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计算机可靠性方法 - ACM 数字图书馆
诊断程序的广泛使用。诊断程序用于定期检查计算机，并通过在维修期间识别故障部件来协助维护专家。诊断程序的广泛使用始于 20 世纪 50 年代末，一直持续到现在，微诊断在 20 世纪 60 年代中后期大大取代了诊断。然而，诊断辅助手动修复在许多情况下被证明是一种不充分的解决方案，至少有三个原因：（1）手动修复操作导致实时程序的延迟和中断是不可接受的；（2）某些系统无法进行手动修复；（3）许多装置中时间损失和维护成本过高。自 20 世纪 60 年代初以来，计算机应用范围稳步扩大，涵盖了许多至关重要的领域。这些应用包括通信和运输系统的实时控制、载人航天飞行、自动化工厂和发电厂。目前，人们正在考虑使用计算机来监测医院中的重症患者。此类应用对计算机的可靠性要求远远超过了 20 世纪 50 年代和 60 年代对计算系统的要求。计算机使用的预期巨大好处与其故障可能造成的灾难性成本相平衡。过去十年的另一个相关发展是计算系统在整个地球的广泛分布及其在太空中的应用。计算机不再集中在少数人口中心，而是在远离服务和维修设施和人员的许多地方执行重要甚至关键的任务。计算机已在太空中使用
COP29关于气候变化和健康的特别报告
- 气候变化和空气污染增加了非传染性疾病（NCDS）风险，每年已经造成约4100万人死亡。- 2023年，人们平均面临着创纪录的50天威胁健康的热量。- 24.1亿工人 - 占工作人群的71％ - 暴露于过度热量，导致2285万次伤害和每年有18970人死于中风和其他NCDS的死亡 - 2023年，由于热量暴露，有5120亿次潜在的工作时间损失了，对应于8355亿美元的潜在收入损失。- 与气候相关危害，空气污染和进入绿色空间不足的直接导致的心理健康状况成本预计到2030年将达到近470亿美元。- 气候变化增加了致命传染病的传播。在气候变化下，蛇比率也会增加。 - 在全球范围内，到2050年，与男性和男孩相比，气候变化最多可能会增加1600万妇女和女孩。 恶化的环境条件会对妇女和女孩施加更大的护理和无偿劳动，通过减少教育，就业和政治参与的时间和机会，从而使性别不平等的周期永存。蛇比率也会增加。- 在全球范围内，到2050年，与男性和男孩相比，气候变化最多可能会增加1600万妇女和女孩。恶化的环境条件会对妇女和女孩施加更大的护理和无偿劳动，通过减少教育，就业和政治参与的时间和机会，从而使性别不平等的周期永存。
使用 DSTATCOM 和 DVR 降低电能质量
2 印度北方邦勒克瑙玛赫西信息技术大学电子电气工程系助理教授 1 ------------------------------------------------------------------***-------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 随着对电子设备、高效变速驱动器、电力电子控制器以及电力系统中越来越多的非线性负载进行监测、控制和保护的需求不断增加，电能质量已成为公用事业和客户日益关注的问题。本文介绍了与电能质量或电能质量问题及其缓解技术相关的问题。考虑了一个实用系统来分析电压骤降、谐波和瞬变等电能质量问题，并使用 DSTATCOM 并结合应用 DVR 和 DSTATCOM 补偿装置，并通过 MATLAB/Simulink 模型进行介绍。关键词：电能质量、DVR、DSTATCOM。1. 介绍电能质量已成为电力公司和客户关注的主要问题。在许多国家，电能质量不足的影响每年导致数十亿美元的浪费。这是由于大多数行业粗心大意，没有升级其工厂，从而导致产品损失、生产时间损失、清理和重新校准过程而产生非常高的成本。电气设备中新技术的复杂性和敏感性是造成电能质量问题（例如供电网络上的电压扰动）的主要原因之一。电力电子设备对电压扰动更为敏感，导致电压扰动大幅增加。很难检测导致电能质量问题的来源。大多数电能质量问题的因素超出了公用事业的控制范围，并且永远无法完全消除。一些电能质量问题的来源按发生频率排序如下[1,3]：
电信战略
