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根据DIN EN ISO 15189：2014
医疗实验室根据DIN EN ISO 15189：2014满足要求，以进行本系统中列出的合格评估活动。医疗实验室可以符合其他法定和规范性要求，包括相关部门计划中的规定要求
DEMIR, Sercan、GUNDUZ、Mehmet Akif、KAYIKCI, Yasanur 和 PAKSOY, Turan (2022)。智能和可持续供应链的准备和成熟度：一个模型
云计算 用于管理整个供应链中海量数据的开放系统和同步通信系统（Antonopoulos 和 Gillam 2010；Marston 等人，2011） 网络安全 通过融合技术、流程和实践，保护网络、设备、数据和软件程序免受网络攻击（Flatt 等人，2016；Von Solms 和 Van Niekerk，2013） 大数据与分析 广泛利用从 ERP、CRM、MES、SRM 和 SCM 系统收集的数据来做出优化的实时决策（Morabito，2015；Sharma 和 Pandey，2020） 人工智能 AI 是工业 4.0 背后的大脑。人工智能算法可以优化制造运营并构建弹性供应链，从而快速响应和适应市场变化（Dopico 等人，2016 年；Lee 等人，2018 年）机器学习 ML 算法发现数据中的模式和供应链网络的成功因素，同时这些算法不断从过程中学习。结合物联网传感器和数据分析，ML 可以实时优化供应链网络（Candanedo 等人，2018 年；Diez-Olivan 等人，2019 年）区块链技术 BCT 建立了高效透明的供应链网络，可以以多种方式应用于供应链网络，例如智能合约、版权保护、小额支付、设备跟踪或身份管理（Bodkhe 等人，2020 年；Yaga 等人，2019 年）
引用这篇文章Rachana PM，Sekar I，Parthiban KT，Raj SV，Akshay FM，Singh D，Sivakumar B，Kiruba M，Murthy MS。生态投资：量化
进行了研究，以量化印度泰米尔纳德邦的小型和边缘农民建立的多功能农业验证（MFA）系统的固相潜力。MFA由在0.75英亩土地上的四个四边形和边界树木上跨越316种多功能树和灌木。结果表明，不同树和灌木种类的地上和地下碳库存的显着差异。neolamarckia cadamba分别记录了70.65千克树-1和18.37 kg树-1的最高地下库存。由植被隔离的总碳为3.82吨（3823.94千克），对四元素II（1591.85 kg）的贡献最高，最低的是边界树（132.30 kg）。土壤有机碳（SOC）库存随着深度的增加而降低，在0-20 cm层中观察到最大库存。研究期间，SOC股票的总变化为12.99 mg ha -1，碳固存速率为0.18 mg ha -1 yr -1。植被和土壤的总碳含量为311.4美元（植被的140.3美元，土壤中的171.1美元）。这些发现突出了MFA系统在碳隔离和缓解气候变化中的重要潜力，特别是对于发展中国家的小型和边缘农民而言。
摘要总裁兼首席执行官阿克伦社区基金会阿克伦，俄亥俄州_________________________________________________________________________________________________________________________________
摘要总裁兼首席执行官阿克伦社区基金会阿克伦基金会，俄亥俄州_____________________________________________________________________________________________________________________________是从当地工业家埃德温·肖（Edwin Shaw Shaw）的遗产中，阿克伦社区基金会（Akron Community Foundation）的遗产100万美元遗赠，今天是305毫米慈善慈善机构，与越来越多的慈善机构具有越来越多的家族，拥有了近900美元的慈善享受。该基金会的使命是通过建立永久性捐赠和提供慈善领导才能提高更大阿克伦的生活质量，使捐助者能够对社区进行持久的投资。基金会已成为社区的冠军和持久慈善事业的冠军和创造者，并自豪地建立了一种热情的文化，该文化吸引了捐助者，家庭，专业顾问和非营利组织领导者，以加强当今和未来的社区。基金会将在2025年庆祝成立70周年。2024年12月，萨米特县建立了Summit Health and Safety Innovation Fund，这是一个单独的，免税的基金会慈善组织，被称为支持组织。该基金将使Summit County居民的长期健康和安全受益，并计划在2025年初从Summit County的阿片类阿片类诉讼结算基金获得45mm的初始捐款。该基金应由基金会的保护下的一个单独的志愿委员会管辖。John T. Petures，Jr。曾担任该基金会的总裁兼首席执行官已有16多年的历史，并宣布打算在2025年中期退休该组织。 结果，董事会已开始进行全国搜索以寻求其继任者。John T. Petures，Jr。曾担任该基金会的总裁兼首席执行官已有16多年的历史，并宣布打算在2025年中期退休该组织。