囊检测的挑战性问题。泵中普遍的问题，显着损害了其性能，造成了损坏和操作性不足。传统上，空化检测依赖于数值分析和信号处理方法，尽管它们的要求在实现广泛的领域知识和受控的操作条件的要求上，但这些方法虽然优异，但这些方法通常在实地应用中却差不多。这项研究通过利用机器学习的力量来预测泵的发生在不同的现实世界条件下，以高准确性来预测泵的发生，从而与常规方法不同。我们介绍了丹麦泵制造商Grundfos编制的空化数据集的分析，其中包括来自七个不同泵的297个实验的振动数据，使用传统的机器学习模型，特定的支持矢量机（SVM）和先进的深度学习技术。我们的方法包括对数据集，功能工程，目标定义，问题制定，模型设计和严格模型测试的详细检查。值得注意的是，我们的研究不仅表明机器学习模型，尤其是深度学习模型，可以自适应，准确地预测空化，而且还强调了在目标硬件上测试这些模型以确保其实际适用性的重要性。这项工作伴随着开源实施。
加沙破坏的经济影响
在2008年，2012年，2014年，2021年，2022年，2023年5月和2023年10月。The operations caused internal displacement and recurrent destruction of physical infrastructure, residential buildings, capital stock and productive assets, including agricultural land, crops, livestock sheds, greenhouses, fruit trees, storage facilities, boats, fishing equipment, agribusinesses, irrigation canals, water pumping systems, electricity networks, Internet networks, factories, office buildings, housing units, educational facilities和医疗保健中心。在2023年10月最新的以色列军事行动爆发之前，以前的军事行动造成的许多损害尚未重新修复，而加沙的居民则被限制在世界上人口稠密的空间之一，在慢性冲突中，在慢性冲突的情况下，没有适用于清洁水，没有一半的缝制系统，而无需使用一半的缝制系统。近一半的劳动力失业，三分之二的人口生活在贫困中。封锁之前和之后的主要经济指标显示了加沙脱离开发的各个方面。在1994年建立巴勒斯坦民族当局时，加沙的生活标准与西岸的生活水平差不多。加沙人均GDP与西岸的比率从1994年的平均降至2007年的44％，在2022年达到28％。1
在瑞典航空行李处理公司实施人体工程学干预#_#x2014;过程评估
航空行李处理员负责将行李和货物分拣、装卸到运输行李车上，为出发和到达的飞机装卸行李车，并将行李存放在飞机行李舱中。与飞机到达和出发相关的其他任务包括将飞机拖到登机口和从登机口拖走、连接辅助电源线以及移动吊架、刹车保险杠和楼梯。航空行李处理在世界各地都有开展，由于人体工程学条件在很大程度上取决于运输的行李和飞机的构造，因此各大机场行李处理员的体力负荷似乎都差不多。行李处理员患工作相关肌肉骨骼疾病 (MSD) 的几率很高；在最近的一项研究中，我们发现瑞典行李处理员的腰痛和肩痛一年患病率分别为 70% 和 60% [1]。为了减少瑞典航空行李搬运工的肌肉萎缩症患病率，职业培训和工作环境委员会 (TYA)（由瑞典运输部门的雇主和工会组成的委员会）发起了一个项目，记录行李搬运工肌肉萎缩症的患病率，记录工作中的生物力学和社会心理暴露，并提出改善工作条件的可行建议。TYA 与一个研究团队和在六个瑞典机场运营的十四家行李搬运公司合作开展了该项目。该项目揭示了
洗手间的清洁比以往任何时候都重要