概述 Western Power Distribution 的独特之处在于，它运营着一个广泛的内部设施，提供办公室间数据通信、移动语音通信和电信基础设施，将电力资产连接到我们的控制中心，这些设施位于 WPD 四个许可区域内最偏远的一些位置。与第三方电信提供商提供的服务相比，WPD 拥有和运营的方法已被证明是网络安全的，并且高度可靠。电力行业的电信和控制与监控技术在过去二十年中几乎没有发生任何变化。重点一直放在客户服务上，以确保通过对高压网络的有效控制和监控，最大限度地减少客户时间损失和客户中断；然而，电力行业现在正在所有领域实现技术飞跃，通过实施对 DSO 功能的加强监控，以新的数字战略支持低碳技术，这些战略将从我们连接的所有电压等级的资产中收集越来越多的数据。这些新服务需要新设计的电信基础设施，以提高带宽来处理更大的数据包，与数量急剧增加的连接电力资产进行通信。 WPD 的目标是在 ED1 期间开始满足未来日益增长的需求，同时保持我们在电力故障和网络风险抵御能力方面的卓越可靠性标准，努力保持照明或迅速恢复照明，不仅在正常情况下，而且在任何高影响、低概率事件中也是如此。因此，WPD 电信基础设施将得到加强和扩展，以满足所有这些需求，同时还有助于我们实现净零排放承诺；即我们希望能够远程执行更多活动，包括补丁更新、网络切换、保护设置应用和监控，而无需现场工作人员前往我们远程放置的资产或增加我们许可区域内城镇的车辆拥堵。这将使我们走向由弹性、可靠和网络安全的电信网络支持的未来能源网络。
对低收入和中等收入国家多种人群的生活经验的解释性现象学分析
具有多种多发性（PLWMM）的抽象人员有多种需求，需要长期的个性化护理，这需要采取以人为中心的综合医疗方法。但是，以人为中心的护理可能有可能成为全球健康中的流行语，除非我们考虑并确定人们自己的生活经验，否则无法实现。这项研究通过探索其观点，经验和愿望来捕捉到低收入和中等收入国家（LMIC）中PLWMM的生活经历。使用解释性的现象学分析方法，我们分析了来自三个地区（南亚，拉丁美洲和西非）的10个LMIC的50个半结构化访谈反应。受访者对疾病的身体，社会和系统经历是多向和互动的，并且在很大程度上捕捉到了与多种多样化的生活的复杂性。尽管治疗昂贵，但许多人的状况几乎没有改善，并且认为医疗保健并不是根据他们的需求量身定制的。疾病管理涉及多个缺乏指导的医疗保健提供者，导致重复的程序，时间损失，混乱和沮丧。财务负担因生产力失去和极端的财务应对策略而加剧，创造了恶性循环。在不确定性和由于疾病引起的破坏的背景下，许多人表现出应对自己的状况并导航医疗保健系统的能力。受访者需要广泛的需求，需要财务，健康教育，综合护理和心理健康支持。受访者的优先事项反映了他们渴望恢复生活前的生活方式 - 依靠工作，照顾家庭，并保持独立感和正常感。在与受访者讨论有关结果时，许多人似乎对重要和相关的内容有互补的看法，这可能与临床医生和研究人员建立的结果有所不同。这种知识需要补充并将其纳入现有的研究和治疗模型中，以确保医疗保健仍然专注于人类和我们不断发展的需求。
![arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9d15cac181c360859687f326fefb237d55bfa250.webp)
arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日
背景。下一代望远镜的选址是在望远镜首次发射前的几十年选定的。选址通常基于近期的测量结果，但该测量结果太短，无法解释观测条件的长期变化，例如由人为气候变化引起的变化。因此，对于典型寿命为 30 年的天文设施，了解气候演变以优化观测时间至关重要。目标。在本研究中，我们分析了八个站点的天文观测条件趋势。大多数站点要么已经拥有提供现场天气参数测量的望远镜，要么是下一代望远镜的候选地。为了精细地表示地形，我们使用高分辨率模型比对项目提供的最高分辨率全球气候模型 (GCM) 集合，该集合是欧盟“地平线 2020 PRIMAVERA”项目的一部分。方法。我们评估了仅大气和耦合的 PRIMAVERA GCM 历史模拟，并与现场测量和欧洲中期天气预报中心 1979-2014 年期间的第五代大气再分析 (ERA5) 进行了比较。然后使用 PRIMAVERA 未来气候模拟分析 2015-2050 年期间当前场地条件变化的预测。结果。在大多数站点，我们发现 PRIMAVERA GCM 在温度、比湿和可降水蒸气方面与现场观测和 ERA5 相比具有良好的一致性。PRIMAVERA 模拟这些变量的能力提高了对其预测的信心。对于这些变量，模型集合预测所有站点都呈上升趋势，这将导致天文观测条件与当前条件相比逐渐变差。另一方面，预测相对湿度、云量或天文观测没有显著趋势，与观测和重新分析相比，PRIMAVERA 不能很好地模拟这些变量。因此，这些预测的信心不大。结论。我们的研究结果表明，气候变化将对天文观测的质量产生负面影响，并可能增加因场地条件恶劣而造成的时间损失。我们强调，天文学家在选址和监测过程中必须纳入长期气候预测。我们表明高分辨率 GCM 可用于分析气候变化对下一代望远镜场地特征的影响。