结果，董事会已开始进行全国搜索以寻求其继任者。总裁兼首席执行官向董事会报告并直接监督：副总裁社区投资，副总裁营销与通讯，副总裁兼首席发展官，副总裁兼首席财务官，执行助理；总人员22。其他重要关系包括捐助者及其代表，投资顾问，公共和私营部门社区领导者，媒体成员和外部顾问。总裁兼首席执行官在与基金会目标实现有关的所有事项中为董事会提供专业领导和援助；实施董事会政策；指导并监督基金会的总体战略方向，赠款，发展，沟通和行政活动；并管理3.7毫米的运营预算。资格和经验候选人可能来自各种专业背景：可比社区基金会的高管；一个复杂的非营利组织的高管，负责为社区提供服务；一个“＃2”或类似组织的其他高级领导者，他们准备晋升为首席执行官职位；经验丰富的营利性领导者，具有非营利组织的服务背景，并对这种职业道路有兴趣。成功的候选人将拥有实现组织成长的历史，这是他们领导的直接结果。需要学士学位；高级学位是首选。作为认证筹款高管的身份是可取的。
Semih Akin 的简历 - SEMI 实验室
3. JT. Tsai Ψ、S. Akin、F. Zhou、DF. Bahr、MBG. Jun*，“聚合物基材导电应用上金属粉末冷喷涂沉积的模拟与表征”，ASME 国际制造科学与工程会议，美国俄亥俄州辛辛那提，(2020)，(https://doi.org/10.1115/MSEC2020-8461) 2。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Xie, Y., Tian, K., Huang, F., Chen, Y., Lau, O., Feng, G., Du, J., Chu, B., Shi, T., Zhao, J., Cai, Y., Hu, X., Akinwunmi, B., Huang, J., Zhang, CJP, & Ming, W.-K. (2021). 新冠疫情前和疫情期间人工智能临床医生的偏好：离散选择实验和倾向得分匹配研究。医学互联网研究杂志，23(3)，文章 e26997。https://doi.org/10.2196/26997
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 暨南大学国际学院，广州，中国 3 南安普顿大学社会科学学院，南安普顿，英国 4 香港理工大学应用数学系，香港，香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院，河南，中国 6 北京师范大学（珠海）应用数学学院，珠海，中国 7 布莱根妇女医院妇产科，马萨诸塞州波士顿，美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，伦敦，英国 10 香港大学公共卫生学院，香港，香港 * 这些作者的贡献相同
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
出版详情：Shen, J., Chen, J., Zheng, Z., Zheng, J., Liu, Z., Song, J., Wong, SY, Wang, X., Huang, M., Fang, P.-H., Jiang, B., Tsang, W., He, Z., Liu, T., Akinwunmi, B., Wang, CC, Zhang, CJP, Huang, J., & Ming, W.-K. (2020)。一种用于诊断妊娠期糖尿病的创新型人工智能应用程序 (GDM-AI)：开发研究。医学互联网研究杂志，22(9)，文章 e21573。https://doi.org/10.2196/21573
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 中山大学肿瘤防治中心，广州，中国 3 暨南大学信息科学与技术学院，广州，中国 4 暨南大学国际学院，广州，中国 5 中山大学国际关系学院，广州，中国 6 暨南大学新闻与传播学院，广州，中国 7 格罗宁根大学经济与商学院，格罗宁根，荷兰 8 布莱根妇女医院妇产科，波士顿，美国 9 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，波士顿，美国 10 香港中文大学妇产科，香港，香港 11 香港大学公共卫生学院，香港，香港 12 香港中文大学流行病学与公共卫生系环境与健康多学科合作研究中心英国伦敦帝国理工学院圣玛丽校区公共卫生学院生物统计学专业 * 这些作者的贡献相同
德国光伏现状
图1：光伏扩张以实现能源领域的气候中和，研究按执行机构和情景命名。不同的情景对于边界条件做出了不同的假设，例如能源进口、效率改进和接受度。有些研究仅关注电力系统，有些研究则关注整个能源系统。 EEG 2023 预计到 2030 年光伏发电量将扩大到 215 GW P，到 2040 年将扩大到 400 GW P。预计到 2026 年，年净增量将达到 22 GW P 的峰值。旧系统也越来越需要被替换。这些替代设施目前并不重要，但一旦全面投入使用，预计使用寿命将近 30 年，其发电量将增加到每年约 15 GW P。 2013 年至 2018 年间，平均安装量仅为 1.9 GW P/a（图 2）。扩展