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模拟福斯马克和奥尔基洛托处置库结晶岩中的核废料处置情况——评估处置库挖掘过程中可能出现的热机械损伤
我们使用瑞典和芬兰福斯马克和奥尔基洛托处置库的数据和条件，对结晶岩中的 KBS-3V 处置库设计进行了耦合热-水-力学建模。研究重点关注处置库性能，即热和水力演化对地下处置库开挖的热-机械损坏可能性的影响。对于福斯马克和奥尔基洛托处置库考虑的设计和条件，模拟显示峰值温度远低于采用的性能目标 100 ◦ C 最高温度，而 KBS-3V 废物沉积孔仍有很大的热-机械损坏可能性。如果岩石渗透性太低，以至于推迟了膨润土-粘土基回填物的饱和和膨胀，使其超过热-机械峰值时间（核废料沉积后 50 至 100 年），则更有可能发生热-机械损坏。我们还发现，由于热应力和回填膨胀的共同作用，KBS-3V 安置隧道的侧壁容易受到拉伸断裂的影响。研究强调了膨润土基回填物和围岩之间通过毛细吸力以及诱发的岩石脱饱和作用产生的强烈相互作用。精心设计和选择 KBS-3V 隧道和沉积孔的膨润土基回填材料可以促进及时饱和和回填膨胀，从而最大限度地减少热机械损伤。
模拟福斯马克和奥尔基洛托处置库结晶岩中的核废料处置情况——评估处置库挖掘过程中可能出现的热机械损伤
我们使用瑞典和芬兰福斯马克和奥尔基洛托处置库的数据和条件，对结晶岩中的 KBS-3V 处置库设计进行了耦合热-水-力学建模。研究重点关注处置库性能，即热和水力演化对地下处置库开挖的热-机械损坏可能性的影响。对于福斯马克和奥尔基洛托处置库考虑的设计和条件，模拟显示峰值温度远低于采用的性能目标 100 ◦ C 最高温度，而 KBS-3V 废物沉积孔仍有很大的热-机械损坏可能性。如果岩石渗透性太低，以至于推迟了膨润土-粘土基回填物的饱和和膨胀，使其超过热-机械峰值时间（核废料沉积后 50 至 100 年），则更有可能发生热-机械损坏。我们还发现，由于热应力和回填膨胀的共同作用，KBS-3V 安置隧道的侧壁容易受到拉伸断裂的影响。研究强调了膨润土基回填物和围岩之间通过毛细吸力以及诱发的岩石脱饱和作用产生的强烈相互作用。精心设计和选择 KBS-3V 隧道和沉积孔的膨润土基回填材料可以促进及时饱和和回填膨胀，从而最大限度地减少热机械损伤。
检查在可变形的地形中挖掘车轮装载机的模拟对真实差距
摘要我们研究了基于物理的模拟器如何复制一个真实的车轮装载机在一堆土壤中填充水桶。比较使用车辆运动和驱动力的场时间序列进行比较，负载质量和全部工作。车辆被建模为具有摩擦触点，传动系统和线性执行器的刚性多体系统。对于土壤，我们测试了不同分辨率的离散元素模型，并且没有多尺度加速。时空分辨率在50-400 mm至2-500毫秒之间，计算速度比实时快1/10,000至5倍。发现模拟到现实差距约为10％，并且对实现水平的依赖性较弱，例如与实时模拟兼容。此外，研究了在不同的模拟操作之间转移下的优化力反馈控制器的敏感性。尽管域间隙约为15％，但观察到域偏置会导致5％的性能降低。
临床挖掘（皮肤采摘）障碍的评估工具
抽象挖掘（皮肤拾取）障碍（SPD）是一种精神病疾病，其特征是重复皮肤采摘，通常会影响诸如面部，手臂和手的ING区域。它在ICD-10，DSM-5-TR和PDM-2中具有自己的诊断分类。患有SPD的人可能会使用各种工具来挑选皮肤，并经常难以阻止行为。这种疾病通常在青春期出现，在女性中更为常见，成人终生患病率为1.4％。SPD与生活质量降低以及焦虑症，抑郁症和药物滥用率的增加有关。经过验证的评估工具对于诊断和监测SPD症状至关重要。皮肤拾取量表（SP），皮肤采摘量表修订（SPS-R），皮肤拾取效果量表（SPI）和皮肤拾取症状评估量表（SP-SAS）是评估SPD症状严重程度的常用工具。尽管这些工具显示出可靠性和有效性，但存在局限性，包括自我报告的潜在偏见以及在不同人群和语言中需要进一步验证的偏见。需要未来的研究来增强临床环境中SPD的筛查和评估工具的有效性。
生成人工智能在业务中的变革潜力：创新数据来源的文本挖掘分析
技术进步在推动创新，塑造经济增长和影响竞争战略方面起着至关重要的作用（Akter等，2023）。当前的业务景观正在经历重大的数字转换，主要是由于非结构化数据的快速增长所推动的（Elia等，2022）。随着公司处理以各种格式提出的大量信息，将这些数据用于战略优势的关键需求变得越来越清晰（Zhang等，2021）。值得注意的研究表明，典型公司中约80％的数据是非结构化的（Faccia等，2022），这意味着未遵守任何数据模型，并强调从信息领域的大部分信息中管理和提取价值的重大挑战（Möhring等人（Möhring等，20222））。与Oester Reich等人对齐。（2022），在数字化转型的旅程中，组织在从数据存储库中提取价值方面面临挑战。这场斗争围绕着通过创新（Ahamat＆Sin，2022）来适应内部运营以及外部产品和服务产品的必要性，从而确保了不断发展的景观的竞争力（Tagscherer＆Carbon，2023）。这涉及研究能够从非结构化数据中提取有价值的见解的先进技术，最终加快了组织的数字化转型。COVID-19（Martínez等，2022）的影响显着加速了这一过程，并可以改善公司绩效（Heredia等，2022）。
