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World File Search System概念模型
数字经济的形成及其概念模型
以下是技术发展及其转型以及业务建模和业务管理发展中最重要的一些因素，公司在企业社会责任和业务建模领域开发的技术解决方案以及ACT的质量。本文档中提供的信息并不准确，但本文档中提供的信息并不准确，本文档中提供的信息并不准确，为使用旋转门和旋转门技术提供了以下服务和技术。以下是此案中最重要的因素：产品质量，服务质量，技术质量和工作质量。
智能港口性能和智能的概念模型...
摘要 自主港口和数字港口是全球商业港口的现代趋势，许多港口都朝着智能港口的方向发展。智能港口指标 (SPI) 是衡量、鼓励和指示智能港口绩效的重要工具。这些是实施智能港口管理的主要指标，因为其中包含实际方向和港口发展规划。本研究旨在确定 SPI，并以泰国东部经济走廊 (EEC) 为例，建立智能港口绩效的概念模型。数据收集使用三角测量数据，其来源有三个：2016-2021 年五个国际数据库的审查文献、参与者观察和深入访谈。内容分析用于分析这些数据以开发概念模型方法。本研究的结果展示在三个主要领域，即智能港口运营、智能港口环境/能源和智能港口安全/保障。这些指标代表了开发智能港口绩效的 29 个 SPI，可以用概念模型来解释。这些信息将作为基础框架，指导泰国智能港口实现智能港口效率的国际标准。关键词 智能港口，智能港口指标，自主港口，数字港口，概念模型
Wasabi：值得信赖的人工智能的概念模型
摘要 ÐAI 扩展到我们的生活和生计中，这清楚地表明我们必须开发符合道德和值得信赖的 AI。我们提出了 Wasabi，这是一种基于众所周知的信任到可信度的能力-仁慈-诚信模型的可信 AI 的新概念模型。当前可信 AI 的方法提出了一系列理想属性，包括公平性、可解释性和可问责性。然而，这些属性不足以涵盖能力、仁慈和诚信的标准，即使满足这些属性，由此产生的不完整性也会损害可信度。我们将判例法作为可信度概念的证据。法律案件代表了律师激烈争论并由陪审团仔细审议的边界条件。因此，它们捕捉到了浅显分析中缺少的重要细节和权衡。我们从每个案例中找出了人工智能的经验教训。最后我们给出了未来调查的方向。
森林火灾管理的创新概念模型...
国际森林火灾新闻 (IFFN) No.37 (2008 年 1 月 - 12 月)，第 88-102 页 ISSN 1029-0864 (网络) 德国勃兰登堡州森林火灾管理信息和决策支持系统的创新概念模型 摘要 德国自然灾害研究网络森林火灾集群内进行的研究和开发建立在一系列单独发展的概念之上，这些概念整合在一个合作研究项目中。森林火灾集群负责三个主要组成部分。第一个组成部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。第二个组成部分提供了本地适用系统与全球火灾监测中心 (GFMC) 提供的全球火灾信息系统之间的链接。第三部分包括对区域气候变化导致的火灾发生的历史和未来趋势进行建模，由波茨坦气候影响研究所 (PIK) 的相关项目实施，并单独发布。第一部分由许多不同的模块组成。首先，它包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)。首次将火灾行为模型应用于德国东部大陆松树林的具体条件，包括散布的荒地，这些荒地在景观层面上构成了野火的重要载体。这些森林的特征对于欧亚大陆温带半北半球松树林来说非常典型。其次，它包括由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS)。AWFS 的开发满足了快速、经济高效和可靠的火灾探测系统的要求。第三，它包括由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。国家火灾危险评级系统在项目生命周期内得到了巩固。在研究项目期间，全球火灾监测中心 (GFMC) 的工作构成了从国家到国际层面的纽带。研究项目的附加值是各个研究项目的相互支持，并最终合并为一个全面的火灾管理决策支持工具。1.该研究项目获得的有关在活跃野火管理中卫星遥感信息的操作应用的见解将有助于开发急需的操作空间火灾系统。关键词：森林火灾、野火、决策支持、燃料分类、火灾行为、火灾天气、火灾探测、火灾建模、调度、遥感。简介 目前，德国勃兰登堡发生森林火灾的可能性很高，部分原因是降水量低、沙质土壤持水能力低以及普遍易燃的松树林的火灾危险，由于气候变化，这种可能性可能会进一步增加（Thonicke 和 Cramer，2006 年）。德国自然灾害研究网络 (DFNK) 内的“森林火灾”集群分析当前的火灾危险，并提供用于野火响应的高级操作决策支持所需的工具。该集群研究有三个主要组成部分。第一部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。该组件包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)、由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS) 以及由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。第二部分提供本地
信任领导的学校改进的DNA：概念模型
8 Krafcik，J F（1998）“精益生产系统的胜利”。斯隆管理评论，30（1）：41–52。9 Womack，J P，Jones，D T和Roos，D（1990）。改变了世界的机器。Simon和Schuster。 10 d'Andreamatteo，A等。 （2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。 1197–1209。 11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。 “靠医疗保健：未兑现的承诺？”。 社会科学与医学，74（3），364-371。 12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。 六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。 纽约：麦格劳 - 希尔。 