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Johan Sverdrup 2025 - Solveig Styve Klseth
执行摘要 ................................................................................................................................................ 1 简介 ...................................................................................................................................................... 2 是什么让 Johan Sverdrup 成为 2025 年的数字旗舰？...................................................................................... 3 成为“数字旗舰”需要具备哪些条件？............................................................................................. 3 采用数字技术 ............................................................................................................................. 3 全自动流程 ............................................................................................................................. 4 维护 ............................................................................................................................................. 5 2025 年，Johan Sverdrup 如何充分利用人工智能的潜力以及新的钻井作业工作方式？.................................................................................................................... 6 人工智能 ................................................................................................................................ 6 钻井作业中的人工智能 ........................................................................................................................ 6 新的工作方式 ................................................................................................................................ 8 员工入职 ...................................................................................................................................... 9 什么能让 Johan Sverdrup 在 2025 年实现碳中和？
使用机器学习对主动脉狭窄的自动检测
结果：包括577名患者的注释图像。对来自338名患者的数据（平均n = 10,253个标记图像）的数据进行了培训，对119名患者进行了验证（平均n = 3,505个标记的图像），并对120名患者的测试组（平均n = 3,511个标记的图像）进行了评估。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。 网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。 在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。
Sprinter Pure Power blochure
“作为数据中心的储能解决方案的市场领导者，我很自豪地宣布最新一代的AGM电池 - Sprinter Pure Power这些最先进的纯铅AGM电池（不间断的电源）和数据中心应用程序是在每个生产阶段具有自动化质量控制的全自动制造线（#Industry 4.0）上生产的。由于其闭环回收利用，由欧洲最大的太阳能公园之一的太阳能提供动力，Sprinter Pure Power具有最小的碳足迹。”
Roboloon.pdf
在roboloon上，我们正在开发自主飞艇无人机，以自动检查广泛的基础设施，例如电力线，管道和铁路轨道。我们的飞艇几乎与空气一样轻巧，因为它们的氦气填充物，使它们可以在固有安全性的人身上进行操作。太阳能电池可实现整天的飞行时间，而我们的专利推进系统将直升机的可操作性与飞机的能源效率相结合。可在无人机盒网络的按钮触摸下部署，我们的飞艇将来能够在将来进行全自动检查过程。
白皮书 人工智能伦理与治理
3 零愿景的目标（“将道路交通死亡率降至零”）已被纳入德国《自动驾驶和网联驾驶道德准则》（“部分和全自动运输系统的主要目的是提高所有道路使用者的安全性”）。 4 联合国儿童基金会。（2018 年）。为女孩而设计，由女孩完成 - 句号。https://www.unicef.org/innovation/U-Report/design-for- girls-by-girls-pakistan 5 二十国集团明确强调了联合国可持续发展目标与联合国可持续发展目标之间的联系（比较：第 2.1.6 章）。
Illumina 文库制备解决方案
Illumina NGS 文库制备产品组合可为 DNA 和 RNA 测序提供高质量、高精度和易用性。方案可满足各种通量需求，从低通量测序研究到大型实验室的全自动文库制备。现有试剂盒支持多种样本类型，从细胞系到新鲜组织、FFPE 样本、血液和其他具有挑战性的样本类型。本手册概述了热门应用，并在 Illumina 网站上提供了其他解决方案和应用。
LABSCUBED 创新亮点
LabsCubed 旨在实现聚合物行业实验室设备的自动化和连接，以解决材料测试瓶颈。他们的旗舰产品 CubeOne 结合了全自动硬件和智能软件。CubeOne 可以自动测试样品、收集数据、分析数据，并可选择将结果上传到云端，用户可以通过多种设备访问结果。由于劳动力大幅减少、准确性和可重复性提高，开发过程得以加快，从而促进了团队、利益相关者和客户之间的高效协调。
通过层层创新增加价值。
热处理 热处理技术可用于改变纯金属和合金的性质。典型应用包括硬化和应力消除退火。热处理涉及以精确定义的间隔加热材料，然后冷却。根据技术的不同，可以使用多种不同的介质（如水、油、盐、保护气体或空气）进行冷却。可以对铝合金、钛和铜等多种材料进行热处理以提高其强度。我们配备了大型计算机控制炉，可运行全自动热处理循环 - 这些过程也可以实时记录。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。