当地可再生能源发展 亚太及日本 (APJ) 超大规模数据中心专家 AirTrunk 和香港主要电力公司中华电力有限公司 (CLP Power) 今天宣布香港最大规模特定场地可再生能源证书 (REC) 采购,以支持其客户 Microsoft 到 2025 年实现 100% 可再生能源的目标。可再生能源发电将来自香港新界 17,000 个地点的本地太阳能场地总装机容量超过 200 兆瓦 (MW)。此次合作遵循按小时计算的可再生能源解决方案,将 Microsoft 在香港的数据中心电力消耗与中华电力新界西 (WENT) 垃圾填埋气发电机组的本地可再生能源相匹配。AirTrunk 首席客户及创新官 Damien Spillane 表示:“作为该地区最大的超大规模数据中心提供商,我们将继续寻找与客户和公用事业提供商合作的机会,以支持云计算的可持续发展。这项协议再次强调,需要多方合作才能帮助行业实现脱碳。” 中华电力客户成功及体验高级总监 Lena Low 表示:“我们很高兴看到越来越多的企业客户承诺采购更大规模和更长期的可再生能源证书,这表明他们致力于长期可持续发展并支持本地可再生能源发展。我们很高兴与 AirTrunk 一起支持微软实现其可再生能源目标。中华电力将继续与我们的商业客户合作,帮助他们节约能源并减少碳足迹,以支持香港特区政府的长期脱碳目标。”
简介:周围动脉疾病(PAD)是糖尿病患者下肢截肢的主要危险因素。不幸的是,先前使用血管内皮生长因子(VEGF)研究治疗性血管生成的临床研究表明,糖尿病患者令人失望的结果,这引起了新型治疗剂的必要性。在缺氧条件下高度上调丙链夹系统(APJ受体/ apelin),并充当血管生成的激活剂。Apelin治疗可改善缺血的非糖尿病模型中的血运重建,但是,其在糖尿病疾病中的血管生成作用仍未得到研究。这项研究探讨了Pyr-Apelin-13对后肢缺血的内皮细胞功能和糖尿病小鼠模型的影响。方法:非糖尿病和糖尿病小鼠接受了股动脉连接以诱导肢体缺血。糖尿病小鼠皮下植入渗透泵28天的渗透泵28天。血流再灌注在手术后4周测量,并用自愿轮评估运动意愿。在体外,牛主动脉内皮细胞(BAEC)暴露于正常(NG)或高葡萄糖(Hg)水平和缺氧。 在VEGF或PYR-APELIN-13刺激下,进行了细胞迁移,增殖和管形成测定。 结果和讨论:与未经治疗的糖尿病小鼠相比,在接受PYR-APELIN-13的糖尿病小鼠中,肢体缺血,血流再灌注,肢体的功能恢复和血管密度得到改善。在体外,牛主动脉内皮细胞(BAEC)暴露于正常(NG)或高葡萄糖(Hg)水平和缺氧。细胞迁移,增殖和管形成测定。结果和讨论:与未经治疗的糖尿病小鼠相比,在接受PYR-APELIN-13的糖尿病小鼠中,肢体缺血,血流再灌注,肢体的功能恢复和血管密度得到改善。在培养的BAEC中,暴露于HG浓度和缺氧会降低VEGF的促血管生成作用,而Apelin促肌启启动效应仍未得到改变。pyr-apelin-13通过AKT/AMPK/ENOS和RHOA/ROCK信号通路在NG或HG浓度和低氧暴露下诱导其促血管生成作用。我们的结果将辅助系统确定为糖尿病患者血管生成治疗的潜在治疗靶点。
a 印度理工学院生物科学与生物工程系 (BSBE),坎普尔,北方邦 208016,印度 b 悉尼科技大学健康研究生院药学专业,悉尼,新南威尔士州 2007,澳大利亚 c 悉尼科技大学澳大利亚补充和整合医学研究中心健康学院,乌尔蒂莫,澳大利亚 d 莫纳什生物医学发现研究所和莫纳什大学生物化学与分子生物学系,克莱顿,维多利亚州 3800,澳大利亚 e 阿德莱德大学化学工程学院,阿德莱德 5005,澳大利亚 f 木浦国立大学药学院和天然药物研究所,全罗南道 58554,韩国 g Naraina Vidya Peeth 机构集团,APJ 阿卜杜勒卡拉姆博士技术大学药学院,勒克瑙,北方邦 0208020,印度 h Pratiksha 药学研究所,古瓦哈提,阿萨姆邦 781026,印度 i 阿萨姆皇家全球大学皇家药学院,古瓦哈提,阿萨姆邦 781035,印度 j 萨维塔医学院全球健康研究中心,萨维塔大学萨维塔医学和技术科学研究所,印度钦奈 k 阿治曼大学医学和生物相关健康科学研究中心,阿拉伯联合酋长国阿治曼 l 洛夫利专业大学药学院,贾朗达尔-德里 GT 路,帕格瓦拉,旁遮普,印度 m 炎症中心,百年研究所和悉尼科技大学,生命科学学院理学院,悉尼,新南威尔士州 2007,澳大利亚
