用于DNA和RNA样品的真实端到端电泳质量控制的完整解决方案是自动电泳解决方案,用于DNA和RNA样品的质量控制(QC)。挂接系统是多合一的平台,其中包括仪器,数据处理软件,试剂和现成的屏幕截图设备,用于分析样本量,数量和完整性。提供高度准确和精确的分析评估,该系统完美地拟合到下一代测序(NGS),生物库或疫苗开发工作流程,用于低到高样品吞吐量。
硬件产品硬件产品生命周期涵盖了价值链,该价值链始于材料的获取,直到生命的尽头。由于其冗长的供应链和难以减少的生产方法,该行业在实现净零排放方面面临困难。技术部门的范围3排放构成了全球温室气体排放中最大的部分。这主要是因为在收购原材料,零件/组件生产阶段以及最终消费者使用已出售商品时产生的排放。
摘要:人工智能的出现具有巨大的优势,可用于改变软件项目开发的格局。软件过程框架由不断需要常规人机交互的活动组成,这可能导致错误和不确定性。人工智能可以利用 LLM、GenAI 模型和 AI 代理来协助软件开发经理、软件测试人员和其他团队成员执行常规任务、风险分析和预测、策略建议和支持决策。人工智能有潜力提高效率并降低项目管理团队遇到的风险,同时提高项目成功率。此外,它还可以分解复杂的概念和开发流程,以便利益相关者做出明智的决策。在本文中,我们提出了一种方法,其中可以利用 AI 工具和技术为敏捷软件项目提供最大程度的帮助,敏捷软件项目近年来在业界越来越受欢迎。索引词:软件开发、敏捷软件开发、人工智能、生成人工智能
在这种技术进化的最前沿是Kubernetes,这是一个开源的容器编排平台,已成为该行业的事实上标准。其变革性影响重塑了组织如何部署,扩展和管理容器化应用程序的基础。容器化的基本概念涉及将应用程序及其依赖关系封装在轻巧的便携式容器中。与传统的虚拟化方法形成鲜明对比的是,容器共享主机OS内核。这会导致启动时间明显更快,并可以更有效地利用资源。
Covid-19的爆发暴露了供应链(SCS)的脆弱性,并进一步突出了创造弹性,敏捷和可持续的SC的重要性。本研究评估了SC技术能力在支持组织增强其SC弹性方面的作用,从而在可疑的方面改善了它们。从关系和动态能力观点中汲取灵感,研究开发了一个概念模型来测试假设的关系。我们采用基于调查的方法来测试假设,该方法利用了横截面设计。研究使用因子分析和结构方程建模技术来测试测量对结构模型的拟合。我们从英国和美国的制造 /物流公司收集了数据。发现的结果表明,SC技术能力,敏捷性和可见性会积极增强SC弹性,这反过来又影响了SC的可持续性。我们了解SC弹性如何确定提高技术能力的努力的有效性。公司必须协作并建立技术能力,以实现弹性和可持续的SC。这项研究将帮助从业人员和研究人员了解技术能力和SC弹性的作用,并指导他们在可持续SC的配置方面。
摘要 - 本文提出了一种在线两足动物的脚步计划策略,该策略结合了模型预测性控制(MPC)和增强学习(RL),以实现敏捷且健壮的两足动物。基于MPC的脚部放置控制器已经证明了它们在实现动态运动方面的有效性,但它们的性能通常受到使用简化模型和假设的限制。为了应对这一挑战,我们开发了一个新颖的脚放置控制器,该控制器利用了一项学识渊博的政策来弥合使用简化模型和更复杂的全阶机器人系统之间的差距。具体来说,我们的方法采用了基于ALIP的MPC脚部放置控制器的独特组合,用于次级脚步计划,并提供了精炼脚步调整的学习政策,从而使所得的脚步策略有效地捕获了机器人的全身动态。这种集成协同MPC的预测能力,其灵活性和适应性能力。我们通过使用全身人形机器人Draco3。结果表明,动态运动性能的显着改善,包括更好地跟踪各种步行速度,使可靠的转弯和穿越具有挑战性的地形,同时与基线ALIP ALIP ALIP MPC接近相比,保持步行步态的稳健性和稳定性。
