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一种自幂的简约血糖仪：一种可持续的一次性护理设备的精益方法
需求，可能会溢出可用的资源和能力。可以在患者附近提供体外诊断和直接健康信息，而无需培训良好的技术人员和实力基础设施，这在很大程度上证明是患者跟踪的最佳解决方案，[2,3]患者的自我诊断，自我监测和质量改善了生活质量，因此，可以提供良好的技术人员和实力良好的解决方案。[4-6]此外，它促进了早期发现和开始治疗，这可以大大降低复杂的风险，包括心脏病，肾衰竭，失明甚至死亡。如今，大多数商业可用的POC设备都采用了Col-Orimetric技术，这些技术仅提供最小的“是/否”答案或半标准分析，并可能导致人为错误。[7,8]另外，还可以使用数字POC设备。但是，它们是可负担的，也是可持续的，并导致电气和电子设备（WEEE）的浪费增加。[9,10]尽管POC诊断的分析性能已大大提高，但几个挑战，包括质量评估，系统集成，数据管理解决方案以及最重要的是，权力自治仍然没有解决。[7]这些对于开发可持续且真正独立的POC诊断
一项关于不确定性关系和量子测量的调查：物质方法中有利可图的简约参数
这项调查试图调查有关不确定性关系（UR）和量子测量（QMS）的普遍哲学的真理和定义。相应的哲学被称为未经证实的争议，被揭示为基于六个基本戒律。，但有人发现所有各自的戒律都被无法克服的义务抹黑。因此，关于ur，所指的哲学揭示了一个自我是一种不合理的神话。然后，您的出现是短暂的历史惯例，或者是简单且有限的数学公式，而没有任何必要的物理学。这样的发现加强了狄拉克的预测，即“以目前的形式无法在未来的物理学中生存”。您的著名方面激励着对QMS相关辩论的重新考虑。主要是表明，正确地，您与QM的真实描述没有任何必要的联系。对于此类描述，有必要从数学上，可观察到的量子可被视为随机变量。用单个采样的测量场景，例如波函数崩溃或Schr odinger的Cat Thought实验，被揭示为无用的发明。我们建议将QM描述为随机数据的传输过程。请注意，对于现有的量子辩论，上述UR – QMS重新估计，在问题方法中为有利可图的简约辩论提供了一些论点。这些辩论的无效方面也必须重新考虑，可能或多或少地投机愿景。
PowerPoint 演示文稿
基于线粒体 DNA 序列的 Scrobipalpulopsis aguilaensis sp. nov. 和 Gnorimoschemini 代表的两个最简约树（453 步）的严格一致性。显示引导值 ≥ 50。
独家专访 ATR 首席执行官 Stefano Bortoli
座椅吸引力 Acro 的最新产品 6FB 系列（固定靠背）座椅（之前称为 6LC）遵循了公司的原则，即重量最轻的固定靠背座椅，活动部件很少，同时通过简单但宽敞的设计保持乘客的舒适度。Acro 消除了不必要的层，并在座椅靠背中使用了碳复合材料，这是其设计简约使命的一部分，但同时减轻了重量，并增加了座椅的吸引力和舒适度。Barnett 说：“这款新颖创新的产品设计简单，空间利用巧妙，能够独特地适应重新定义的后 COVID 客舱环境。”“6FB 系列的简约外形，活动部件更少，使深度清洁更容易、更有效，同时提供灵活性选择❱❱❱
引文：Caffo, B. S.、D'Asaro, F. A.、d'Avila Garcez, A. S. 和 Raffinetti, E. (2022)。社论：金融和医疗保健领域可解释的人工智能模型和方法。人工智能前沿，5，doi：10.3389/frai.2022.970246
被认为可能会迅速发生（Aziz 和 Dowling，2019 年；Shaheen，2021 年）。算法可以诊断我们的疾病、预测我们的康复情况、预测最佳治疗方法、确定我们是否能获得贷款、为我们投资以及确定商品和服务的成本。我们能信任那些驾驶我们的汽车并为我们做出医疗和财务决策的算法吗？具体而言，信任仍然是医疗保健、金融和其他领域大规模采用 AI 的关键要素。这种信任需要能够识别算法如何设计特征来创建预测、诊断或预报，以及算法能够推广到新设置的能力，与用于创建算法的训练、测试和验证数据集无关。在经典统计模型中，简约性、研究设计和建模选择是获得模型的可解释性、可推广性和信任的基础。现代人工智能工程师对研究设计拥有同样的控制权，但经常尝试自动化许多建模选择。然而，在具有数百万个参数（权重）的模型中，实现简约性往往是不现实的。因此，可解释人工智能的目标可以理解为在复杂模型中创建简约性变体的能力，目的是通过检测实际影响评估现象的因素来产生对算法的信任。应强调后一点，即可解释人工智能，理想情况下，它识别对结果影响最大的特征或特征组合，以便：激发未来研究，构建次级简约模型，并通过将特征重要性与已知或假设的机制相匹配来建立对算法的信任。由于缺乏信任，人工智能系统在医疗保健和金融领域的实际部署受到了阻碍。可解释性被视为提高复杂人工智能系统信任度和责任感的关键步骤。在医疗保健领域，患者、护理人员和监管机构需要能够解释和信任人工智能系统，才能将其投入使用。同样，如果没有可解释性，金融系统也不太可能满足该领域的严格规定。在每个领域，都需要可解释性来在复杂模型中创建简约性。可能需要新的专门算法和可视化技术来为这些复杂系统提供窗口。还需要新的指标，提供结果的公平比较、权衡和在生产使用之前测量解释的保真度。需要更加专注、面向应用的工作，因为可解释的人工智能为人工智能的信任和问责制提供了基础。虽然本期特刊的核心主题是可解释性，但其核心是信任算法输出。这个多方面的主题至少包括：严格的验证以及评估可解释性和可推广性的方法。本期特刊中的每篇稿件都涉及一个或多个核心问题。
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产品目录 - Caddy Robotics
Caddybot B6具有简约的设计。紧凑的尺寸和前向的C形身体使机器人只需清除22英寸，使其成为复杂且拥挤的环境中的理想选择。该机器人的可移动后盖具有流线型设计，使其更紧凑。通过自主路径计划，机器人可以将客户带到最佳路径上，从而改善客户体验并减少服务员工作量。