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抗击流行病，建设更健康、更美好的世界……
要实现将HTM作为公共卫生威胁的使命，我们必须更多地专注于进行以人为本的催化，以人为中心的投资，这刺激了更快的进步。我们将特别强调减少三种疾病的新感染，以解决结构性障碍并利用预防工具和方法中的创新。反对艾滋病毒，我们将通过更公平的服务交付模型来关注预防艾滋病毒和治疗范围差距，这更好地适合人们的需求，特别着重于关键和其他最脆弱的群体。反对结核病，我们必须解决限制预防和治疗计划的访问和质量的全持续漏洞，障碍和差距。反对疟疾，我们将专注于提供更多以人为中心的综合干预措施，以更好地与个别社区的环境和需求保持一致，同时解决公平获取的障碍，提高服务质量，解决抵抗力并展示消除道路。与HTM这样的强大病原体作斗争没有中间立场：我们要么赢或输。我们的新策略是建议和加倍我们的集体努力，以便我们最终击败了HTM - 三个仍然杀死了数百万，尤其是来自最贫穷，最脆弱，最脆弱和最边缘化社区的大流行。
共同建立一个更绿色，更公平，独立
本协议对紧迫社会问题做出了大胆的行动，包括更负担得起的房屋和针对租户的新协议。它提供了加速我们对气候紧急情况的反应所需的步骤，包括对积极旅行的支持，对海洋地区的新保护以及改善房屋的能源效率的一步。它致力于我们共同努力改革公共服务，包括改革教育体系和建立国家护理服务，并建立更平等的苏格兰。，它重申了我们对独立的共同承诺，并确保苏格兰人民对该国的宪法未来有发言权，强调了最近大选中明确的民主授权。
更实用、更自适应的在线量子态学习算法
假设我们有一个可以产生量子态的量子装置或物理过程。通过反复使用该装置，我们可以准备该状态的许多副本，然后可以测量每个副本。量子态学习的目标是根据各种测量结果学习状态的近似描述。为了获得未知量子态的完整表征，最著名的方法是进行量子态断层扫描 [ NC10 ]，这具有重要的实践和理论意义。具体来说，状态断层扫描的目标是重建在 ε 迹距离内近似目标未知状态 ρ 的完整密度矩阵。一般来说，-量子比特量子态由大约 2 2 n 个实参数描述，这些参数的完整断层扫描成本相当高昂。在最坏情况下，完全重建未知状态需要指数级的状态副本 [ OW16 ， HHJ + 17 ]。任意 50 个-量子比特状态的断层扫描成本已经非常昂贵。
使连接的世界成为更安全，更聪明的地方
电网越来越多地数字化，并与传感器和控制单元，所谓的IoT节点相连。，但是每个节点的容量有限，并且容易受到黑客攻击的攻击。作为数字解决方案提供商，可帮助电网运营商优化功率利用率，增加功率可访问性并降低运营成本，Addsecure一直提倡在电网中解决网络安全性。为开发并展示了为能源领域创建更安全网络的新方法，Addsecure加入了国际项目Cissan（由安全意识到的节点支持的集体智能）。与六个不同国家的合作伙伴联系，该项目将研究一种新的方法，用于连接物联网节点，其中包括AI和区块链技术，以优化网络操作并使其更安全。
更安全，更聪明，绿色，UPS电池系统
Zincblue2电池面板和电池模块具有紧凑而轻巧的镍锌电池设计，可利用交通柜中的更多未使用的空间。唯一的电池面板可以适合33倍型柜侧面正常未使用的空间。设计允许多次滑入安装，不需要额外的安装，而架子/机架电池模块设计具有较低的轮廓，以允许更多电池堆叠。Zincblue2组件可以安全地安装在交通柜中的空间和成本，因为它们没有危险的材料，并且很少产生热量。
更安全的滚动