欧洲资源充足评估2023 Edition
在ERAA 2023年报告中描述的奥地利的充分指标显示，在两个方案A和B.在两种情况下，中期地平线的平均lole值均低于1H（直至2030年），而目标年度为2033年的较高值（场景A的1.44h，场景b的2.69h）。这些结果表明，尽管RES容量的内部增长（主要是太阳能光伏和风能陆上）和关键战略水力发电项目的调试，但预期的电力需求的快速增长以及加热和运输部门的普遍电气化可以构成重大挑战，以维持所需的家庭安全供应水平。为评估电动汽车和热泵的渗透，进行了临时科学工作，这有助于确定驱动因素增长的电动迁移和供暖/冷却，并完善电力需求预测中相应的小时剖面。系统的弹性需要通过灵活的资源的不断增长来支持。目前在奥地利没有具有法律约束力的可靠性标准（RS）。尽管如此，我们看到有必要密切监视国内资源的可用性，以确保在中期，尤其是长期观点的奥地利资源充足性。此外，在2023年ERA 2023输入数据中，所有部门的电气化开发并未完全捕获，因此将在未来的充足性评估中对其进行密切监控和调查。实际上，在方案A和B的情况下，p95负载持续时间损失（LLD）的损失值分别增加至2033年，每年增加14h/年，显示出某些极端但可能的情况的高影响，以及相对于户外温度剖面的峰值载荷的敏感性提高。apg（奥地利电力TSO）打算继续监控国家是否适当的水平，以提供TSO和国家主要利益相关者对国内充分指标的量身定制和互补的见解，除了ERA 2023年ERA 2023年报告的报告外，特别是考虑到奥地利电力系统的特征，这是不适合ERA的特征。其中包括但不限于（i）复杂的水电存储系统的精确建模，（ii）内部高压传输网格的特异性，（iii）对可用容量，需求和其他关键输入数据的其他敏感性和方案。
世界就业和社会展望：2021 年趋势 - 国际劳工组织
2.1 2019 年北非和撒哈拉以南非洲地区年轻人劳动力市场概况 46 2.2 2020 年北非就业损失相对于无疫情情景的分解，按人口群体划分 46 2.3 2016 年撒哈拉以南非洲各次区域正规和非正规就业情况 48 2.4 2020 年第二季度南非就业损失构成相对于 2019 年第四季度，按非正规状况、性别和经济活动群体划分 49 2.B1 全球和各区域应对 COVID-19 危机的社会保护措施 50 2.5 2005-21 年北美实际国内生产总值和就业增长 53 2.6 2005-21 年拉丁美洲和加勒比地区实际国内生产总值和就业增长 53 2.7 美国、加勒比地区按种族群体划分的失业率2019-20 年 55 2.8 2020 年 12 月，新冠疫情危机对美国各种族劳动力市场的影响 56 2.9 2020 年第二季度失业人数占 2019 年第四季度总就业人数的百分比，按正规化程度划分，拉丁美洲和加勒比地区选定国家 59 2.10 2020 年新冠疫情危机后接受政府转移支付的非正规工人，拉丁美洲和加勒比地区选定国家 60 2.11 2019 年阿拉伯国家劳动力市场的性别差距，按海湾合作委员会 (GCC) 成员国和非成员国以及性别划分 62 2.12 2019 年海湾合作委员会国家移民汇款流出量 65 2.13 2020 年流入海湾合作委员会非成员国的移民汇款量 65 2.14 同比2019-20 年海湾合作委员会非成员国移民汇款流入变化 65 2.15 2020 年亚洲及太平洋地区相对于危机前基线的工作时间损失（全职工作） 68 2.16 2020 年亚洲及太平洋地区各部门相对于无疫情情景的净就业损失份额 69 2.17 2020 年 1 月至 8 月欧洲和中亚部分国家地方经济单位通过政府措施支持的就业岗位总数（短期工作或临时裁员计划中的就业岗位） 72
拥抱“数字运动员”：人工智能和数字技术如何改善运动损伤管理：专题回顾