Shyam R. Sihare 博士 APJ 阿卜杜勒卡拉姆政府学院,计算机科学与应用系,印度西尔瓦萨 电子邮件:shyams_sihare1979@rediffmail.com 收到日期:2022 年 3 月 31 日;修订日期:2022 年 4 月 19 日;接受日期:2022 年 5 月 27 日;发表日期:2022 年 10 月 8 日 摘要:量子计算机和经典计算机的图像表示截然不同。在经典计算机中使用位。然而,在量子计算机中使用量子位。在本文中,量子图像表示与经典图像表示相似。为了表示量子图像,使用了量子位及其相关属性。量子成像以前是通过叠加完成的。因此,使用叠加特征实现量子成像。然后使用酉矩阵来表示量子电路。对于量子表示,我们选择了一张适度的图像。为了创建量子电路,使用了 IBM 的 Qiskit 软件和 Anaconda Python。在 IBM 实时计算机和 Aer 模拟器上,运行了 10,000 次的量子电路。IBM 实时计算机中的噪声比 IBM Aer 模拟器中的噪声降低得更多。因此,Aer 模拟器的噪声和量子比特误差高于 IBM 实时计算机。量子电路设计和图像处理均使用 Qiskit 编程完成,该编程是本文末尾的附录。随着拍摄次数的增加,噪声水平进一步降低。当图像以较低的拍摄次数运行时,噪声和量子比特误差会增加。通过电路计算拍摄次数增加完成的量子图像处理、降噪和误差校正。量子图像处理、表示、降噪和误差校正都利用了量子叠加概念。索引词:Aer 模拟器、实时量子计算机、量子图像、量子图像像素、叠加、量子力学。
1位学生,计算机科学系,BBDNIIT,印度勒克瑙2博士APJ Abdul Kalam技术大学,Vistaar Yojna Jankipuram,勒克瑙,印度摘要摘要“健康与健康”移动操作结合了AI,可以增强医疗保健体验。 我们以用户为中心的平台可无缝访问最先进的AI技术。 通过输入症状,我们的高级算法产生了准确的预测,从而赋予了具有宝贵健康见解的个人。 通过与医疗保健专业人员和互动聊天机器人进行在线咨询,我们的应用程序通过优先考虑便利和质量来彻底改变医疗保健。 我们旨在为石膏提供针对其健康状况的全面和有效的解决方案,并在一个新的健康结果中迎来了新时代。 关键字:基于AI的疾病预测模型,医疗保健监测,以用户为中心的界面,虚拟助手。 I. 简介:将医疗保健的未来与“健康与保健”一起,这是一种无缝整合AI以增强医疗体验的移动操作。 我们以用户为中心的平台可轻松访问最先进的AI技术。 通过输入症状,我们的高级算法提供了准确的预测,从而赋予了具有宝贵健康见解的个人。 超越“健康与保健”的意见超越了与真正的医疗保健专业人员的在线咨询,提供专家建议和实质性建议。 交互式聊天机器人通过提供实时指导和信息来增强用户体验。 [1] II。 “健康与保健”是1位学生,计算机科学系,BBDNIIT,印度勒克瑙2博士APJ Abdul Kalam技术大学,Vistaar Yojna Jankipuram,勒克瑙,印度摘要摘要“健康与健康”移动操作结合了AI,可以增强医疗保健体验。我们以用户为中心的平台可无缝访问最先进的AI技术。通过输入症状,我们的高级算法产生了准确的预测,从而赋予了具有宝贵健康见解的个人。通过与医疗保健专业人员和互动聊天机器人进行在线咨询,我们的应用程序通过优先考虑便利和质量来彻底改变医疗保健。我们旨在为石膏提供针对其健康状况的全面和有效的解决方案,并在一个新的健康结果中迎来了新时代。