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World File Search System质量检查
10 编码
方法：本研究分析了马来西亚卫生信息中心 2017 年 1 月至 2022 年 6 月的死亡记录，这些记录已编入 ICD-10。数据匿名化符合道德标准，经过质量检查后，共纳入 387,650 份死亡登记。数据集仅限于三位数的 ICD-10 代码，经过清理和 80:20 的训练测试分割。预处理涉及 HTML 标签删除和标记化。ML 方法，包括 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）、Gzip+KNN（K 最近邻）、XGBoost（极端梯度提升）、TensorFlow、SVM（支持向量机）和朴素贝叶斯，都已针对自动 ICD-10 编码进行了评估。使用 Amazon SageMaker（亚马逊网络服务，华盛顿州西雅图）对模型的准确度、F1 分数、精确度、召回率、特异性和精确度-召回率曲线进行了微调和评估。敏感性分析解决了不平衡数据场景，增强了模型稳健性。
铝青铜
4 铝青铜铸件的制造和设计 53 A 铸件的制造 S3 铸件的制造 53 氧化物夹杂 - 收缩缺陷 - 凝固范围 - 气孔 缺陷预防 56 避免氧化物夹杂 - 定向凝固 - 静态方法定向凝固 - 避免气孔 - 吹气 - 差别收缩和变形 质量控制、测试和检查 66 质量控制的重要性 - 方法记录 - 预铸质量控制 - 铸件质量检查 图案设计 68 B 铸件的设计 71 简介 71 设计以避免收缩缺陷 72 形状的简单性 - 锥度 - 薄壁与厚壁的关系 - 壁面连接和/或圆角半径 - 孤立块 - 腹板和肋条 - 芯孔 - 加工余量的影响 其他设计考虑 76 流动性和最小壁厚 - 减轻重量 - 厚度对强度的影响 - 热裂 - 复合材料铸件 除砂型铸造之外的其他工艺的铸件设计 79
Boris X. Vintimilla Burgos博士 - 技术杂志-ESPOL div div>
▪G。Bastidas，博士学位（继续）。“用于多模式图像融合的深度学习架构”。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。 “使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。 ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。 “基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪R。Rivadeneira，博士（2023）。 “使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。“使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。“基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪R。Rivadeneira，博士（2023）。“使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪P。Suarez，博士（2020）。“使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪M。Realpe，PhD（2016）。“城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。共同参议员。澳大利亚格里菲斯大学。▪D。Ochoa，PhD（2011）。“模型生物的生物图像分析”。共同参议员。比利时根特大学。 主论文比利时根特大学。主论文
一种用于竞争的混合学习分解算法...
人们对复杂工程系统的可靠性越来越感兴趣，尤其是系统的全寿命风险分析。一个复杂系统，例如本文研究的民用飞机发动机，在其整个生命周期中包含多种潜在故障模式，这些故障模式是由经历不同恶化过程的各种子系统和组件故障造成的。为了满足航空业高效的更换维护策略的要求，量化复杂系统中各个组件的风险以准确预测备件需求非常重要。我们提出了一种新颖的数据驱动混合学习算法，它包含三个构建块：基于威布尔分布的预定义可靠性模型、自动无监督聚类以及质量检查与输出。该算法能够识别风险最高的子系统，并定量计算相关的可靠性模型。由于所有组件风险都遵循威布尔分布，因此可以获得参数。对民用飞机发动机机队进行的案例研究表明，该算法能够从系统级性能记录中更好地了解子系统级风险，从而提高维护策略的有效执行。
用量子退火器求解SAT（和MaxSat）
量子退火器（QAS）是专门的量子计算机，可以通过物理利用量子效应来最大程度地限制离散变量的目标函数。当前的QA平台允许优化二进制变量（Qubits）定义的二次目标，也称为ISING问题。在过去的十年中，D-Wave实施的质量检查系统随着摩尔般的增长而扩展。当前的体系结构提供2048个稀疏连接的量子位，并预计持续的指数增长以及连通性的提高。我们探讨了解决SAT和MaxSAT问题等体系结构等QA Systems量表等架构的可行性。我们开发了有效地编码SAT的技术，并具有一定局限性的Maxsat-将与稀疏QA体系结构兼容的问题。我们为此映射提供了理论基础，并提供了编码技术，这些技术结合了o ne ine ne ane fimita和optimization modulo理论与在空中的位置和路由相结合。对当前一代2048 Qubit D-Wave系统的初步经验测试支持该方法对于某些SAT和MAXSAT问题的可行性。
使用深度神经网络对飞机外部进行自动视觉检查...
