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World File Search System接近度
关于本报告
首先，我们确定了英飞凌最重要的利益相关者，同时考虑到该组织 AccountAbility 制定的《利益相关者参与手册》中规定的维度：责任、影响力、接近度、依赖性和代表性。其次，考虑了一般以及特定行业和公司特定的可持续发展标准，这些标准适用于确定评估英飞凌可持续发展绩效的实质性主题。第三，根据我们的企业战略和利益相关者的期望预先选定相关主题。最后，我们召集内部专家讨论所选主题以及可能影响组织长期绩效的任何潜在相关风险或机遇。英飞凌的各个部门使用不同的沟通渠道，并不断参与会议、论坛、行业协会活动和调查，以确保与相应的利益相关者群体进行有针对性的沟通。在这四个步骤中，考虑到了实质性的法律定义。随后，英飞凌管理委员会确认了该分析结果和实质性主题。本报告描述了这些主题。根据 GRI 关于可持续发展报告的标准框架，
利用人工智能实现 IT 支出透明度
BERT：一种多功能的 AI 工具，可自动执行 TBM 分类法分类 从历史上看，计算机很难“理解”文本形式的语言。虽然这些机器可以非常有效地收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言背景或意图。幸运的是，自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 可以帮助完成这项任务。这种语言学、统计学、机器学习和人工智能的结合过程不仅可以帮助计算机“理解”人类语言，还可以破译和解释特定文本的意图。 BERT 体现了 NLP 和 NLU 的最新进展，它由 Google 开发并向公众开源。 BERT 依赖于 Transformer 模型架构 [3] 的编码器部分，该架构也是由 Google 开发的。它使用自注意力机制来捕捉单词的语义。该机制使用优雅而简单的线性代数运算来建立单词（或在 BERT 上下文中为标记）之间具有不同权重的关系。权重决定了标记之间的接近度并捕获序列的上下文。
Ph.D. DNA间多态性的论文影响...Ph.D. DNA间多态性的论文影响...
此外，我开发了一种新工具，用于测试热重组位置的交叉分布，我们称之为种子键入种子类型）。此方法可以实现交叉频率测量和单个重组事件位置的精确映射。使用这种方法，我确定了一个非常多态性的CHP间隔，其中三个热重组位置：ARO，Coco和Nala。我们的结果表明，热重组位置的中心实际上没有单个核苷酸的多态性（英语SNP），但是SNP在其直接接近度中的存在会刺激给定位置的交叉活动。此外，如果研究染色体间隔周围的结构变化如果不直接覆盖热重组位置，则不会影响重组的频率。使用A. thalaian线在可可中的自然缺失或使用CRSIPR/CAS9产生人工删除后，我们确认拟南芥在位置位置的热重组位置之间没有竞争。
量子相位估计的统计方法
摘要 我们引入了一种新的统计和变分相位估计算法 (PEA)。与仅返回特征相位估计的传统和迭代 PEA 不同，所提出的方法可以利用用于迭代 PEA (IPEA) 的硬件的简化版本从给定的酉矩阵确定任何未知的特征态-特征相对。这是通过将 IPEA 类电路的概率输出视为特征态-特征相接近度量来实现的，使用此度量来估计输入状态和输入相位与最近的特征态-特征相对的接近度，并通过输入状态和相位的变分过程接近该对。该方法可以搜索整个计算空间，也可以有效地在某个指定范围（方向）内搜索特征相（特征态），从而使那些对其系统有一定先验知识的人可以搜索特定的解决方案。我们展示了使用 Qiskit 包在 IBM Q 平台和本地计算机上对该方法的模拟结果。
解读 Carrapateena 矿的洞穴追踪信标数据
Carrapateena矿山是南澳大利亚州的地下分布式洞穴（SLC）。将一系列Elexon Cave追踪器信标安装在靠近垂直矿体的贫瘠沉积盖序列中。在此阵列中，安装了洞穴追踪器信标的小型试验区域，安装在洞穴西北地区的底切。该装置的目的是了解在巨大的洞穴中三维中近场和远场洞穴流的相互作用的程度。Elexon Cave Tracker信标包含一个以编程间隔旋转的磁铁。安装在洞穴外的探测器阵列允许在每次旋转的情况下跟踪信标的位置，因为它们与破碎的岩石一起移动。信标可以显示洞穴内材料流和运动的半真实时间变化。小规模试验与SLC环的接近度允许观察通过原发，次级和第三级阶段的材料运动。
