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Nordic Bioscience 的目标是 20% SDV，风险为......
Nordic 是使用简化源文件验证 (SDV) 的先驱，在其大多数临床试验中常规应用 50% 的 SDV。然而，高度手动的流程让 Nordic 的团队不堪重负：一旦受试者被归类为需要 SDV，记录就会在电子表格中进行颜色编码，监测员会使用电子表格手动指导谁和哪些数据需要验证。此外，Nordic 还面临着更大的挑战，即确保监测员按照计划执行 SDV。这种繁琐的手动流程不利于 Nordic 利用近期基于风险的监测监管指导的愿望。从简化监测转向真正的基于风险的监测，Nordic 可以将其 SDV 进一步降低至 15% 至 20%，这可以大幅节省成本，同时提高数据质量，符合 FDA 关于基于风险的监测的新指导方针。
爱丁堡 /苏格兰废物到能源工厂< / div>
|环境合理的工艺卡车将市政废物从爱丁堡和中洛锡安运送到工厂，并将其卸载到封闭的送货厅中，进入废物掩体。通过现场机械预处理厂，废物经过预处理，金属（亚属和非有产值）被整理出来以进行回收。非回收残留物被送回掩体，并与已交付的RDF（垃圾衍生的燃料）混合。确保废物的均匀混合比以获得最佳燃烧结果，全自动，半自动或手动的起重机系统将废物混合在一起并将其运输到进料料斗中。一个受调节的给药系统可确保燃烧过程的实际心脏的Hzi Gretate喂食。炉排的晶状块液压驱动的行，再加上自我调节的空气供应，确保浪费的理想倦怠而无需其他可燃物。
一种利用计算机视觉对蚜虫进行计数和分类的方法
蚜虫是一种会直接危害农作物的昆虫，它通过吸食植物汁液和间接传播可引起疾病的微生物来造成损害。谷类作物是许多蚜虫物种的宿主，包括禾谷管蚜（一种具有重要经济价值的蚜虫物种）。记录和分类蚜虫对于评估和预测农作物损害是必要的。因此，可作为决策控制措施的基础。它还可用于评估植物对蚜虫的抗性。传统上，记录过程是手动的，依赖于放大和训练有素的工作人员。手动计数也是一个耗时的过程，容易出错。考虑到这一点，本文介绍了一种使用图像处理、计算机视觉和机器学习方法自动计数和分类禾谷管蚜的方法和软件。本文还对 40 个样本进行了专家手动计数与软件获得的值的比较。结果显示，计数分类 (rs = 0.92579) 和测量 (r = 0.9799) 具有很强的正相关性。总之，该软件被证明是可靠的，并且对蚜虫种群监测研究有用。
多...
这项研究分析并设计了一栋商业建筑，该商业建筑是使用机器人计划手动手动的六层组成的。使用机器人结构分析专业2020进行分析，并使用美国混凝土研究所规范（ACI 19-318）和（ACI 14-318）设计结构元素。该研究检查了建筑物及其负载，包括死负荷和活载荷，以及横向负载，例如地震负载和风载，并提供了多层混凝土建筑的工程研究。机器人结构计划是一项现代且高临界的计划，用于土木工程和建筑，旨在分析混凝土，钢，液压，气动和其他结构。该程序采用3D建模技术和有限元分析（FEA）。通常，得出结论，手动计算在某种程度上与软件机器人程序的计算相似。在第三种情况下，死亡和活载荷，风荷载和地震，差异是巨大的且明显的，因为第一例和第二个病例之间的差异略微在（0％至25％）之内。第一病例和第三个病例之间的差异很大，范围为（33％至89％）。
应用科学 - 语义学者
摘要：随着飞机系统数量的增加，完全手动的开发方法对于从分布式集成模块化航空电子 (DIMA) 系统的大量配置中找到最佳硬件和软件映射已不切实际。应该提供并彻底理解找到这种优化映射的自动化方法。本文是对 DIMA 最佳硬件和软件映射基础的研究。我们首先回顾 DIMA 系统架构。然后，我们提出硬件和软件映射的问题陈述及其确保的数学优化模型。确定了一组主要的架构质量指标（例如可靠性和可扩展性）和飞机约束（例如隔离和资源约束），可用于组成目标函数或比较和交易替代方案。基于质量指标和飞机约束，我们通过多目标优化综合了一个包罗万象的公式。然后回顾和比较了硬件和软件映射的各种优化方法。介绍了航空电子系统的 DIMA 优化案例研究，其中报告了具有不同目标和约束的不同优化问题的运行时间。此外，我们还介绍并讨论了未解决的问题和未来趋势，未来的发展可以借鉴这些趋势。
基于微控制器的全自动智能校园电铃系统，带时间显示