关键字:基于AI的疾病预测模型,医疗保健监测,以用户为中心的界面,虚拟助手。I.简介:将医疗保健的未来与“健康与保健”一起,这是一种无缝整合AI以增强医疗体验的移动操作。我们以用户为中心的平台可轻松访问最先进的AI技术。通过输入症状,我们的高级算法提供了准确的预测,从而赋予了具有宝贵健康见解的个人。超越“健康与保健”的意见超越了与真正的医疗保健专业人员的在线咨询,提供专家建议和实质性建议。交互式聊天机器人通过提供实时指导和信息来增强用户体验。[1] II。 “健康与保健”是[1] II。“健康与保健”是这种协作方法促进了一个全面且相互联系的世界,创新符合更健康的未来的照顾。问题声明:当前的医疗保健景观在提供及时,准确的健康诊断方面面临重大挑战。传统方法通常涉及冗长的过程,有限的可访问性以及与医疗保健专业人员的实时交流。这些障碍会导致延迟治疗,误诊和增加患者焦虑。此外,缺乏将患者与医疗保健专家联系起来的用户友好平台。“健康与保健”作为解决这些紧迫问题的解决方案。通过无缝整合颤音和AI技术,我们的创新移动操作克服了现有医疗保健系统的局限性。该应用程序的直观界面简化了症状输入,而高级AI算法则确保快速准确的预测,从而及时可靠,我们的平台通过与真正的专业人士提供在线咨询,消除地理约束并提供即时访问专家建议,从而弥合了可访问性差距。交互式聊天机器人通过提供实时支持和指导来增加价值。
1 助理教授,管理研究系,DC 管理与技术学院,特里凡得琅,喀拉拉邦 2 教授,管理研究系,DC 管理与技术学院,特里凡得琅,喀拉拉邦 3 研究学者,TKM 工程学院,APJ 阿卜杜勒卡拉姆科技大学 计算机科学工程系 摘要。由经验引起且本质上相对永久的行为变化可定义为学习。行为主义是用于解释学习的主导理论,它试图仅衡量可观察的行为。在人工智能训练中,监督学习和强化学习方法可以帮助机器从反馈中学习并提高其性能,并且当学习者采用人工智能作为学习工具并且人工智能处于他们的理解范围内时,这个过程会影响或偏向学习者。在高等教育中接触人工智能技术可以为学生未来的职业生涯做好准备,因为他们将获得与劳动力市场越来越相关的工具和技能的经验。为了确定人工智能交互对学习的影响,我们收集了来自不同领域的 38 名学生和 15 名教育工作者的经验。我们已经确定了人工智能交互在支架、个性化、挑战和压力方面的不同水平。与高等教育中的近侧发展区 (ZPD) 相一致的不同学习平台的设计和实施也可以与多种学习理论相关联。因此,这种平台的特征也对应于不同的学习理论。关键词。行为学习的古典理论、信息处理理论、人工智能、ZPD、机器学习、人工智能偏见 1. 简介 学习理论通常与实际应用相关,其中理论框架影响教学实践。不同的理论观点产生不同的教学方法和策略,有些理论比其他理论更直接适用于课堂实践。主导教育环境的主要学习理论包括行为主义、建构主义、认知主义、社会互动理论和人本主义理论。 DeCarvalho (1991)、Rogers (1994)、Roseberry-McKibbin & Hedge (2000) 和 Huitt (2009) 对这些理论做出了显著贡献,正如 Jenny Pange 及其同事在 Procedia Social and Behavioral Sciences 中所讨论的那样。古典学习理论是指一组心理学理论,旨在解释人类如何通过经验获得新知识、技能、行为和态度。这些理论出现于 19 世纪末和 20 世纪初,影响了我们对人类学习的理解。有三种主要的古典学习理论:行为主义、认知主义和建构主义。行为主义由 BF Skinner 开创
