作者:K Wihersaari · 2015 · 被引用 9 次 — 情报(因此是网络情报)主要通过军事来定义... 情报获取方法是间接的。在...
功率激光源因其独特的功能和多功能性,在国防和太空应用中变得越来越重要。在国防方面,这些激光器为瞄准和消除导弹、无人机和其他空中物体等威胁提供了精确有效的解决方案。激光系统还可以破坏敌方通信和电子系统,在战场上提供显著的战术优势。在太空中,高功率激光器有可能彻底改变卫星保护、空间碎片清除和推进系统,为探索和防御开辟新的领域。在国防方面,功率激光源被视为传统防空系统(如导弹)的经济有效替代品,特别是用于对抗无人机 (UAV)。随着无人机变得越来越普遍和便宜,使用昂贵的导弹进行拦截带来了财务挑战。虽然已经开发了射频 (RF) 干扰等软杀伤解决方案,但激光和微波等定向能武器 (DEW) 可以更有效地防御无人机和高超音速导弹等新兴威胁。同样,在太空应用中,功率激光源正在成为 RF 通信系统的替代品或补充。地对空和空对空通信系统正在通过激光技术得到增强,有望提高性能和可靠性。功率激光源的进步推动了能够有效对抗小型无人机、简易爆炸装置 (IED) 和其他类似威胁的系统的发展,使其成为短程防空系统的关键组成部分。展望未来,重点是增强可扩展性以实现
15 年来,欧洲已成为气候创新领域的全球领导者,投资数十亿欧元开发建立净零经济所需的突破性技术。然而,正如上周发布的欧盟竞争力指南所强调的那样,欧洲“从发现和申请专利到上市的道路上障碍重重”。指南采纳了马里奥·德拉吉的评估,即脱碳是欧洲繁荣的机遇,并将降低能源价格和提高我们在清洁技术领域的领先地位视为增强竞争力的“转型要务”。然而,这两份文件都警告说,欧洲清洁工业的供应不足以实现其脱碳目标,过度依赖进口国外制造的清洁技术可能会导致欧洲无法抓住这些机会。雄心壮志与随后的行动一样重要。这就是为什么我们,一个由 16 个智库、民间社会组织、研究和行业协会组成的团体,要求新的清洁工业协议为指南中概述的“联合脱碳和竞争力路线图”提供行动计划。
滑铁卢地区科技行业滑铁卢地区是一个拥有60万个社区,拥有悠久的创业历史,强大的创业生态系统支持和领先的大专院校。拥有世界第二高密度的初创公司,有1,400多家技术公司雇用了23,200多名员工。过去五年来,滑铁卢地区的技术劳动力增长了40%,使其成为北美增长最快的人才市场之一。该地区是多伦多 - 沃特卢(Toronto-Waterloo)走廊的一部分,这是100公里的延伸,构成了北美第二大技术集群。走廊是人才,增长,创新和发现的全球中心,拥有15,000多家科技公司和200,000多名科技工人。创业公司和规模的成功,十年前,滑铁卢地区大量涌入了初创企业。自2010年以来总共建立了3,885家新创业公司。在近十年中每天都在一家初创公司工作,过去五年中有2,040。成立的初创公司 - 滑铁卢地区(2015 - 2020)
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析,42,60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程,5(6),541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术:趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论,14,27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论,43(4),891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术:技术和临床结果。”《神经外科杂志》,135(2),543-553。[6] Shen, D. 等人(2019 年)。“医疗保健中的人工智能:个性化和精准医疗。”《自然医学》,25(1),44-56。[7] Senders, JT 等人(2018 年)。“神经外科中的机器学习:一项全球调查。”《神经外科评论》,41(3),585-594。[8] Senders, JT 等人(2020 年)。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》,2(7),E352-E361。[9] Topol, EJ(2019 年)。“高性能医疗:人类与人工智能的融合。” Nature Medicine,25(1),44-56。[10] Rudin,C.(2019)。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型,并使用可解释的
摘要背景:人工智能 (AI) 技术正在不断快速发展,并有可能使职业治疗 (OT) 和 OT 客户受益。然而,人工智能的发展也带来了风险和挑战,例如与 OT 的伦理原则有关。支持未来符合 OT 伦理原则的人工智能技术的一种方法可能是通过以人为本的人工智能 (HCAI),这是人工智能研究和开发中的一个新兴分支,与 OT 的价值观和信念有明显的重叠。目标:从 OT 的伦理价值观和信念的角度,探索人工智能技术的风险和挑战,以及 OT 和 HCAI 的综合专业知识、技能和知识如何有助于发挥其潜力并塑造其未来。结果:未来人工智能技术与 OT 和 HCAI 合作的机会包括确保关注 1) 职业表现和参与,同时考虑以客户为中心;2) 职业公正和尊重多样性,以及 3) 透明度和尊重职业表现和参与数据的隐私。结论和意义:OT 需要参与并确保通过使用 HCAI 以有意义且合乎道德的方式应用 AI 为 OT 和 OT 客户服务。
另请参阅:可穿戴传感器在 SARS-CoV-2 感染检测中的表现:系统评价,Mitratza 和 Goodale 等人。《柳叶刀数字健康》
后端 VLSI 设计流程知识 - 库、平面规划、布局、布线、验证、测试。规格和原理图单元设计、Spice 模拟、电路元件、交流和直流分析、传输特性、瞬态响应、电流和电压噪声分析、设计规则、微米规则、设计的 Lambda 规则和设计规则检查、电路元件的制造方法、不同单元的布局设计、电路提取、电气规则检查、布局与原理图 (LVS)、布局后模拟和寄生提取、不同的设计问题(如天线效应、电迁移效应、体效应、电感和电容串扰和漏极穿通等)、设计格式、时序分析、反向注释和布局后模拟、DFT 指南、测试模式和内置自测试 (BIST)、ASIC 设计实施。
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应,使公众朝着远程医疗服务,尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式,鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型,即有效网络,Mobilenet和Shufflenet,并伴随着添加表格模型,即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析,并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究,发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值,其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5%范围范围,但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8%。此外,与不使用TabNet的模型相比,在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7%至5%。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变,尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务,尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式,鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型,这些模型是有效网络,Mobilenet和Shufflenet,并伴随着添加表格模型,即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析,并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现,洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分,其次是有效网络,最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5%之间,但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大,范围在3-8%之间。此外,与不使用TABNET的模型相比,将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7%至5%。
这意味着远程飞行员将需要新的自动化和决策支持系统才能操作飞机,因为他们不能依靠眼睛并从驾驶舱中查看。由于远程飞行员在地面上,因此他们需要一个可靠的通信链接,该链接允许远程飞行员与飞机交互并维护命令和控制。