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2022 年年度报告 - 投资打造更美好的未来 - 丹佛斯
• 此外，随着对生产能力和数字化转型的投资达到创纪录水平，我们的目标是改善对客户的服务。我们在 2022 年面临着前所未有的挑战，这对我们的客户产生了影响。我很自豪地看到我们的团队如何与客户和合作伙伴一起不知疲倦地工作，以处理供应链中断、通货膨胀和成本异常上升、疫情封锁、对赛米控丹佛斯的网络攻击以及我们退出俄罗斯等问题。我们每天都与乌克兰同事保持联系，因为他们继续面临极其困难的时期。安全永远是第一位的，我们正在尽一切努力确保我们在乌克兰的团队安全，并尽我们所能提供支持。
2022 年年度报告 - 投资打造更美好的未来 - 丹佛斯
• 此外，随着对生产能力和数字化转型的投资达到创纪录水平，我们的目标是改善对客户的服务。我们在 2022 年面临着前所未有的挑战，这对我们的客户产生了影响。我很自豪地看到我们的团队如何与客户和合作伙伴一起不知疲倦地工作，以应对供应链中断、通货膨胀和成本的急剧上升、疫情封锁、对赛米控丹佛斯的网络攻击以及我们退出俄罗斯等问题。我们每天都与乌克兰同事保持联系，因为他们继续面临极其困难的时期。安全永远是第一位的，我们正在尽一切努力确保我们在乌克兰的团队安全，并尽我们所能提供支持。
观察更美好的世界 - Vaisala
各种全球大趋势都是变革性转变，为维萨拉提供了创新的源泉和增长的机会。在维萨拉发挥关键作用的众多大趋势中，对维萨拉来说最具战略意义的是气候变化、可再生能源、资源效率以及福祉和健康。我们与客户一起，为这些大趋势带来的紧迫的社会、环境和工业需求和挑战创造解决方案。
蓬勃发展的可持续蓝色经济，共创美好未来
4 联合国全球契约蓝色复原力简报：迈向更具复原力和可持续性的蓝色经济，为科学与产业联合行动与合作提供机遇。可持续海洋商业行动平台 https://ungc-communications-assets.s3.amazonaws.com/docs/publications/Towards-a-More-Resilient-and-Sustainable-Blue-Economy.pdf
为东北工业制造更美好的未来
该计划于 2018 年 5 月启动，已证明取得了巨大成功，为该地区带来了益处，吸引了全国的关注，赢得了良好的声誉，同时帮助将一些值得关注的新产品和创新推向市场。 迄今为止，它已向该地区的制造商提供了近 200 万英镑的赠款资金，并为 300 多家中小企业提供实践和研究支持，从个体经营者到拥有数百名员工的企业。 该计划将持续到 2023 年 6 月，目前正在讨论在欧洲区域发展 (ERDF) 基金结束后，该地区如何继续获得这一重要支持。 这项开创性的 1090 万英镑计划部分由 ERDF（投资 580 万英镑）以及桑德兰大学和工业界资助。该项目为东北 LEP 地区符合条件的中小企业提供一系列援助，使他们能够访问并利用大学教职员工的重要学术资源
8 种员工参与策略，打造更美好的工作场所......
建造房屋从底部开始打好地基，而不是屋顶！组织做出任何重大决定时，都应从最低层开始——您的员工。进行问卷调查，让您的员工表达他们的意见和担忧。这项研究显示，六分之一的员工非常不开心，他们正在寻找新工作。调查可能是推动员工敬业度战略的最佳方式。您征求他们的意见越多，他们就越感到受尊重、有权利、受尊重，并觉得自己属于组织。
创新创造更美好的世界
生物系统和生物体分子水平研究的进步为未来几十年的创新提供了可能。激动人心的尖端科学将增加医学、农业和工业领域实现巨大飞跃的可能性。充分利用生物技术的巨大潜力是抗击疾病和饥饿、提高生产效率和减少生态影响的关键。
通过工程创造更美好的世界
追求卓越、追求卓越。教育是最重要的。在我的成长岁月中，我有幸与祖父共度了充足的时光，他用他的才智和智慧滋养了我。我永远心存感激，珍惜所得到的一切。简而言之，我不是一个只专注于一门学科的孩子。在我的学生时代，攻读科学和工程学的女孩被认为是“聪明的”。我想变得聪明，所以我追求科学。与此同时，我也对时尚、舞蹈和唱歌等“世界的另一边”的东西很感兴趣。我的四个学位中有三个是科学：化学、液晶科学和物理化学。令人兴奋的是进入工程学。我被凯斯西储大学录取，成为该校第一位女性
利用人工智能进行解剖学教学、学习和评估：通向更美好未来的道路
摘要：解剖学是医学本科课程的早期课程。由于人体的复杂性，该学科内容丰富且变化多端。在医学教育的初期，学生经常面临学习限制，这往往导致学业成绩不断下降。因此，人们一直在努力开发新课程，并采用新的教学、学习和评估方法，旨在逻辑学习和长期保留解剖知识，这是所有医学实践的支柱。近年来，人工智能 (AI) 越来越受欢迎。人工智能使用机器学习模型来存储、计算、分析甚至扩充大量数据，以便在需要时检索，同时机器本身也可以进行深度学习编程，通过复杂的神经网络提高自身的效率。将人工智能融入教育有许多具体的好处，包括深度学习、大量电子数据存储、远程教学、更少的人员参与教学、响应者的快速反馈、创新的评估方法和用户友好的替代方案。人工智能长期以来一直是医学诊断和治疗计划的一部分。关于人工智能在临床环境中的应用，例如在放射学中，有大量的文献，但据我们所知，关于人工智能在解剖学教学、学习和评估中的发表数据很少。在本综述中，我们重点介绍了最近用于解剖学教学的新型和先进的人工智能技术，例如人工神经网络 (ANN) 或更复杂的卷积神经网络 (CNN) 和贝叶斯 U-Net。我们还讨论了在医学教育中使用人工智能的主要优势和局限性，以及在 COVID-19 大流行期间从人工智能应用中吸取的教训。未来，在解剖学教育中使用人工智能进行研究可能有利于学生发展专业知识，也有利于教师为这一庞大而复杂的学科开发更好的教学方法，尤其是在许多医学院尸体越来越稀缺的情况下。我们还提出了一些新颖的例子，说明如何结合人工智能来提供增强现实体验，特别是参考人体的复杂区域，例如大脑中的神经通路、胚胎中的复杂发育过程或复杂的微型区域，例如中耳和内耳。人工智能可以改变评估技术的面貌，并拓宽其维度以适应个体学习者。