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人工智能用于直线车辆顺序控制
摘要 制造业（尤其是汽车行业）的客户对个性化产品的需求很高，而其价格水平与传统大规模生产相当。提供各种产品和以最低成本运营的目标与此相反，因此引入了基于混合模式装配线稳定订单顺序的高度生产计划和控制机制。这一发展面临的主要威胁是顺序混乱，它是由操作和产品相关的根本原因引发的。尽管引入了准时制和固定生产时间，但汽车行业的顺序混乱问题仍然没有得到部分解决。负面的下游影响包括准时制供应链中断，以及生产过程中断。在早期阶段精确预测顺序偏差允许引入对抗措施，在出现混乱之前稳定顺序。虽然程序原因在研究中得到了广泛解决，但手头的工作需要从不同的角度来考虑产品相关的观点。基于来自现实世界全球汽车制造商的独特数据，对监督分类模型进行了训练和评估。这包括设计、实施和评估 AI 工件的所有必要步骤，以及数据收集、预处理、算法选择和评估。为了确保长期预测稳定性，我们包括一个持续学习模块来应对数据漂移。我们表明，最多 50% 的主要偏差可以提前预测。但是，我们不考虑任何与过程相关的信息，例如机器状况和轮班计划，而只关注产品特征的利用，例如车身类型、动力传动系统、颜色和特殊设备。
直线加速器 (LINAC) 的创新应用......
学生，CMS\ 摘要 印度经常面临严重的洪灾，破坏农业，迫使社区流离失所，造成重大经济损失。现有的洪灾管理系统往往缺乏与农业需求的结合，导致效率低下。本文探讨了线性加速器 (LINAC) 的创新用途，以设计一种将洪灾管理与农业效益相结合的设备。通过利用 LINAC 产生的能量来控制水的流动，所提出的解决方案可以减轻洪灾损害并实现可控灌溉，从而有可能改变水管理系统。这种新方法有望提高效率和社会影响，同时解决两个关键挑战。 简介 印度经常发生洪灾，尤其是在比哈尔邦、阿萨姆邦和西孟加拉邦等邦，每年洪灾摧毁农作物并导致数百万人流离失所。当前的洪灾管理策略，例如堤坝、水库和排水系统，往往无法解决防洪和农业用水需求的双重挑战。此外，这些系统缺乏对不断变化的气候模式和本地需求的适应性。直线加速器 (LINAC) 传统上用于医疗和工业应用，可产生精度极高的高能粒子或波。这种多功能性使 LINAC 成为创新水管理解决方案的有前途的工具。本文的目标是开发一种由 LINAC 驱动的设备，该设备能够减轻洪水灾害，同时实现受控灌溉和水管理，从而使洪水易发地区的农业受益。文献综述印度现有的洪水管理技术印度的洪水管理依赖于水坝、堤坝等结构性措施以及洪水预报和预警系统等非结构性方法。尽管做出了这些努力，但引水效率低下和与农业需求结合有限的问题仍然存在。LINAC 技术的应用LINAC 广泛应用于物理学中的粒子加速、医学中的癌症治疗以及工业中的消毒和成像。它们产生定向能量或波的能力表明它们具有水管理应用的潜力，例如控制水流或促进水重新分配。
直线经理指南：健康行动计划 (WAP)
作为 WAP 的一部分，我发现有几件事会让我感到压力——例如，无法及时了解组织中可能影响到我的事态发展、办公室环境混乱以及人们不支持或不友好。列出这些之后，我考虑了可以缓解这些压力的方法，例如定期与我的经理会面以了解组织发展的最新情况，确保我留出时间离开办公桌并离开办公室，并确保我的经理和我有时间反思哪些方法有效，哪些方法无效。
更大更好的阿拉伯直线加速赛联盟来自……
阿拉伯直线加速赛联赛将于明天开赛，速度与刺激的爱好者们将迎来一场不容错过的盛会。这场盛会由卡塔尔赛车俱乐部 (QRC) 主席 Sheikh Khalid bin Hamad al-Thani 阁下赞助举办。过去几周，俱乐部一直在为举办该地区最大的直线加速赛做准备，这项赛事被誉为全球最强大的锦标赛之一。今年的锦标赛共六轮，每周连续举行。首场比赛将于 1 月 8 日至 10 日举行，比赛将于 2 月中旬结束。俱乐部管理层已采取措施提升锦标赛的水平，确保其保持全球最专业、最具竞争力的直线加速赛之一的声誉。QRC 总监 Sheikh Jabor bin Khalid al-Thani 表示，俱乐部组委会已完成所有准备工作，随时准备举办一场精彩的赛事。 “我们已经迎来了赛季日程中最重要的赛事，其中充满了众多锦标赛。俱乐部每年组织五场主要的官方锦标赛，每轮比赛从第 4 轮到第 6 轮不等。这给我们带来了巨大的挑战，包括类别多样性、激烈的竞争以及吸引最多的赛车运动爱好者，这反映了俱乐部主席 Sheikh Khalid bin Hamad al-Thani 阁下的愿景，”Sheikh Jabor 昨天在一份声明中表示。“阿拉伯直线竞速联赛是我们的首要任务之一，因为它参与人数最多，竞争最激烈。
nn-Steiner：一种与直线施托纳最小树问题的混合神经算法方法
最近几年见证了使用神经网络来解决组合优化概率的快速进步。尽管如此，设计可以有效处理给定优化问题的“正确”神经模型可能具有挑战性，而且通常没有理论上的理解或对所得神经模型的理由。在本文中，我们专注于直线施剂最小树（RSMT）问题，这在IC布局设计中至关重要，因此吸引了VLSI文献中的许多启发式方法。我们的贡献是两个方面。在方法论方面，我们提出了NN-Steiner，这是一种用于计算RSMT的新型混合神经偏金属框架，该框架利用Arora的著名PTAS算法框架来解决此问题（以及其他几何优化问题）。我们的nn-Steiner用合适的神经成分代替了Arora PTA中的关键al-grolithmic成分。特别是，NN-Steiner仅需要四个神经网络（NN）组件，这些组件在算法框架内反复称为。至关重要的是，四个NN组件中的每个组件中的每个组件仅具有限制的尺寸，独立于Intop尺寸，因此易于训练。此外，随着NN组合正在学习一个通用的算法步骤，一旦学会了，因此所产生的混合神经 - 算象框架一般 - 在培训中看不到的更大实例。据我们所知，我们的nn-Steiner是有限尺寸的第一个神经体系结构，具有大约解决RSMT（和变体）的能力。在经验方面，我们展示了如何通过与最先进的方法（包括神经和非神经性的）相比，如何实现NN-Steiner，并证明我们所产生的方法的有效性，尤其是在一代化方面。