XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匮乏
北欧资源匮乏语言的语言技术
尽管所有主流操作系统都识别法罗语并实现数字键盘兼容性，但法罗语在任何操作系统（Windows、macOS、Linux、Android、iOS）中都不支持作为系统范围的本地化语言。大型软件套件（Microsoft Office、Google Docs、Libre Office）也是如此。虽然这些系统和软件的某些组件显示出为法罗语本地化的迹象，但这种情况只是偶尔发生且是次要的（例如，表情符号的名称是法罗语，但所有主要功能都不是）。鉴于这些操作系统和软件套件在教育和专业领域的广泛应用，法罗语使用者被迫在所有个人或专业设备上选择非母语的语言界面。
资源匮乏环境下对人工智能的信任：地方新闻业的经验教训
在资源匮乏的环境中，人工智能系统如何才能值得信赖？随着美国的地方新闻编辑室努力应对广告收入减少和就业机会减少的问题，最近一波慈善基金推动了“地方新闻中的人工智能”计划，以倡导地方新闻的可持续发展。在当今美国地方新闻机构面临的经济和社会挑战的背景下，我们确定了地方记者使用人工智能相关工具的四种配置：自行编写的本地人工智能工具、用于分析本地数据的外部人工智能工具、用于本地大数据的预先打包的人工智能工具和自动化降落伞新闻。然后，我们考虑到资源匮乏的环境的独特限制，讨论了此类工具的可信度和采用障碍。我们认为，当人工智能应用于地方新闻等环境中时，需要重新构建和重新考虑可信赖的人工智能的几个方面。
为能源匮乏的国家提供能源效率支持计划...
作者：E ADOLFSSON · 2024 — 爱尔兰能源贫困战略中详细概述了这一能源贫困围栏，自 2014 年以来，已有 65,000 多户家庭面临能源贫困的风险。
利用人工智能在医疗资源匮乏的地区开展儿科神经护理
Sharoon Qaiser 博士是肯塔基大学杰出的儿童神经病学家和儿童神经病学教授。他指导儿科头痛与研究项目和儿童神经病学住院医师项目。Qaiser 博士的贡献包括撰写了一本关于儿科头痛的综合教科书，在学术期刊上发表了大量文章，并通过书籍章节推动了该领域的发展。他的研究兴趣在于儿童神经病学中叙事医学和人工智能的交叉领域。他是多个致力于推进神经病学护理的国家和国际委员会的活跃成员。
利用人工智能诊断和管理资源匮乏地区女性尿失禁：概述
尿失禁 (UI) 是一种令人痛苦的疾病，涉及身体不由自主地排尿。尿失禁会对一个人的整体生活质量产生负面影响，并使他们陷入尴尬和抑郁的阶段。这是一种在女性中普遍存在的代表性不足和治疗不足的疾病，尤其是在社会经济水平较低的地区，这些地区的女性可能无法表达她们的担忧，因为她们不了解诊断和治疗/管理方案。UI 有不同的诊断和治疗方法；然而，使用人工智能系统并不是标准治疗方法。本文概述了人工智能在女性健康中的应用，以及作为一种经济有效的诊断患者的方法，以及作为为资源匮乏社区中患有尿失禁的女性提供低成本治疗的途径。研究发现，这些系统主要利用人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)，是一种诊断患者的有效方法，并为改善患者预后提供个性化治疗途径。提出了一种利用多层感知器 (MLP) 网络的简单人工智能 (AI) 模型来诊断和管理尿失禁。关键词
糖尿病视网膜病变人工智能评估对资源匮乏环境下转诊服务的影响
目的：本试验旨在确定人工智能 (AI) 支持的糖尿病视网膜病变 (DR) 筛查是否提高了卢旺达的转诊率。设计：卢旺达糖尿病视网膜病变筛查人工智能 (RAIDERS) 研究是一项研究者盲法平行组随机对照试验。参与者：18 岁已知患有糖尿病且需要根据 AI 解释转诊 DR 的患者。方法：RAIDERS 研究于 2021 年 3 月至 2021 年 7 月在 4 家机构使用视网膜成像和 AI 解释对 DR 进行筛查。符合条件的参与者被随机 (1:1) 分配到立即反馈 AI 评分 (干预) 或在初步筛查后 3 至 5 天完成人工评分后传达转诊建议 (对照)。主要结果测量：研究组之间在被告知需要转诊就诊后 30 天内就诊转诊服务的比率差异。结果：在符合纳入标准的 823 名门诊患者中，275 名 (33.4%) 参与者根据 AI 筛查结果显示可转诊 DR 阳性，并被随机分配纳入试验。研究参与者（平均年龄 50.7 岁；58.2% 为女性）被随机分配到干预组 (n = 136 [49.5%]) 或对照组 (n = 139 [50.5%])。