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Jurnal Logistics＆供应链（Logic）
本研究旨在确定实施职业安全和健康计划，并分析公司希望实施K3系统的适用性，以实现零事故的标题。本研究使用定性研究方法，采用案例研究方法。通过在PT Ultrajaya Milk Industri的3名HSE工人的访谈中进行数据收集。在PT Ultrajaya Milk Industri区域进行了对K3系统的实施，然后进行了数据三角策略，并与访谈的结果进行了匹配。这项研究的结果表明，PT Ultrajaya Milk Industri在PT Ultrajaya Milk Industri的实施运行良好，并且符合公司的需求。，因此没有发生事故或事故，零事故发生。实施K3计划的成功得到了一个容纳领导者和员工支持的论坛。
2023年智能汽车电子电气架构研究报告
车身分区架构：车身区域控制器通过高速以太网骨干网与中央计算单元相连，中央计算单元集整车控制、车身控制、网关等功能于一体，简化网络拓扑、线束布局和重量； X域分区架构：功能区域与车身区域相结合，X域采用功能更强大的处理器单元，可独立调用区域内传感器并进行数据处理； 软件定义汽车（SDV）优化架构：整车中央计算机采用集中式、服务化计算，拥有强大处理能力并做出所有决策，区域控制器提供电力并执行中央控制单元下发的指令。
destressr.pdf
安静的逻辑（可选行为变量）：是在控制台中抑制消息和警告，无论是true还是错误；该论点是严格的，因此1或0不接受（与期望逻辑输入的预测变量相比），此外，除了True以外的任何其他内容都将被视为假。当USE_DAT不是数据框架时，默认值为false，而当use_dat是数据框架时，则为true。让静静= false当使用_dat是一个数据框架时，可能会导致相当嘈杂的控制台，并且在控制台打印的消息和有关模型选择和输入问题的警告中包含的信息将通过列模型和input_problems在返回数据框中。但是，如果use_dat收到以外的数据框架或零行数据框架以外的东西，它将始终警告用户，独立于安静参数。
优化全球Covid-19疫苗分配
模拟使用来自2020年1月至2021年6月的148个国家的大流行数据拟合。在基线情况下，在三个月的预测期内，全世界将增加2436万例和468,945例死亡。在所有国家 /地区至少将至少10％，20％和26％的人口接种量，每天分别需要1.12、3.31和5000万个额外的疫苗剂量。实现这些基准分别将新案例降低了0.56、2.74和332万。如果通过当前的全球分配分配，则有5000万次的疫苗剂量只会避免145万例新病例。如果根据每个国家的预计案件分配了5000万个疫苗，则避免案件将增长超过六倍至9200万。在避免死亡中观察到分配方法之间的类似差异。
使用计算机视觉方法的Pulsar候选分类，从卷积和注意力的组合
脉冲星被称为旋转的中子星，其辐射束在视线上扫过。这些脉冲星的无线电信号在宽的无线电带中脉冲，但由于星际介质中的游离电子而被分散。因此，较低频率的信号更延迟。信号是由射电望远镜接收到的，然后在一系列信号转换和数字过程之后转换为数字信号，最后存储在数字文件中。天文学家通过搜索脉冲（P）的周期性（P）和许多试验的最佳分散度度量（DM）来识别脉冲星信号，以延迟在无线电带中检测到的脉冲延迟补偿的延迟补偿。在从无线电频带中的许多频道数据中进行数据脱离（DE-DM）并加在一起后，可以通过快速傅立叶变换（FFT）方法分析信号后可能找到脉冲星的可能周期。分析可以在许多软件包中进行。最受欢迎的Pulsar搜索软件是Presto。5
对...
各种应用程序生成的大量数据需要高级计算功能来处理，分析和提取洞察力。量子计算具有并行执行复杂操作的能力，对云环境中的数据挖掘具有巨大的希望。本文研究了使用量子计算进行数据挖掘的尖端方法。本文分析了几种关键的量子算法，包括Grover的搜索算法，量子主成分分析（QPCA）和量子支持向量机（QSVM）。它深入研究了这些算法的细节，探索了它们的原理，应用和在各个领域的潜在益处。我们还对各种算法进行了比较分析，并讨论了将量子计算用于数据挖掘的困难，例如对专业知识，可伸缩性问题和硬件约束的要求。总体而言，这项工作证明了量子计算在云系统中可扩展有效的数据挖掘的能力，并提出了未来的研究途径，以调查量子计算在数据挖掘中的使用。
使用虚拟现实实时分析 COVID 疫情
摘要。在大数据时代，有效地可视化数据对于发现过程至关重要。我们正在探索使用沉浸式虚拟现实平台对 COVID-19 大流行进行科学数据可视化。我们感兴趣的是在认知技术和人机交互领域寻找更好地理解、感知和与多维数据交互的方法。沉浸式可视化可以更好地理解和感知数据中的关系。本文介绍了一种基于 Unity 开发平台的沉浸式数据可视化工具。该数据可视化工具能够可视化美国五十个州的实时 COVID 大流行数据。与传统的桌面可视化工具相比，沉浸式可视化可以更好地理解数据，并带来更多以人为本的态势感知洞察。这项研究旨在确定虚拟现实工具中描绘的图表和条形图等图形对象如何根据分析师的心理模型开发，从而增强分析师的态势感知。我们的结果还表明，用户在使用沉浸式虚拟现实数据可视化工具时会感到更加满意，从而展示了沉浸式数据分析的潜力。
用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
PocketQube ADS-B 系统 - pqADS-B/FM - SkyFox 实验室
一般描述 pqADS-B/Flight 模型是世界上第一个太空友好型 自动相关监视 - 广播或 ADS-B 扩展电磁脉冲、模式 S 无源雷达接收系统，无需部署、超低轮廓和功率要求，专为 PocketQubes 而设计。带有集成 RHCP 贴片天线，该产品旨在以有限的功率和质量预算跟踪低地球轨道 (LEO) 卫星、高空气球 (HAB) 或无人机 (UAV) 上的飞机。与允许永久数据输出的传统空间级 ADS-B 接收器相比，它只需要 10% 的功率。易于使用的 UART 串行数据接口输出提供标准化的 ASCII 语句，再加上外部 ADS-B 天线，为所有类型的空间级或地面项目提供智能独立解决方案，这些项目需要精确的飞机位置、类型、速度、方向或 ICAO/客机信息。该装置使用带有冗余引脚的单个六针 PicoBlade TM 连接器与电源和数据输出连接。重量和尺寸非常轻，非常适合所有对空间要求高的项目。飞行模型由 ESA 认证人员组装。