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材料科学研讨会 - ellipsometry.hu
Rd. 29-33, 布达佩斯 1121, 匈牙利 *电子邮箱：fried.miklos@uni-obuda.hu 尖端材料的物理、化学和结构特性在很大程度上取决于其成分。揭示浓度相关相特性的常用方法是制备大量双组分（或更多组分）样品，每个 C(a)/C(b=1-a) 成分一个，然后研究这些样品。这是一个效率低下的过程，需要耗费大量的人力和机器时间。相反，使用组合材料合成方法，可以在一次实验中生成材料库，其中包含单个基底上多达数百或数千个样品。为了以有效的方式识别优化的材料结构，必须应用足够的自动化微点材料表征工具。这些方法可以帮助我们为微电子、纳米电子和光电子、能量转换器（太阳能电池）或不同的（光学或气体）传感器系统寻找更有效的先进功能材料。
人工智能和机器学习在 BIM 中的应用：综述
摘要。质量控制是建筑信息模型 (BIM) 工作流程中非常重要的方面。无论生命周期的哪个阶段，获取和遵循建筑指标都很重要。BIM 是一个非常耗费数据的领域，这些数据的分析需要从图像处理到大数据分析的高级数值工具。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已经证明了它们在不同行业中处理自动化流程和提取有用数据源的效率。除了指标跟踪之外，AI 和 ML 还可以很好地预测何时何地提供维护和/或质量控制。在本文中，将介绍 BIM 中的 AI 和 ML 应用。还将讨论进一步的建议和挑战。目的是提供有关当今建筑和景观设计领域需求的知识，并广泛了解这些技术将如何影响行业和未来研究。
数字市场、竞争和消费者法案附件 4
15. 市场研究和市场调查会耗费 CMA 的大量资源，同时也会给企业带来负担，因为企业必须遵守信息请求。在某种程度上，这是不可避免的：该系统旨在对整个市场进行全面审查，如果市场规模大或复杂，这可能是一项具有挑战性的任务，需要吸收和分析大量信息。鉴于 CMA 的潜在权力规模，有必要以适当的谨慎和审查程度进行这项工作，各方可以诉诸竞争上诉法庭，对市场案件中做出的决定或补救措施提出质疑。在 2013 年 CMA 成立之前的 2009 年食品杂货和支付保护保险市场调查中，以及 2012 年开始的私人医疗保健市场调查中，对竞争委员会做出的决定提出了成功的质疑。
中国与军事革命 - USAWC 出版社
定义和描述军事变革是一项复杂而深奥的工作，它耗费了无数分析师的时间和智力，并因此产生了大量的分析。2 与其在这个问题上重新发明轮子，或制定一个严格的定义，不如简单地勾勒出过去和当代军事变革分析师之间达成的广泛共识，这对我们的目的更有帮助。事实上，在理论构建和政策处方方面，军事变革研究仍处于起步阶段，刚刚脱离定义的起步阶段。3 在我们对军事变革理解发展的早期阶段，如果我们要有效地发展对中国和军事变革的概念理解，那么提供一个军事变革的一般概念——而不是明确地将定义与当前的军事变革或美国军方现在和未来的能力和战略联系起来——似乎是一种更明智的方法。
REPowerEU：一项旨在迅速减少对俄罗斯化石燃料依赖并加快绿色转型的计划*
欧盟委员会今天提出了 REPowerEU 计划，以应对俄罗斯入侵乌克兰所造成的困难和全球能源市场混乱。欧洲能源系统的转型迫在眉睫：一是结束欧盟对俄罗斯化石燃料的依赖，俄罗斯化石燃料被用作经济和政治武器，每年耗费欧洲纳税人近 1000 亿欧元，二是应对气候危机。通过联盟，欧洲可以更快地摆脱对俄罗斯化石燃料的依赖。85% 的欧洲人认为，欧盟应尽快减少对俄罗斯天然气和石油的依赖，以支持乌克兰。REPowerEU 计划中的措施可以通过节约能源、实现能源供应多样化以及加速推广可再生能源以取代家庭、工业和发电中的化石燃料来响应这一雄心壮志。
水能关系新闻
了解废水成分的传统方法需要大量采样。该过程可能耗费大量资源，并且仍可能产生不完整的数据集。CoDaRT 提供了一种有效的替代方案。用户可以通过选择各种数据类型、分类特征、算法参数和其他变量来定制该工具以适合自己的分析。通过进行这些定制，用户可以确保 CoDaRT 满足他们独特的分析需求——无需额外的实地工作。该工具通过一个用户友好的界面进行操作，允许用户以 .csv 格式输入他们的数据。处理数据后，CoDaRT 会选择“最佳拟合”模型来替换缺失的成分。输出包括重要信息，例如成分浓度、模型性能指标和计算时间，使 CoDaRT 成为研究人员和行业利益相关者的宝贵资源。该工具由 FECM 资助，现已在 EDX 上使用。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
利用深度学习人工智能对胸部X光图像进行质量控制
对于高质量的放射科来说，X 射线成像的持续质量控制 (QC) 至关重要。有效的 QC 工作是一个持续的过程，需要医学物理学家耗费大量时间从多个成像系统收集数据并进行费力的分析。重复和拒绝的 X 射线图像会导致患者受到不必要的辐射暴露并降低放射科的效率，因此延迟拒绝的 X 射线图像是成功的 QC 程序的关键组成部分。我们认为深度学习 (DL) 算法可以最大限度地减少工作量并提高 QC 程序的准确性。在此海报中，我们介绍了对 CXR 图像执行自动 QC 检查的 DL 算法的开发和性能评估。我们重点关注 (1) 使用的采集协议是否与获取的正面 CXR 图像匹配，以及 (2) 正面 CXR 定位是否可以接受？
一切从头开始
亲爱的读者！并非每个开始都有魔力。恰恰相反，在1945年所谓的“零时”，无数人逃亡，不再有永久的居住地，不得不在新的环境、新的邻居、新的工作中重新开始。这个开始伴随着忧虑、艰辛和恐惧。建造新事物需要耗费很多精力。有些人确实被淘汰了。然而，1945年标志着一个旨在通过国际法和条约建立和平的新世界秩序的开始。欧洲随后经历了几十年的和平。危机让我们重新回到起点。历史告诉我们，危机可以催生新的事物，带来几十年的和平、安全甚至幸福。但新的开始也意味着要吸取过去的教训。这并不意味着简单地抛弃旧事物，而是克服它。只有这样，新的开始才能成功。在这本小册子中，我们想给你提供一些有益的建议，帮助你克服危机，找到重新开始的勇气。重新开始——不一定非要充满魔力，但可以是成功人生的开始。我希望你也能如此。她
2023年企业社会责任报告
为了使碳化硅在功率器件中有效工作，必须对其进行抛光并且没有缺陷。以前，抛光过程耗费大量时间和资源，每片晶圆最多需要 50 小时。Entegris 的团队由 Rajiv Singh 博士领导，开发了一种可在大约一小时内抛光材料的工艺，大大节省了时间和材料。最近的改进将抛光时间进一步缩短至几分钟。这种快速抛光工艺可产生无缺陷、原子级光滑的表面，从而能够制造出性能更高的碳化硅器件，与传统硅器件相比，可将电动汽车电池的充电时间缩短高达 50%。通过促进电动汽车的过渡和清洁能源技术的发展，Entegris 的碳化硅创新正在为更可持续的未来做出贡献。