本研究是艺术与人文研究委员会 (AHRC) 资助项目的一部分（“了解细胞：脆弱性、暴力和干预”，首席研究员：Kaitlyn Regehr 博士，共同研究员：Nicola Shaughnessy 教授），另外还得到了伦敦大学学院公共政策快速反应基金的支持。该项目与伦敦大学学院和肯特大学合作进行。作者谨向所有参与研究的人表示衷心的感谢，包括抽出时间接受采访的年轻人和学校领导。还要感谢指导该项目的更广泛的研究团队和专家，特别是 Idil Cambazoglu 在数据转录、分析和管理方面的支持，Alfie Turner 在参与者招募和采访年轻人方面的支持，以及 Margaret Mulholland 和学校和学院领导协会 (ASCL) 团队在整个研究过程中提供的宝贵支持和合作。
用更智能的AI
抽象的人工智能（AI）是计算机科学的主要分支，该分支允许高级机器解释和分析研究医学领域的近期CHALLENGES的复杂医疗保健数据。在该系统文献综述中检查了医疗保健中AI应用的当前状态，强调了技术的成就，困难和潜力。通过对同行评审的出版物进行广泛的分析，强调了在卫生保健环境中使用的AI技术广度，例如机器人，计算机视觉，机器学习和自然语言处理。它讨论了定制的医学，预测分析，疾病检测和治疗计划如何只是AI驱动技术正在转变的医疗保健提供领域。根据投资银行Goldman Sachs的研究，可以用人工智能（AI）代替3亿全职员工。在美国和欧洲，它可能会取代25％的劳动职责，但这也可能导致生产率提高和新工作的创造。此外，最终可能会导致生产产品和服务的全球年度价值增长7％。此外，纸质项目大约有25％的所有雇用可能完全由AI执行，而在美国和欧洲，三分之二的工作”受到了一定程度的AI自动化。“根据OpenAI和宾夕法尼亚大学的研究，受过劳动力自动化影响的最有可能受到劳动力自动化的群体是每年受过教育的白领工人。根据麦肯锡全球研究所的研究，数字化，机器人和人工智能的发展，可能需要全球至少14％的工人在2030年之前换工作。
更正和澄清报告
简介 更正和澄清报告 (CCR) 是 Green Seal 对所有对 Green Seal 标准所作非实质性修改的公开记录。由于 CCR 对标准的影响较小，因此无需经过公众意见征询流程。实质性变更可能会提高或降低健康和环境领导力的标准，而这些变更则需要经过 Green Seal 严格的利益相关者参与流程，包括 30 天的公众意见征询期。 CCR 的发布时间表 更正和澄清报告每季度的最后一个星期五发布一次（目前为 1 月、4 月、7 月和 10 月）。这些报告可在 Green Seal 的网站上获取。 1 标准的版本号 虽然标准的文本经过澄清或更正，但标准的版本号（例如，GS-8 标准，第 5.5 版）在更正和澄清报告之后保持不变。我们基于利益相关者的流程虽然非实质性变更不会公开征求公众意见，但 Green Seal 仍然欢迎利益相关者就标准文本的所有问题提出意见。我们鼓励任何感兴趣的一方或个人通过 Green Seal 的网站联系表、电子邮件或电话提交对 Green Seal 标准的反馈。澄清 Green Seal 会定期发现标准文本中的问题。在某些情况下，要求的措辞可能会导致误解。在这些情况下，Green Seal 会通过删除或添加文本来澄清标准文本。澄清背后的意图和原因总结在更正和澄清报告中。更正 Green Seal 标准会接受定期的质量审查，在此期间可能会发现错误。错误的示例包括拼写错误、语法错误、文本放错位置、信息遗漏以及标准内的不一致之处。错误的背景和更正的解释总结在更正和澄清报告中。有关 CCR 内红线文本的信息 CCR 使用与绿色印章标准修订提案一致的格式来描述标准的先前版本和当前版本之间的差异。