Dhirender Kumar Tokas 和 Madan Singh Rathore 博士 DOI：https://doi.org/10.22271/kheljournal.2024.v11.i4i.3476 摘要 参加体育活动和锻炼对于保持健康的生活方式至关重要，也是预防和增进健康的关键因素。然而，某些运动和体育活动可能存在固有的受伤风险。一些内在的、外在的、可变的、不可变的和起始事件可能是导致运动损伤的原因。本专题评论将概述导致运动损伤的机制和影响它们的各种因素。它还将探讨运动损伤的影响、如何利用技术和创新来管理这些风险和伤害、早期风险分析的重要性，以及最后，人工智能研究的未来趋势和方向，以降低运动损伤的风险和管理它们的策略。通过整合该领域的现有知识，作者旨在增进我们对运动损伤机制与使用新兴和不断发展的技术预防、管理和治疗此类损伤之间复杂相互作用和错综复杂关系的理解。必须强调并强调的是，考虑到当前系统公认的局限性以及个性化和定制治疗的迫切必要性，先进技术应该被视为医疗专业人员作用的补充和增强，而不是替代他们，因为个性化治疗可能因运动员而异。 关键词：运动损伤、管理、技术、创新、人工智能、数字运动员、医疗保健、评论、预防、治疗 介绍 运动损伤 运动损伤是一种常见现象，会对运动员的日常生活产生重大影响。在本文中，我们将探讨可能导致伤害的各种风险因素。尤其是运动损伤，受到这些多种风险因素复杂相互作用的影响。当涉及由孤立事件引起的运动损伤时，“运动损伤”一词是指在临床检查中观察到的任何身体功能或结构的丧失。另一方面，“运动创伤”被定义为运动员自己评估的疼痛、不适或功能丧失的直接感觉。最后，“运动能力丧失”是指运动员因知名体育机构的健康评估而被迫退出比赛，从而导致时间损失的情况。当健康服务专业人员观察到过度的体育锻炼导致损伤时，这被称为“运动疾病”或“过度使用综合症”。当运动员自我评估自己的状况时，这被称为“运动病”，当体育机构代表记录为运动参与时间损失时，这被称为‘运动病’ (Timpka 等人，2014) [1] 。定义‘数字运动员’从事数字运动的个人利用技术和数据来提高他们的表现并防止受伤。
原创科学论文 使用 2-D 安全摄像头对无围栏机器人工作单元中的异物进行人工智能分类
Merdan OZKAHRAMAN*、Haydar LIVATYALI 摘要：使用机器人机械手的生产系统在过去几十年中变得很普遍，而且趋势是朝着节省空间的无围栏单元发展。因此，这些系统的安全性和灵活性变得更加关键。安全系统基于传感器数据或摄像机图像。虽然基于摄像头的系统的灵活性更好，但传统的图像处理方法对工作环境很敏感。人工智能可能是他们快速适应变化需求并提高准确性和稳定性的有力工具。在本研究中，设计了一种低成本的基于 2-D 摄像头的安全系统，并将其安装在实验性的无围栏机器人工作单元中。系统控制器与三种替代深度学习（ResNet-152、AlexNet、SqueezeNet）和三种机器学习模块（支持向量机、随机森林和决策树）相结合。这些模块使用十个不同异物穿透警报区的照片图像进行训练。为了涵盖不断变化的工业环境条件，我们通过使用每个类别最多 550 张图像来涵盖相机振动、阴影、反射、照度变化等破坏性影响。使用用于训练和测试这六个系统的受限数据，SqueezeNet 深度学习模型的最佳准确率为 95%，且没有过度拟合。尽管如此，基于机器学习的模型的预测时间比基于深度学习的模型快 100 倍。因此，安全系统可以快速适应任何可能的变化，并防止工作条件可能产生的噪音，并可以防止工业生产中可能发生的时间损失。 关键词：人工智能；图像分类；机器人与自动化 1 引言 几十年来，机器人技术一直用于工业生产和许多其他领域。各种产品的生产需求变化要求生产线和机器人单元频繁变化。生产线的变化会导致时间和劳动力的损失 [1]。这些损失的一个重要部分来自生产线中工作单元的安全要求。工业中不仅使用围栏，还使用基于传感器和摄像头的安全系统。基于摄像头的安全系统可以被认为是最先进的技术。在这种系统中，由于工作单元的变化，必须重新调整结构。可重构结构中使用的安全系统、基于人机互操作性的系统以及无围栏系统的图像处理也应适应这种灵活性 [2-4]。为了实现安全系统对工作灵活性的适应性，并避免环境条件引起的噪音，在传统的图像处理方法中加入人工智能算法是不可避免的。当目标是识别和区分进入工作单元的异物时，使用基于人工智能的图像处理的系统可能会提高安全系统的性能。传统的基于图像处理的安全系统无法可靠地识别友好物体。这些友好物体可能是工件或允许进入单元区域内的操作员。传统系统需要一些额外的设备来识别这些物体而不停止机器人手臂的工作。基于人工智能的安全系统在这方面更为成功。系统的可靠性将随着系统以期望和不期望的方式识别物体而提高。然而，众所周知，传统系统会受到工作环境中的振动、阴影和照度等噪声源的影响。可以建立一个能够快速响应未来变化并提高可靠性的安全系统。通过