Sharffenberg, WA、Fleming, MJ,2010。水文建模系统,HEC-HMS 用户手册。美国陆军工程兵团(水文工程中心 -HEC),美国华盛顿特区。Simon, HA,1981。人工智能科学。麻省理工学院出版社,美国马萨诸塞州剑桥。Simonovic, SP,2009。水资源管理:系统方法和工具。联合国教科文组织出版社,法国巴黎/英国伦敦。Simpson, J.、Adler, RF、North, GR,1988。拟议的热带降雨测量任务 (TRMM) 卫星。美国气象学会公报 69,278-295。Skaags, RW、Khaleel, R.,1982。渗透,小流域的水文建模。美国农业工程师学会,美国密歇根州圣约瑟夫。 Smith, L., Turcotte, D., Isacks, B., 1998. 使用离散小波变换的河流流量特性和特征检测。《水文过程》12,233-249。 Southgate, D., Whitaker, M., 1994. 经济进步与环境:一个发展中国家的政策危机。牛津大学出版社。 Sprague, RH, Watson, HJ, 1993. 决策支持系统:将理论付诸实践。Prentice Hall,Englewood Clifts,NJ Tecle, A., Duckstein, L., 1994. 多准则决策制定概念,载于:Bogardi Janos J.、Hans-Peter, N. (Eds.),《水资源管理中的多准则决策分析》。联合国教科文组织国际水文计划,法国巴黎。 Tian, Y., Peters-Lidard, CD, 2010. 卫星降水测量不确定性全球图。地球物理研究快报 37,doi:10.1029/2010GL046008。Turban, E.,2007。决策支持和商业智能系统。Pearson Prentice Hall,美国新泽西州 Upper Saddle River。USDA,1986。TR-55:小型流域城市水文学。美国农业部;国家资源保护局 (NCRS),华盛顿。USDA,2004。国家工程手册,第 630 部分:水文学:暴雨直接径流估算。自然资源保护局 (NRCS),美国农业部,华盛顿特区,美国。van Ast, AJ,2000。国际河流流域互动管理;北美和西欧的经验。地球物理学和化学,B 部分:水文学、海洋和大气 25,325-328。 van Dam, AA、Kelderman, P.、Kansiime, F.、Dardona, A.,2007 年。乌干达(东非)维多利亚湖附近纸莎草湿地氮滞留模拟模型。湿地生态与管理 15, 469-480。 van der Knijff, JM, Younis, J., de Roo, APJ, 2010。LISFLOOD:基于 GIS 的流域规模水平衡和洪水模拟分布式模型。国际地理信息科学杂志 24, 189-212。 van Griensven, A., Alvarez-Mieles, M., 2009。Abras de Mantequilla 湿地和影响区域的环境监测。联合国教科文组织-IHE,荷兰代尔夫特。 van Griensven, A.、Xuan, Y.、Haguma, D.、Niyonzima, W., 2008。使用遥感数据和建模了解河流湿地集水区过程,收录于:Sánchez-Marrè, M.、Béjar, J.、Comas, J.、Rizzoli, AE、Guariso, G. (Eds.),国际环境建模与软件大会。iEMSs,西班牙巴塞罗那,第 462-469 页。Vernimmen, RRE、Hooijer, A.、Mamenun, Aldrian, E.、van Dijk,AIJM,2012 年。印度尼西亚干旱监测卫星降雨数据的评估和偏差校正。水文与地球系统科学杂志 16,133-146。 Villa-Cox, G.、Arias-Hidalgo, M.、Mino, S.、Delgado-Cabrera, L.,2011。情景描述、管理选项和相关指标:Abras de Mantequilla 案例研究情况说明书,WP7。 WETWin 项目,ESPOL 大学,厄瓜多尔瓜亚基尔。
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