摘要 — 飞机目视检查或一般目视检查 (GVI) 旨在发现飞机外部和内部表面的损坏或异常，这些损坏或异常可能会影响飞机的运行、结构或飞行安全。目视检查是飞机维护、维修和大修 (MRO) 活动的一部分。专家进行质量检查以识别问题并确定要报告的类型和重要性。这个过程耗时、主观，并且因人而异。飞机在没有飞行许可的情况下停飞的时间意味着经济损失。这项工作的主要目标是利用深度学习和计算机视觉推进飞机外部缺陷检测的最新技术。我们研究如何提高凹痕检测的准确性。此外，我们还研究了新发现的缺陷类别，例如划痕。我们还计划证明有可能开发一个完整的系统，使用无人机获取的飞机图像自动对飞机外部进行目视检查。我们将使用深度神经网络来检测和分割缺陷区域。该系统将有助于消除人为错误造成的主观性，并缩短检查飞机所需的时间，从而为其安全、维护和运行带来好处。
循环经济和社会经济中的再利用和修复
废物层次顶端的活动也具有积极的社会影响，例如创造大量就业机会和为难以找到工作的人们提供就业机会。这是因为延长产品使用寿命所需的活动是劳动密集型的。例如，在再利用领域，这些活动包括货物接收（识别、初步质量检查、分类）、储存和物流（充分运输和处理、拆卸、储存剩余商品）和修复（拆卸、清洁、维修、功能检查）。RREUSE 的数据显示，如今，一家积极从事再利用和准备再利用的社会企业平均每收集 1,000 吨待再利用的废物创造 70 个就业岗位。此外，大多数社会企业在其运营中雇用了 45% 至 80% 的弱势群体。本政策简报概述了欧盟举措，地方和区域当局可以参考这些举措来促进其循环经济转型并根据欧盟指令引入各种维修和再利用计划。它还介绍了一些 Interreg Europe 的良好实践和特别受关注的欧盟资助项目，这些项目具有高度的可复制性和对其他市政环境的适应性。
罕见疾病DNA甲基化阵列请求R431
•需要在EDTA 1-4ML中进行外周血。•对于外周血的DNA，需要在25ng/µl下最少1μg的DNA。在DNA样品上不会进行其他质量检查。参考方的责任确保DNA质量足以进行微阵列。样品包装：样品容器应在泄漏的情况下密封在生物危害袋中。为了防止转介形式和文书工作的污染，不应将样品密封。所有包装都应符合UN650标准（适用于UN3373 - 生物样品，B类）。高感染风险：根据《工作与安全法》和COSHH法规，必须告知实验室与已提交样品相关的任何感染风险。发件人有责任通过提供足够的信息来使实验室在测试样品时采取适当的安全预防措施，从而最大程度地降低对实验室人员的风险。已知会影响结果检查/解释的因素：如果该患者进行了骨髓移植/输血，请在发送样本之前与实验室联系以讨论测试选项。
生成AI-及时的工程课程，用于“ QA ...
社区“ I.课程概述本课程为QA社区的生成AI模型提供了有关及时工程的全面培训。参与者将获得深入的知识和实用技能，以创建有效的提示，优化模型输出并在软件测试过程的各个阶段应用生成的AI技术。II。 课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。 - 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。 - 学习优化及时性能的最佳实践。 - 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。 - 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。 iii。 课程时间表当然！ 以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。 此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。 总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？ - 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）II。课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。- 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。- 学习优化及时性能的最佳实践。- 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。- 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。iii。课程时间表当然！以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？- 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）
信息管理计划 - Gary Entsminger
使命陈述 本信息管理计划旨在支持 NPS 清单和监测计划的目标和目的，以确保东北沿海和屏障网络 (NCBN) 清单和监测计划的数据和信息在初始现场数据收集阶段之后仍可访问和使用。 执行摘要 作为科学研究的最基本和最重要的产品，数据和信息代表着宝贵且往往不可替代的资源 (Michener and Brunt, 2000)。由于现场实验和相关数据收集通常耗时且昂贵，因此数据和信息产品的管理在任何科学计划中都发挥着重要作用。对于长期生态监测计划（例如 NCBN 清单和监测计划），高质量数据的保留和记录是整个计划成功的基础。为了开发和保留高质量数据，网络制定了以下信息管理计划草案，其中描述了网络的信息管理基础设施（例如人员配备、硬件、软件）和架构（数据库、程序、档案）。这包括确保 NPS 员工、合作者、研究人员和其他人收集的相关自然资源数据被输入、质量检查、分析、报告、归档、记录、编目并提供给其他人用于管理决策、研究和教育的程序。