• 就 5G 的采购、维护和运营向国防部长和其他高级领导提供建议。 • 支持国防部和行业在 5G 方面的公私合作。 • 协调包括研发、实施和采购、作战概念开发、产业政策和商业推广以及与 5G 相关的跨部门和国际合作在内的活动。
新闻稿 在 THRPTX(THeRaPeuTics 创新峰会)上,施维雅重申了其对更敏捷、更开放、更以患者为中心的研究的承诺。 叙雷讷,2024 年 7 月 1 日——6 月 18 日,施维雅首次在其巴黎萨克雷基地召集全球研发人员,交流肿瘤学领域的最新治疗和社会进展。 作为科学进步的真正催化剂,这次原创会议旨在成为一个前所未有的健康研究对话场所。共同的目标是引导可持续创新,造福患者。 “分享科学和知识以推动医学进步是施维雅使命的一部分,施维雅由基金会管理,存在于药品价值链的每个阶段,从研究和诊断到患者治疗和随访。通过 THRPTX,我们旨在创建一个国际会议,旨在提高知识和未来护理服务的可及性,造福患者。”施维雅总裁 Olivier Laureau 强调在互动辩论和圆桌会议中,来自学术界、研究界、患者团体和制药行业的国际知名与会者强调了采取整体和多学科方法应对肿瘤学重大挑战的重要性。在这些挑战中,我们值得一提的是针对患者分子特征的靶向疗法的开发、对抗治疗耐药机制以及充分利用颠覆性技术的进步。施维雅研发执行副总裁 Claude Bertrand 总结道:“只有合作和多学科方法才能让我们应对肿瘤学的挑战。THRPTX 体现了与所有利益相关者进行开放和建设性对话的愿望,以加速创新、可及和可持续的治疗解决方案的出现。”患者是未来治疗创新辩论的核心 世界上每两个人中就有一个人在一生中患上癌症,而根据世界卫生组织的数据,2022 年至 2050 年间癌症新病例数将增加 77%,因此施维雅选择将首届 THRPTX 创新峰会的重点放在肿瘤学上。这是集团的优先事项,集团将其 70% 的研发预算用于研究难治癌症的疗法。 交流的第一大重点:每个患者都是独一无二的。这显而易见,也给研究带来了重大挑战。专家呼吁在创新的早期阶段更好地整合患者,无论是在研究还是在医疗保健方案中。他们还呼吁所有医疗机构加强合作,向更加个性化和高效的医疗发展。 辩论中总结的目标之一是:“为正确的患者提供正确的药品,在正确的时间使用正确的剂量”。确定的杠杆包括:
核心对美国,英国和爱尔兰的1,700多个供应链管理(SCM)领导者进行了调查,并评估了当前的技术支出行为并预期未来的投资。超过一半的受访者使用人工智能(AI),自动化或机器学习(ML)至少用于一个供应链管理(SCM)。在当前不使用这些技术的人中,有59%的人正在考虑在未来两年内采用。作为高增长组织(在过去三年中的收入增长为20%或更多)继续证明生成性AI和自动化的生产率益处,可以预期,普遍的关注点(包括最终用户知识差距,潜在的工作流离失所以及安全和安全和合规性问题)会减少。这种趋势有望促进这些技术的更广泛的接受和整合,从而提高行业的运营效率和战略能力。
灵巧的操纵是广泛采用机器人技术的关键瓶颈。巧妙地操纵物体具有广泛属性的对象的能力将能够自动化各个部门的常规任务,如表1所述。这样的任务通常是针对人类工人的繁重的,范围从重复性和受伤到平凡而低薪的范围,并且经常发生在下水道,工厂,化学植物或回收设施等危险环境中。自动化这些任务有望通过提高经济生产力来重塑社会,同时释放人类以获得更多有意义的任务[1,2]。由于我们的人口老龄化和生产率较低,英国的好处在英国尤其很大。一项研究估计,英国仓库物流部门的机器人密度可能会从2020年的每百万小时每百万小时到2035年增长,从而增加了25%的劳动生产率[2]。