在当今的高风险零售环境中,许多所谓的“动态”定价和促销解决方案无法提供有形的底线结果。主要问题是,定价决策不存在于真空中:它们取决于企业的每个方面,从付出的支出和库存限制到竞争对手的动态和宏观经济趋势。经常,传统工具忽略了相互依赖的网络或依靠通用竞争者数据。他们可能声称自己是“自动化的”,但是他们忽略了替代产品的实时变化,并且无法将内部商店数据之间的点与迅速发展的市场条件联系起来。操作数通过部署摄入和解释所有可用信号的高度智能的代理系统来解决此问题 - 无论是广告平台指标,SKU级库存预测还是动态刮擦的竞争对手价格,以用于语义上的类似产品。在人类的层层层以进行关键监督的支持下,这些试剂确保没有相关数据被忽略。结果是一种全面的,每个月的定价和促销策略,从现实世界的条件中不断学习,并与短期利润目标和长期品牌目标保持一致。本白皮书介绍了Operand的框架如何统一强大的需求建模,多构成优化和代理数据处理,以促进不断变化的零售环境中持续的收入和利润增长。
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化:管理当地几次对激光粉末床融合(L-PBF)添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此,该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法,以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括:(1)基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学(CFD)模型; (2)开发有效的混合CFD和FEM(有限元方法)模型,以模拟多轨,多层方案; (3)开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718,它广泛用于高温核应用中,例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征,这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型,该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟,通过调整过程参数(激光功率和扫描速度)来最佳控制熔体池尺寸,预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量,可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进,以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM;但是,前者是准确的,但在计算上非常昂贵,而后者是有效的,但不足以捕获熔体池的尺寸和温度,而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM(CFD施加的FEM)过程仿真模型中,瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的,并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的,而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍,同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数,预计熔体池尺寸的变化将减少50-70%,从而导致更一致的微观结构。因此,该项目将解决社区中的基本优先事项之一,并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员:Albert C. TO,Albertto@pitt.edu
在基础里程碑中,1990年代的框架中继的引入增强了大型组织的网络通信。«我们从真正的革命开始:全IP网络。当时,很少有球员相信它,但是思科带着赌博与奥兰治(Orange)合作完全拥抱了这一方向。思科的标志性领导人约翰·钱伯斯(John Chambers)的这一愿景标志着我们公司的重大转折点。»回忆说,从2013年到2018年,橙色业务总监Thierry Bonhomme遵循了近十年后的最初成功,这是通过采用MPLS(Multiprotocol Label Switching)的,这提供了更有效的数据流管理,并预示了SD-WAN服务的出现,即现在对全球连接的SD-WAN服务。
简介1 1。妇产科中的人工智能:当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配:确保AI是支持35,而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体,机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科:应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配:确保AI是支持35,而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体,机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科:应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体,机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科:应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体,机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科:应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用:62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
在2016年获得196个国家认可的《巴黎协定》旨在使全球温度升高远低于2°C,理想情况下将其限制在1.5°C。尽管努力,我们仍在落后,因为我们目前的行动可能会导致到本世纪末的潜在温度升高2.7°C。根据气候变化第六次评估报告(IPCC AR6),在最坏情况下,温室气体排放量不断增加而没有大量缓解的情况下增加,温度可能会升高多达4°C或更多。随着世界越来越认识到应对气候变化的迫切需求,碳市场在减轻温室气体排放中的作用引起了极大的关注。印度尼西亚拥有庞大的热带森林和丰富的生物多样性,在为全球气候解决方案做出贡献方面处于关键点。印度尼西亚强大的碳市场的发展不仅有望增强该国的环境管理,而且还提供了大量的经济机会和社会共同利益。
立法和法规的规模从未如此广泛或有影响力。欧盟提出了类似的尽职调查立法,范围3排放报告要求挑战制造商从其运营中捕获数据的能力。,这不仅与可持续性有关。现在有超过180个司法管辖区已或计划引入电子发票的授权,以提高效率并解决逃税问题。将其供应链数字化对于组织具有满足合规要求并降低风险所需的可见性和控制所必不可少的。
如果您有经批准的休息安排,请选择计时器下的暂停,这样您就不会浪费考试时间。我很快就会过来,确保您按照蓝皮书的指示清理好您的桌子。我还会给您提供与您的安排相关的任何材料。如果您带了计算器,我会确保它是可以接受的。
NASA已为货物兰德运输开发了一个概念参考任务,该任务将添加到Add And Ancion B.此参考任务:•将非卸货和/或卸载货物交付到月球表面。•提供所有必要的服务,以从降落在月面上的空间过境中维护货物,直到货物从着陆器中卸下,或者根据货物陆地提供商协议不再需要从着陆器中卸下货物。•确保成功地降落在可及可用的位置,以足够的精度在月球表面。•在月球表面建立安全的条件,供机组人员接近着陆器。•验证非卸货和/或卸载货物的健康和功能。•执行任何着陆器终止运营(包括潜在的搬迁),以确保货物或其他地面资产在着陆运营后不会受到着陆器的不利影响。
本文概述了DataFilo,这是一个综合框架,用于将传统文档管理系统转换为专为Web3和新兴的元评估设计的分散的,AI驱动的生态系统。当前的系统在处理非结构化数据,缺乏验证机制以及对集中式基础设施的依赖时遭受效率低下的困扰。通过整合用于语义处理的人工智能,用于验证和完整性的区块链以及分散的存储,该框架弥合了传统工作流与Web3和Metaverse应用程序中所需的可互操作,可验证的结构之间的差距。此外,它还探索了将文档衍生的信息货币化为区块链资产的安全机制,从而确保在虚拟环境中的隐私和合规性。