基线时未发现组间显著差异，100% 参与者的主要结果数据可用于分析。干预组的转诊依从性 (70/136 [51.5%]) 显著高于对照组 (55/139 [39.6%]；P = 0.048)，增加了 30.1%。多变量分析显示，年龄较大（优势比 [OR]，1.04；95% 置信区间 [CI]，1.02 e 1.05；P < 0.0001）、男性（OR，2.07；95% CI，1.22 e 3.51；P = 0.007）、农村居住地（OR，1.79；95% CI，1.07 e 3.01；P = 0.027）和干预组（OR，1.74；95% CI，1.05 e 2.88；P = 0.031）与接受转诊具有显着相关性。结论：与人工评分员延迟传达结果相比，基于人工智能支持的筛查对转诊状态的即时反馈与统计学上显着更高的转诊依从性相关。这些结果证明，人工智能筛查在促进撒哈拉以南非洲糖尿病眼科护理处方治疗依从性方面具有重要益处。眼科科学 2022；2：100168 ª 2022，美国眼科学会。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
在资源匮乏的环境下评估创伤性脑损伤患者的预后：提供者如何与 CRASH 风险计算器进行比较？
目的 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种日益严重的全球健康问题，可以从预后模型中受益。对到医疗机构就诊的 TBI 患者进行风险分层可以支持有限资源的审慎使用。CRASH（严重头部受伤后随机使用皮质类固醇）模型是一种成熟的预后模型，旨在增强复杂的决策。作者当前的研究目标是更好地了解 TBI 患者的住院决策，并确定 CRASH 风险计算器的数据是否影响提供者对预后的评估。方法 作者使用模拟 TBI 病例进行了选择实验。所有参与医生都收到相同的病例，其中包括患者病史、生命体征和体格检查结果。一半的参与者还收到了 CRASH 风险评分。参与者被要求估计患者的预后并决定最佳的下一步治疗步骤。作者在乌干达的一家地区和一家国家转诊医院招募了 28 名参与 TBI 护理的医生作为便利样本。结果 对于模拟案例，14 天死亡和 6 个月不良结果的 CRASH 风险评分分别为 51.4%（95% CI 42.8%，59.8%）和 89.8%（95% CI 86.0%，92.6%）。总体而言，参与者在评估患者预后时过于乐观。获得 CRASH 风险评分的医生做出的风险估计比对照组医生的估计更接近该评分；对于缺乏经验的医生来说，这种影响更为明显。86% 的受访者选择手术作为最佳下一步措施。 结论 本研究是对 TBI 预后模型对资源匮乏环境下提供者风险估计的影响的一种新颖的评估。了解 CRASH 风险评分数据减少了医生的过度乐观预测，尤其是在缺乏经验的提供者中。
资源匮乏环境下离网太阳能光伏发电的潜力与挑战：以撒哈拉以南非洲为例
[H1] 引言 获取可持续且负担得起的能源是实现繁荣和福祉的驱动力，有可能实现联合国确定的所有 17 个可持续发展目标 1 。不幸的是，撒哈拉以南非洲 (SSA) 的人均现代能源使用量最低——现代能源的定义是清洁、安全、负担得起和可靠的电力和烹饪燃料供应——有 5.9 亿人无法用电 2 。尽管努力促进电气化，但由于人口增长速度超过电气化进程、疫情以及疫情和俄罗斯入侵乌克兰导致的通货膨胀和供应链问题，该地区的电力供应趋势呈下降趋势 2 。解决这种低供电量问题至关重要，因为它与较差的生产率指标 3 相关；例如，缺电限制了抽水用于灌溉和饮用的能力，并导致发电机中继续使用柴油等化石燃料 3 。因此，电气化对于健康、粮食生产、生计和经济福祉至关重要。
病例报告 罕见脑转移性恶性黑色素瘤与黑色硬脑膜共存病例：资源匮乏环境下的治疗
一名 63 岁男性，有 7 个月的间歇性左侧面部疼痛病史。疼痛被描述为刺痛，左眼周围肿胀加剧了这种疼痛，非处方止痛药无法缓解。他报告有 2 年的左眼周围进行性肿胀病史，伴有 1 年的左侧视力丧失。此外，他经历了 6 个月的全身无力、2 年的头晕和 3 年的左侧听力丧失。他的病史是高血压，每天服用一次 10 毫克氨氯地平进行治疗。没有恶性肿瘤家族史。该患者之前曾在另一家机构接受过皮肤活检，报告诊断为恶性黑色素瘤。不幸的是，我们无法获得原始病理报告。
可通过志贺氏菌疫苗预防的资源匮乏地区儿童腹泻和抗生素使用负担：一项模拟研究
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