联合学习是一种分散的方法,用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据,并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后,健康管理和异常检测系统中非常重要,因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是,对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资,因为计算,能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载,这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求,但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可,但是通常不加区分地使用它,而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射,通过分析,我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外,我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求,以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上,我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析,以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下,在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明,FedAvg在平衡数据方面的表现最佳,而FedProx在IMBA分布中表现出色,其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺,但其实施可能并不总是证明成本是合理的,尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测,但是要仔细考虑有用性和基础设施成本,这对于长期成功而言是限制的。
AI in the innovation pipeline..................................................................................................... 5 Corporate AI readiness.............................................................................................................. 7 External collaborations in AI................................................................................................... 11 Conclusions and recommendations............................................................................................14
在建筑业中的绘画是一种危险活动,为工人带来了许多建筑风险,例如从高处掉下来,笨拙的位置肌肉骨骼疾病以及暴露于有毒物质,尤其是在狭窄的空间中。大多数建筑项目都包括绘画活动和绘画活动的重复性质,导致了几个绘画机器人的提议,目前很少有商业上可用。这些机器人在目前的状态下有一定的局限性,影响了机器人的最终生产力及其在建筑工作地点的实施。本文解决的问题是缺乏对自主绘画机器人(APR)必要要素的研究,以有效,安全地执行施工绘画活动。这表明需要评估可用绘画机器人的当前局限性,以生成可以作为提高APR效率的方法进一步研究的基础的信息。因此,这项研究的目的是确定有效的APR的特性,并将其与市售APR的特性进行比较。对Scopus数据库和Google Scholar库的相关文献进行了全面研究,介绍了定义APR性能的主要参数。该研究强调了评估APR性能以及可用机器人的当前局限性的主要特性。这项研究的结果有望为对提高APR生产率提高的研究人员提供进一步的研究领域。关键词:绘画机器人,自动移动机器人,建筑自动化,建筑安全
1)农业 2)食品工业 3)石油和天然气工业 4)采矿业 5)冶金业 6)机械工程 7)化学工业 8)轻工业 9)其他工业 10)建筑业 11)电力和公用事业 12)贸易 13)餐饮业 14)保险业 15)银行业 16)运输和物流业 17)电信业 18)信息技术 19)制药业 20)媒体和娱乐业 21)旅游和旅行 22)医疗保健 23)教育 24)公共部门 25)国防工业
摘要 - 随着时间的流逝,随着时间的推移,随着时间的推移发生了重大变化,这是由于世界各地客户的感知,紧急情况和活动的差异。由于波动和需求不断增长,相关活动的主要关注点之一是污染,尤其是水和空气污染。对此,一些工业4.0技术的技术可能有助于减轻时装行业的负面影响。基于这一挑战,本文旨在确定行业4.0最相关的技术应用,以增强生产和服务过程中的可持续性。为实现这一目标,使用了两种方法(PICOC和PRISMA)来搜索和选择研究文章。通过包含和排除标准,选择了Scopus数据库中的30个开放式文章。如今,众所周知,时尚行业的活动约占全球碳排放量的8%至10%,这会导致工业废水污染(20%),并产生大量材料和能源的浪费。因此,可以合并各种行业4.0技术,以改善时装行业不同流程的可持续性(纺织制造,供应链管理,商店管理,用户体验)。在分析后,得出结论,属于工业4.0的虚拟现实,数字双胞胎和人工智能等技术提供了一种潜在的解决方案,以减轻时尚行业的负面环境影响,从而丰富了客户企业企业的交互。进一步的工作必须探讨这些技术的收益和局限性,重点是中小型企业(SME)。
葡萄糖耐受性受损(IGT)是血糖水平高于正常范围但低于糖尿病诊断阈值的疾病。用作术语“糖尿病前期”,“非糖尿病高血糖”和“中间高血糖”。IGT的重要性是三个方面:首先,这表明将来患有2型糖尿病的风险更高;其次,IGT表明已经增加了心血管疾病的风险(CVD);第三,其检测为可以预防2型糖尿病的干预措施打开了大门。从IGT到2型糖尿病的进展与葡萄糖水平(通过高血糖的程度衡量)以及年龄和体重等危险因素有关。
1) 参见英国 2008 年《气候变化法案》和 2022 年 9 月更新的《英国国家自主贡献》。2) 国际财务报告准则 (IFRS),IFRS S1 可持续相关财务信息披露的一般要求,2023 年。3) 国际财务报告准则 (IFRS),IFRS S2 气候相关披露,2023 年。4) 英国政府,《调动绿色投资:2023 年绿色金融战略》,2023 年。5) 金融行为监管局 (FCA),《一级市场公报》45,2023 年。
摘要欧盟(EU)和德国的汽车行业面临着主要的挑战,包括脱碳,数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用,但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余,从而导致失业,而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战,垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法,从而将电动性转化视为脱碳,数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法,同时存在差异,两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分;他们认为,面对气候危机,私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人:nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词:汽车行业,电动性,气候危机,工业政策,德国,欧盟jel代码:L50,L62,Q50确认:我要感谢HansjörgHerr,Christina Teipen,Christoph Scherer,Christoph Scherer,Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论,以及Simon furse的有用评论。
ACEC 研究所委托进行了一系列研究 - 行业影响系列 - 以概述和分析工程、建筑和测量服务行业 (A/E 服务) 的表现。该系列由 Rockport Analytics 进行,这是一家独立的市场和经济研究公司,使用公开和私人可用的数据以及专有分析。该研究旨在描述、衡量和展示工程、建筑师和其他相关专业服务之间不可或缺的合作关系,以提供美国的建筑环境。建筑环境是指为人类活动提供场所的所有人造环境,其规模从建筑物和公园/绿地到社区和城市,包括其支持基础设施,如供水或能源网络。
“这项研究的发现令人信服 - 尽管过去几年业行业面临许多挑战,但预计在未来五年内,由于强劲的消费者需求,建议收入将大幅增长。清楚的是,建议业务模型必须发展以有效地捕获这一需求,并适应更好地反映消费者需求的广度。在IRESS,我们知道技术和数据是其中的核心,我们致力于在核心软件中重新投资,同时探索新兴技术,以帮助提高建议交付的各个方面的提高效率,规模和相关性。