XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检获
检查在电动汽车电池使用中发挥的关键作用
根据 NITI Aayog (2022) 的数据，印度电动汽车电池再利用市场的增长将从 2023 年的 2 GWh 增加到 2030 年的 128 GWh。为了加快这一增长速度，应重点改进当前的检测技术和政策，以确保电池的安全和可持续的可重复使用性和可回收性。有关退役电动汽车电池测试和认证的法规应成为核心。此外，测试技术的进步将是提高这些流程效率的关键。初创企业也应该抓住这个新兴领域的机遇，利用尖端的检测技术推动电池再利用和回收市场的创新和增长。
香港科技园公司欢迎新田科技城法定图则获通过
香港科技园公司主席查毅超博士表示：“新田科技城法定图则获批，令我们深受鼓舞。图则的实施将为创新科技过程的各个阶段，包括研究、原型设计、中试以至量产，提供广阔的空间，亦将大大加速生命健康科技、人工智能及数据科学、先进制造、新能源科技等各领域的发展。我坚信此举将大大加强联系和资源配置，从而推动香港创科整体发展和新型工业化。这项大型发展计划必将培育更多本地创科人才，吸引内地和海外优秀科研人员，并为年轻人提供更广阔的发展机会。”
ERC 2022 启动基金：获资助的首席研究员名单
成功候选人的统计数据和最终名单是临时的。欧盟与英国之间的贸易与合作协定允许英国加入欧盟当前的研究和创新资助计划“地平线欧洲”，但须通过一项议定书。由于该议定书尚未通过，英国仍被视为“非地平线欧洲”成员。因此，如果申请者位于正在加入“地平线欧洲”的国家，并且其成功提案只有在签署赠款协议时相关的“地平线欧洲”关联协议适用，才有资格获得资助。但是，来自英国主办机构的成功申请者仍可获得资助，前提是他们转入符合条件国家的主办机构。
获授权为两岁及以上儿童接种 COVID-19 和流感疫苗的药剂师
获授权为两岁及以上儿童接种 COVID-19 和流感疫苗的药剂师请注意，从即日起，获得认证可以接种免疫疫苗的药剂师现被授权为两 (2) 岁及以上的个人接种 COVID-19 和季节性流感疫苗。目前，将疫苗接种范围扩大到两 (2) 岁以下仅适用于加拿大卫生部批准的 COVID-19 疫苗和流感疫苗，这些疫苗和疫苗是曼尼托巴省年度季节性流感免疫计划的一部分。对于所有其他疫苗，接种年龄仍为七 (7) 岁及以上。目前，Moderna/Spikevax 婴儿小儿 COVID-19 疫苗 (25mcg) 是唯一经加拿大卫生部批准并在曼尼托巴省可供 6 个月至 4 岁儿童使用的婴儿疫苗。加拿大卫生部可能会在未来几周内批准其他产品。这些公共资助疫苗的管理遵循马尼托巴省免疫计划的政策、规程和指南；请参阅免疫计划手册 (www.gov.mb.ca/health/publichealth/cdc/div/manual/index.html) 了解这些资源。注意：免疫计划手册中的文档将在未来更新，以反映此更新后的政策。
![脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]](/simg/e\ed84b96aad803d3e75d8a89d76003432993d3074.webp)
脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]
摘要背景：脊柱裂 (SBA) 是一种出生缺陷，与发育中的胎儿大脑的严重解剖变化有关。脑磁共振成像 (MRI) 图谱是研究脑解剖神经病理学的常用工具，但之前的胎儿大脑 MRI 图谱主要关注正常的胎儿大脑。我们的目标是开发一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。方法：我们开发了一种半自动计算方法来计算第一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。我们使用了 90 个患有 SBA 的胎儿的 MRI，胎龄从 21 到 35 周不等。所有检查都获得了各向同性和无运动的 3D 重建 MRI。我们提出了一种在患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 中注释解剖标志的协议，目的是使异常胎儿大脑 MRI 的空间对齐更加稳健。此外，我们提出了一种基于解剖标志的加权广义 Procrustes 方法来初始化图谱。所提出的加权广义 Procrustes 可以处理时间正则化和缺失注释。初始化后，使用基于图像强度和解剖标志的非线性图像配准迭代细化图谱。使用半自动方法将我们的胎儿大脑图谱划分为八种组织类型：白质、脑室系统、小脑、轴外脑脊液、皮质灰质、深层灰质、脑干和胼胝体。结果：评分者内变异性分析表明这七个解剖标志足够可靠。我们发现，所提出的图谱在自动分割患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 方面优于正常的胎儿大脑图谱。结论：我们公开了一个时空胎儿大脑
ALDO 获汇丰绿色贷款支持印尼循环经济发展
关于 PT Alkindo Naratama Tbk PT Alkindo Naratama Tbk（“ALDO”）是一家上市公司，通过与三家子公司的协同效应，从事造纸和化学品的整合，这三家子公司分别是染料和纺织化学品分销商 PT Swisstex Naratama Indonesia（“Swisstex”）（自 2011 年起）、水基聚合物生产商 PT Alfa Polimer Indonesia（“ALFA”）（自 2013 年起）和再生牛皮纸生产商 PT Eco Paper Indonesia（“ECO”）。ALDO 成立于 1989 年，作为一家牛皮纸加工公司起步，以生产纸管为主要生产线，随后创新了各种由牛皮纸衍生的产品，例如纸管。此外，在发现网上购物和外卖日益增长的趋势鼓励使用更可持续的包装后，公司实施了业务发展战略，进军快速消费品、食品和饮料（F&B）和微型、小型和中型企业（MSME）领域的纸袋市场和纸盒市场。
未检测到的单基因心血管疾病的识别
值为 n。*15 人被诊断为肥厚型心肌病，1 人被诊断为扩张型心肌病，1 人被诊断为限制型心肌病。† 11 人被诊断为扩张型心肌病，6 人被诊断为非缺血性心肌病。‡ 仅限男性半合子。
李法美尼症候群筛检 - 成人
1 全身和脑部 MRI 检查每年进行一次，间隔六个月。乳房 MRI 检查（造影剂和非造影剂）应与脑部 MRI 检查同时进行（但由于造影剂剂量不同，应在不同日期进行）。 2 第一次脑部 MRI 检查应使用钆帕西诺进行造影剂和非造影剂检查；如果正常，则应随后进行非造影剂脑部 MRI 检查。如果患者有恶性肿瘤病史，则所有脑部 MRI 检查都应进行造影剂和非造影剂检查。 3 对于患侧有 PDAC 家族史的患者[1 名一级亲属 (FDR) 或 1 名二级亲属 (SDR)]，请参阅胰腺癌筛查算法临床效果部 V4 经医务人员执行委员会于 2024 年 12 月 17 日批准
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
在大气窗口的室温下在室温下检测到超敏感的杂项
安吉拉·瓦萨内利（Angela Vasanelli），《上级师范大学的物理学转移》，PSL大学，CNRS，索邦大学，巴黎大学Livia的Mohammadreza Saemian CNRS，索邦大学，法国法国巴黎大学，法国， yakko.todorov@phys.ens.com（Y。（M. Saemian）。（Ballow的L.）。0003-0334-1815（D。D. Gacemi）。（E。Rodriguez）。Olivier Lopez和BenoitDarquié，激光物理激光器，CNRS， darquié） l.h.li@leeds.ac.uk（L。li），（L. Li）。https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。 https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）https://orcid.org/0000-0002-1987-4846（A.G。Davies）。https://orcid.org/0000-0001-6912-0535（E. Linfield）