两种音乐流派分类算法的比较
摘要：经过人类数千年的努力，产生了大量的音乐流派。因此，寻找能够自动对音乐流派进行分类的算法已成为现代数字音乐产业发展的关键问题。此外，找出哪种算法可以更准确地完成任务可以大大提高实际应用中的效率，例如根据用户最常听的音乐发送用户感兴趣的音乐。本研究比较了几种音乐流派分类算法的使用，并证明了音乐流派分类在现代数字应用中的重要性，并确定了不同算法的优缺点。本研究主要集中在使用 GTZAN 数据集的 K-最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN) 上。本研究讨论了 CNN 捕捉复杂时间和频谱模式的能力，以及 KNN 在基于特征接近度进行流派识别的有效性。结果证明了 KNN 的可靠性、准确性和适应性。为算法在技术驱动的音乐产业中的实际应用提供了见解。
安永太空地球
解决方案描述 EY Space for Earth 是同类产品中首创的易于使用的工具，无需地理空间数据科学博士学位。EY Space for Earth 生成的定制洞察可帮助用户提前做出更好的决策，并为企业带来更好的结果。EY Space for Earth 的现有和即将推出的功能包括：• 土地覆盖制图：帮助公司改善资产管理方法和决策，对许多企业的成功运营至关重要。• 物体检测：自动识别和分类通过卫星图像显示的资产或感兴趣的项目。• 接近度检测：创建更深入、可操作的洞察，例如跟踪庞大铁路网络中植被的侵占情况。• 水异常：识别水异常，指示爆裂管道泄漏或跟踪道路和关键基础设施上的积水。• 火灾管理：对植被健康状况进行分类，跟踪烧伤痕迹并识别活跃火灾，以协助当局规划和帮助管理紧急情况。
示范政策
3.计划指导：放射肿瘤学家提供一系列目标和参数来指导治疗计划团队。示例可能包括评估特定等剂量线目标覆盖率的指标、处方剂量覆盖的目标体积比例、适形度指标、梯度和异质性测量。此外，可以根据特定体积内肿瘤风险的估计概率或处于危险中的器官的接近度，对同一治疗计划内的不同目标开出不同的剂量。这可以包括在一定数量的治疗中向各种目标输送的标称剂量以及随附的描述性指标。在其他情况下，可能需要具有急剧下降的高度异质剂量分布。还提供了有关运动管理和图像引导、不应超过的限制或 OAR 的限制以及可能发生冲突的目标的相对优先级的详细信息。考虑到患者的具体解剖结构，平衡临床和剂量目标的治疗计划应最大限度地提高疾病控制的潜力，并最大限度地降低正常组织受伤的风险。
使用机器学习的自主无人机强制着陆现场预测
无人驾驶汽车或无人机正在越来越多的应用中使用，包括监视，搜索和救援以及环境跟踪。但是，意外的发动机问题，发动机故障和飞行表面的崩溃可能需要强迫着陆，使无人机及其周围环境处于危险之中。如果无人机安全地降落的能力（例如建筑物或树木）有任何障碍，则必须能够返回其紧急着陆点。因此，在这些紧急情况下，可以迅速识别安全着陆场所的自动化技术。本文提出了一种创新的方法，该方法添加了特征提取，包括HOG，HSV，LBP和SFIT。gmm，SVM和使用机器学习技术本能地选择适当的无人机造成的着陆点的内核。通过使用机器学习和功能提取技术，我们在基线上提高了40％的精度。所提出的系统集成了来自多个来源的数据，包括地形图，卫星图像和板传感器。机器学习算法预测了可能的着陆点。注释的数据集，其因素，包括地形高度，土地覆盖类型，坡度和与障碍物的接近度用于训练这些算法。尤其是人工神经网络或ANN。
WAG-MDL-00365
4. 告知患者处理处方可能需要更多时间。获取政府颁发的带照片的身份证件，扫描并打印身份证件的复印件，利用手动传真流程将其附在硬拷贝上。如果是患者以外的人送来处方，请扫描并打印身份证件的复印件并将其附在硬拷贝上。5. 确定患者是否是 Walgreens 的新客户。注意：向没有 IC+ 病史的患者分发目标药物时必须小心谨慎。6. 扫描处方。7. 验证地理位置的接近度。患者和/或开处方者必须在药房的合理地理位置内有地址，或者必须合理解释距离。i. 有效的例子可能包括：患者住在农村地区，患者正在看专科医生等。药剂师必须对解释的合理性感到满意，并可根据需要与开处方的医生确认。8. 完成所有这些步骤后，应将处方放在红色的“等候箱”中交给药剂师，以完成验证过程。