我们所有的春天都受到校园钟声的极大影响。但事实上，尽管自技术出现以来，许多效果都已数字化，但校园钟声仍然是手动的。让我们通过创建一种数字解释来使校园钟声现代化，这种解释不仅仅是响铃。我们生产的议会钟是一种数字钟，它执行以下任务：存储全天的时间表，蜂鸣器在每个时间段结束时响起，随时重新编程电路板的能力该系统使用 STM32 稳压器、蓝牙模块、议会钟蜂鸣器、带按钮的 16x2 LED 显示屏、入门电子走廊和 PCB 板来制作它。STM32 稳压器通过显示屏与瘾君子通信。提供处理和设置模式。该系统允许瘾君子在设置模式下连接 Android 手机。连接后，我们使用应用程序将时间表编程到系统中。Android 应用程序使瘾君子能够将当前时间表的时间输入到系统中。 STM 调节器使用内部 RTC 跟踪时间并显示当前和未来的时间。
论文最终稿已接受在 IEEE 知识与数据工程学报上发表。©2022 IEEE。本文个人使用
摘要 — 数据整理任务（例如从各种来源获取和链接数据、转换数据格式以及更正错误记录）可占典型数据工程工作的 80%。尽管机器学习和人工智能兴起，但数据整理仍然是一项繁琐且手动的任务。我们引入了 AI 助手，这是一类半自动交互式工具，旨在简化数据整理。AI 助手通过推荐合适的数据转换来指导分析师完成特定的数据整理任务，该转换尊重通过与分析师交互获得的约束。我们正式定义了 AI 助手的结构，并描述了将数据清理视为优化问题的现有工具如何符合该定义。我们为四种常见的数据整理任务实现了 AI 助手，并利用它们遵循的通用结构，使数据分析师可以在数据科学的开源笔记本环境中轻松访问 AI 助手。我们通过三个示例场景对我们的 AI 助手进行了定量和定性评估。我们表明，统一和交互式的设计使得执行手动或全自动工具难以完成的任务变得容易。
基于人工智能的项目报告管理系统...
摘要 — 本文详细介绍了一种概念验证系统，称为项目报告管理系统 (PRMS)，用于管理典型研究中心的项目报告流程，其中许多中心的流程可能是手动的。事实上，它足够通用，可以扩大规模并部署到大型部门，也可以缩小规模以适应任何需要简单高效的项目进度报告系统但又不需要商业项目管理系统那种复杂性和成本的组织的小型设置。使用研究中心场景，必须通过项目首席研究员 (PI) 定期提交进度报告来跟踪各个项目的进度。该中心需要手动将这些单独的报告合并为一份综合报告和一份供高级管理层使用的执行摘要。PRMS 自动跟踪各个项目和报告截止日期，发送提醒并允许 PI 在线提交报告。PRMS 还结合了辅助和自动化功能，利用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 技术来生成合并报告并对详细报告的句子进行排序，以进行辅助文本摘要，从而简化生成执行摘要的手动过程。
Infusion 4.0 - 使用光纤传感器检测复合材料部件中的流动前沿
该项目的主要目标是开发一种通过光纤传感器检测大型单片复合材料部件的流动前沿技术。这里研究的部件是复合材料助推器外壳，但 Infusion 4.0 技术也可以应用于其他应用。助推器外壳采用真空灌注制造，这意味着由干缠绕碳纤维制成的干预制件在真空灌注铺层中被树脂渗透。在树脂灌注和固化过程中，部件在烤箱中缓慢旋转以避免树脂积聚。树脂与干纤维接触的区域是流动前沿。通过数字模型可视化这个目前不可见的工艺步骤是 Infusion 4.0 项目的目标。制造过程本身在 MT Aerospace 之前的项目中得到了优化。新技术可以检测到流动前沿与预期理想状态的偏差，未来可以在更数字化的制造环境中开发半自动化或全自动工业流程，这是朝着未来太空部件预期的 4.0 工业化迈出的一大步。主要手动的复合材料制造工艺的数字化可能也适用于其他行业，例如航空、风能业务或造船业。
Open Brain AI。自动语言评估
语言评估在诊断和治疗因神经源性疾病（无论是发育性还是后天性）引起的言语、语言和交流障碍患者方面起着至关重要的作用。然而，目前的评估方法是手动的、费力的、耗时的管理和评分方法，给患者带来了额外的压力。为了应对这些挑战，我们开发了 Open Brain AI (https://openbrainai.com)。这个计算平台利用创新的人工智能技术，即机器学习、自然语言处理、大型语言模型和自动语音到文本转录，自动分析多语言口语和书面语音。本文讨论了 Open Brain AI 的发展、人工智能语言处理模块以及话语宏观结构和微观结构的语言测量。快速自动的语言分析减轻了临床医生的负担，使他们能够简化工作流程，并分配更多的时间和资源来指导患者护理。Open Brain AI 是免费访问的，使临床医生能够进行关键数据分析，并将更多的注意力和资源放在治疗和治疗的其他关键方面。