1.0挖掘私人财富和零售需求_whitepaper_markup_v2
替代资产经理越来越专注于确保可以将其部署到各种资产类别和策略中的“永久”资本。这种类型的资金是越来越流行的替代传统封闭式有限的生命基金模型的替代品，原因是多种原因：稳定且可预测的管理费用可以高度吸引经理的估值，筹款较少，而必要的筹款性较小，并且资本部署和长期价值创造的动力更大。主要参与者，例如阿波罗，黑石，KKR，Carlyle和Ares等主要的资源，以永久性的资本方法进行了重要的资源，这显然是其上升的迹象。趋势不仅限于规模的经理。许多中间市场参与者已开始以某种形式获得永久资本。
挖掘印度城市的经济潜力
表 1.1 解决瓶颈问题. ... ................. ... ....................................................................................................................................................................................................................................... 19 2.5 选定城市................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 19 2.5 选定城市................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 20 4.1 政府利益相关者的关键结构化访谈主题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................. 55 6.1 破解城市经济增长瓶颈制约的行动领域.................................................................................................................... 58 6.2 城市中心区可开发区域用地结构....................................................................................................................................... 71 6.3 市级政策法规示例....................................................................................................................................................... 74 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 80
充分挖掘生物能源的潜力
图 2.净耗电量，太瓦时（IEA，《世界能源展望》，2023 年）（联邦网络局，2022 年）（弗劳恩霍夫系统与创新研究所 ISI，2023 年）（能源转型，2023 年）（dena 主导研究，2021 年）（网络发展计划，2024 年）
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
基于物联网的稳定性评估数据挖掘框架...
摘要：增材制造工艺容易出现生产错误。具体来说，激光定向能量沉积 (DED-L) 的独特物理条件会导致意外的工艺异常，从而导致零件质量不佳。由此产生的成本和缺乏可重复性是阻碍这项创新技术更广泛采用的两大障碍。将传感器数据与生产过程前后相关步骤的数据相结合，可以更好地了解这些过程异常发生的时间和原因。在本研究中，提出了一种基于物联网的数据挖掘框架，以评估在工业级 DED-L 机器上加工 Ti6Al4V 的稳定性。该框架采用边缘云计算方法，从零件生命周期的各个步骤中高效、安全地收集数据。在制造过程中，使用多个传感器来现场监测基本工艺特性。使用适当的破坏性测试获得了 160 个打印样本的机械性能。所有数据都存储在中央数据库中，可以通过网络访问以进行数据分析。结果证明了所提出的物联网框架的成功实施，但也表明制造过程中缺乏过程稳定性。发生的部件错误只能部分与现场传感器数据的异常相关。