春天来了。嗯，差不多了，在温尼伯，我们这里的雪比我多年来见过的都多，并不是说我们不喜欢雪，不需要水分，但是，嘿，已经够多了。又是一个漫长的冬天，随着我们进入温暖的夏天，我们为您带来 ProtoVest Dryers Inc. 新主人和新名称的庆祝活动。祝贺 Jeff Reichard。春天和夏天带来了公路旅行的计划，我们都知道公路旅行包括沿路停留，如果你有过公路旅行，你就会知道浴室很重要。今年，我们再次庆祝全国各地的浴室，并祝贺艾伯塔省埃德蒙顿的 Borden Park 赢得由 Cintas Canada 主办的最佳卫生间大赛。当加拿大人正在公路旅行时，C&G 渠道内的零售商有机会为疲惫的旅行者扩大他们的食品服务、小吃和饮料产品。我们在本期的“食品服务蓝图”部分中介绍了午餐，并更新了能量饮料和咸味小吃。现在是回顾一下您的商店在疲惫的公路旅行家庭眼中是什么样子的最佳时机。您有补充能量和恢复精神所需的条件吗？当我期待温暖的日子时，我迫不及待地想上路并参观全国各地的景点。一如既往，您的业务就是我的业务。我对您的宝贵反馈的开放政策不仅保持不变，而且比以往任何时候都更加强大。如果您有希望我们重点介绍的主题或对我们当前内容的评论，请发送电子邮件至 bjjohnstone@convenienceandcarwash.com。欢迎来到春天。
Spark：自我监督的个性化实时单眼捕获**补充材料**
3D面部绩效捕获是几种应用中的关键组成部分，包括AR或VR中的身临其境的触觉以及娱乐行业的视觉效果。生产高质量的恢复通常需要大量的财务，时间和资源投资。这不仅涉及昂贵的3D捕获设备[Beeler等。2010; Debevec等。2000]，基于精确的标记跟踪系统[Bennett and Carter 2014]或头部安装式分配[Brito and Mitchell 2019]，但也从演员那里进行了大量的捕捉时间。无标记的捕获设置是简化该管道的有希望的解决方案，但是高质量的结果仍然依赖于复杂的钻机[Helman等。2020]或大型个性化培训数据集[Laine等。2017; Wu等。2018]。在频谱的另一端是3D重建方法，可以在负担得起的消费者等级硬件中使用图像或视频操作。主要思想是使用3D面的统计模型 - 所谓的3D形态模型（3DMMS），它们使用基于优化的[Andrus等人都拟合到RGB图像或2D地标。2020; Zielonka等。2022]或基于学习的方法[Danecek等。2022;冯等人。2021; Retsinas等。2024]。统计模型的先验知识有助于克服问题的不良性质，而基于学习的技术的发展使姿势，照明和闭塞的前所未有的鲁棒性。但是，这是以较低的几何质量为代价的，仅提供了形状和表达的粗略近似，而该形状和表达却差不多。
模拟 - Teratec
大数据得到了广泛的宣传，在每一次会议、每一个制造或研究项目中都会被提及。在法国，大数据是唯一一项既是法国工业复兴部长 Arnaud Montebourg 的 34 个“法国工业新面貌”项目之一，也是法国女商人 Anne Lauvergeon 担任主席的“创新 2030 委员会”七大目标之一的技术，该委员会旨在发掘国家冠军企业。这是理所当然的。法国国家科学研究中心 (CNRS) 的研究人员表示，大数据有许多工业应用。它是使用根据真实数据创建的预测数学模型来定义的，这些模型比模拟更可靠。它们真的更可靠吗？这还有待观察。目前，大数据主要被营销专家使用，他们试图理解此前从未收集过的数据洪流：互联网用户生成的大量数字数据。未来，数十亿台联网设备将生成数字数据。因此产生了预测数字数据中的行为模式的想法。这意味着使用模拟，对吧？不完全是。大数据通过考虑传感器数据而不是物理来提取行为模式。先入为主的模型被直接观察所取代。“我们正在重新发明物理学”，热情的研究人员说。好吧，差不多。然而，专家们承认，“虽然大数据使我们能够预测将要发生的事情，但它确实
LaunchPad Makerspace 太棒了！
3D 打印机是一种使用塑料长丝（熔化并挤压）来创建预先设计好的物体的设备。LaunchPad 的访客可以使用两台 Prusa MK3 3D 打印机中的一台来创建各种颜色的小型 3D 物体。目前还没有提供用于现有物品的扫描仪。我的意思是，如果有扫描仪，您可以扫描一个小物件，比如水瓶旋盖，3D 打印机就会复制这个瓶盖。你为什么需要另一个瓶盖？你可能不需要，但如果你有一个设备或玩具的塑料部件，大小与瓶盖差不多，你可以使用 3D 打印机复制这个部件。LaunchPad 中的 3D 打印机仅用于演示目的。有各种尺寸的 3D 打印机可用于许多不同的应用。我为我的鼓组购买了 3D 打印机生产的物品，这些物品制造商没有提供。空间站上配备了 3D 打印机，以防零件损坏。美国宇航局或 SpaceX 可以将扫描码从地球传输到空间站上的 3D 打印机，大约一天之内（取决于零件的大小），工作人员就能得到急需的替换零件。一些超大型 3D 打印机使用混凝土代替塑料长丝，建造房屋只需数周而不是数月。图书馆的 3D 打印机仅需预约即可使用。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1