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World File Search System演变
银行中风险管理的演变
银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。
巴黎理工学院治理的演变
除了治理方面的变革之外，政府还希望，巴黎综合理工学院能够根据多份报告以及巴黎综合理工学院国际科学理事会的建议，全权承担目前分布在其所有机构的研究职能。该研究所的研究和创新确实必须受益于行政和组织简化，以尽可能地为其国际影响力和国民经济做出贡献，特别是通过积极参与绿色再工业化项目和加强我们的工业和数字主权。
ERP系统的全面演变
ERP系统从僵化的本地解决方案到敏捷，云本地平台的演变彻底改变了组织管理。今天，ERP系统涵盖了各种行业和功能，从财务管理到供应链优化。本文综合了突出的ERP系统的功能 - SAP，Oracle，MRI，ISCALA，PEOPLESOFT，JDE，SALESFORCE和QUICKBOOKS - 高音介绍了他们在财务运营中的角色以及对AI-Driven Trunchation转型的准备。此外，本文探讨了ERP系统在Fintech和Biopharma等新兴行业中的应用，其中AI和ERP的整合对于竞争优势而言越来越重要。AI的最新进展，例如开发更复杂的机器学习算法和自然语言处理能力，正在进一步增强ERP系统的潜力，以推动业务创新和效率。
标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
数据驱动的金属添加剂制造过程中温度演变的预测
aabstr abtract Act ..在这项研究中，开发了一种数据驱动的深度学习模型，以快速准确预测温度演化和金属添加剂制造过程的熔融池尺寸。该研究的重点是通过直接能量沉积制造的M4高速钢材料粉末的批量实验。在非优化过程参数下，许多沉积层（以上30）通过由覆层材料对热史的高灵敏度引起的样品深度产生了巨大的微观结构变化。在先前的研究中通过实验测量验证的批量样本的2D有限元分析（FEA）能够实现定义在不同过程设置下温度场进化的数值数据。训练了馈送前向神经网络（FFNN）方法，以重现由FEA产生的温度场。因此，训练有素的FFNN用于预测初始数据集中未包含的新过程参数集的温度字段历史记录。除了输入能量，节点坐标和时间外，还认为五个相关的层数，激光位置以及从激光到采样点的距离可提高预测准确性。结果表明，FFNN可以很好地预测温度演化，在12秒内精度为99％。
太空军事用途战略的演变
如今，这个稳定时代似乎受到了质疑，2007 年 1 月 11 日是一个具有象征意义的转折点，这一天中国进行了首次反卫星试验，中国由此成为太空军事领域新的主角。这一事件可以看作是一种破坏原有平衡的新事物。世界各地对中国这一决定及其后果的众多谴责表明了人们担心太空将进入一个新的、更危险的时代，面临轨道上直接或间接的军事对抗。但最重要的是，这一事件证实了过去 30 年来太空军事用途的转变。天基系统已逐渐成为直接用于作战的防御系统的一部分，今后它们将成为未来冲突的首选目标。这也是 2007 年 1 月 11 日试验的目的所在。
BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名
- 数字位“对于任何人来说，这一定很容易地识别签名是真实的，但除合法签名者以外的任何人都不可能生产它” - 密码学的新方向（1976）
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
膨胀性粘土页岩中 TBM 隧道开挖四年后周围的应力演变
瑞士汝拉山脉的旧 Belchen 隧道采用钻孔爆破法在膨胀沉积岩（即富含硬石膏的泥灰岩 (Gipskeuper) 和 Opalinus 粘土页岩 (OPA)）中开挖。早在 20 世纪 60 年代施工期间，这两种岩层就通过高膨胀压力和隆起对隧道支撑造成了严重损坏，后来这些隧道不得不再次翻新。重要的维护和修理促使我们用隧道掘进机 (TBM) 建造了第三条新的 Belchen 隧道（2016 – 2021 年）。在本研究中，我们展示了在位于新 Belchen 隧道强烈断层的 OPA 段的监测段获取的现场数据集，这些数据集用于研究四年多以来的应力演变和控制机制。主要数据集包括总径向压力、径向应变、岩石含水量、岩石和混凝土温度的时间序列，以及从钻孔日志和三维摄影测量开挖面模型分析中获得的地质结构细节。最后，一系列理想化的数值模拟探索了测量温度变化对测量总压力的影响，证实了温度对与混凝土凝固和季节性气候变化有关的径向压力有很强的影响。我们发现，在我们的监测部分，隧道支撑上的径向压力非常不均匀，即它们介于 0.5 MPa 和 1.5 MPa 之间，并且在开挖 4 年后仍在缓慢增加。测量的压力是旧 Belchen 隧道管中测量压力的 2 到 5 倍，其大小与实验室测试中获得的膨胀压力相似。EDZ 渗透性测量、含水量演变和隧道底板的径向应变数据表明，膨胀过程有助于长期径向压力的积累。热弹性变形和膨胀可能会因构造断层的局部复活和裂缝起始应力水平下的间隙灌浆开裂而叠加。