13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，Simon和Schuster。10 d'Andreamatteo，A等。（2015）“医疗保健中的精益”，《卫生政策》，119（9），pp。1197–1209。11 Radnor，Z J，Holweg，M，＆Waring，J（2012）。“靠医疗保健：未兑现的承诺？”。社会科学与医学，74（3），364-371。12 Pande，P S，Neuman，R P和Cavanagh，R R（2000）。六个Sigma Way：GE，Motorola和其他顶级公司如何磨练其表现。纽约：麦格劳 - 希尔。13 Goh，T N（2010）。 “工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。 质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。 14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。 “精益：公共服务的失败理论？”。 公共管理评论，13 Goh，T N（2010）。“工业中的六个西格玛：二十五年后的一些观察”。质量和可靠性工程国际，26（2），221-227。14 Radnor，Z和Osborne，S P（2013）。“精益：公共服务的失败理论？”。公共管理评论，
探索AI媒体。定义，概念模型，研究议程
先前没有研究评估了急性运动和急性缺氧对记忆功能的潜在综合作用，这是本研究的目的。25名参与者（M 5 21.2岁）以平衡的顺序完成了两次实验室访问，涉及1）急性运动（中度强度运动的20分钟），然后暴露于30分钟的缺氧（FIO 2 5 0.12），并暴露于Hypoxia（Fio 2 5 0.12），单独暴露于Hypoxia（FIO 2 5 5.12）30分钟。之后，参与者完成了一个提示回复和内存干扰任务（AB/AC范式），评估了提示回复记忆（召回1和召回2）和内存干扰（主动和追溯干扰）。对于提示重新记忆，我们观察到了条件的显着主要影响，而运动缺氧条件的提示性能比单独的低氧性表现明显高。记忆干扰随着经验条件的函数没有差异。该实验表明，在暴露急性缺氧之前参与急性锻炼，对提高提示记忆的记忆表现具有加性效果。
个性化疗法的开发，管理和评估的概念模型和实践指导
定制疗法代表了一种有前途的工具，可以解决各种遗传和收购疾病，在常规治疗不足的情况下，提供了新的希望。随着定制疗法的快速增长，出现了深刻的道德和监管挑战，因此建立一个综合框架至关重要，以确保这些治疗方法达到临床环境，并尽快满足患者的需求，同时保护所有相关方。尽管当前的准则正在不断发展，以解决这些疗法引起的道德紧张局势的范围，但仍然存在一些差距。一个重大的未解决的问题是确定个性化干预措施在研究过程中的何处，并了解定制疗法被归类为研究，护理或两者的混合时的制度，法规和道德意义。为了解决这些问题，我们使用基于CRISPR/CAS9的干预措施对Duchenne肌肉营养不良作为案例研究，以及对个性化疗法的开发，管理和评估的实际指南。我们认为，干预措施的目标应该像定制产品本身一样个性化，量身定制，该产品是根据每种情况的细节量身定制的。与其试图确定干预措施在连续体上的确切位置，这可能很难运行并具有有限的效用，我们的方法集中于如何管理此类干预措施以及干预措施的各个组件部分的实际细节。倡导所有合作伙伴之间透明的讨论，以期预测和调整在管理个性化干预措施的过程中进行各种组件/参数。我们的论文重点介绍了（1）实验室环境中个性化疗法的计划和开发中最关键的这些参数，（2）其监管监督以及（3）评估。通过详细讨论这些阶段和参数，我们旨在提供有关如何导航个性化干预措施固有的道德复杂性的指导，并为平衡研究目标和患者护理需求之间的相互作用提供初步框架。承认必须评估任何新模型的科学严格和充分性，我们还确定了确定我们模型有效地满足个人和社会需求所需的证据类型。
基于冰核数据的Dansgaard-Oeschger事件动态的新型概念模型
摘要。这项研究介绍了一种新型的动力系统模型，旨在捕获Dansgaard-Oeschger（DO）事件的高度非周期性。由于其可变持续时间（有些持续了1世纪，而其他事件跨越了多个毫伦），因此很难充分建模。利用从Stommel模型得出的简化的两方程式框架，我们的方法集成了一个内部控制参数，该参数充当反馈参数（在南极底部水（AABW）地层上）。通过分析方法和数值方法，我们建立了一个合适的参数域，在该域中，新调整的模型可以准确地复制DO的古气候记录，如摘要统计信息所描述的事件的古气候记录所述，该记录是从冰核数据中得出的。分析还表明，没有新的控制参数，该模型没有合适的pa-rameter域，在该域中可以重现冰核记录中看到的广泛的事件特征。这项研究提供了对这些高度显着的气候现象的基本机制的新见解，以及通过允许新模型的参数随时间变化而被迫强迫它们的必要时间尺度。这使我们的模型可以在捕获与观察性记录相匹配的定时特征的逼真的事件序列时实现前所未有的精度。这个重新定义的模型不仅增强了我们对DO cycles的理解，而且还展示了简单动力学系统模拟复杂气候相互作用的潜力。
使用先进的无损检测进行关键基础设施故障分析和预防的概念模型。
摘要 - 关键基础设施的故障分析和预防对于确保运行可靠性和安全性至关重要。该概念模型探索了先进的无损检测 (NDT) 方法在关键基础设施系统中检测、分析和缓解故障的集成。无损检测技术（例如超声波检测、射线照相术、热成像和声发射分析）可实时洞察结构完整性而不会造成损坏。这些技术能够及早发现裂纹、腐蚀和材料疲劳等缺陷，这些缺陷通常是灾难性故障的前兆。所提出的模型概述了一种将预测分析与无损检测相结合的系统方法，以增强基础设施监控和维护策略。关键组件包括数据采集、预处理、使用机器学习算法进行缺陷分类以及实时决策。结合先进的数据融合技术，整合多种无损检测方法的见解，从而提高缺陷检测的准确性和可靠性。此外，该模型利用数字孪生技术来模拟和预测故障场景，从而实现主动维护和优化资源分配。该模型还强调了结合支持物联网的传感器和基于云的平台进行远程监控和利益相关者之间的实时数据共享的重要性。解决数据安全、可扩展性和测试协议标准化等挑战，以确保在交通、能源和
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。