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引用：Omotayo，T和Moghayedi，A和Awuzie，B和Ajayi，S（2021）Smart Campuses的基础设施元素：书目分析。 Sustainab
摘要：可持续发展可以在微观层次上实现，并且在世界各地拥有智能校园为实现全市范围的智慧提供了机会。在在校园中获得智慧的过程中，必须研究需要注意的要素。Smart Campuses上有许多出版物，这项调查使用了文献计量分析方法来识别过去十年来生产的此类出版物。由578个节点和3217个边缘组成的矩阵是由285个Smart Campus建筑和采购的出版物开发的。通过文献计量分析产生了15个集群主题。发现中国在Smart Campus上贡献了所有发表文章的48.4％。这些发现提出了群集主题的框架，该框架是建筑或重新利用，技术和IT网络，持续改进以及智能学习和教学管理的四个广泛基础架构领域。确定的发现的含义是，IT项目管理，传统采购策略以及新工程合同（NEC）和联合合同法庭（JCT）等合同的标准形式适用于智能城市的采购。
20025年1月的赞助奖项
支持，伯大尼；安德森，金；在乎，艾莉森；林，hsiu-fen； Reckdenwald，艾米；维拉尔巴，卡琳娜（Karina）创建了一个佛罗里达州更安全的蓝图：了解佛罗里达州家庭暴力服务的需求和可用性，以结束家庭暴力$ 257,384社区创新与教育学院
••Home伏都将获得著名的IF Design Award 2025
关于层压载体是领先的储能开发商。我们为全球电信，商业，工业和住宅设施内的企业构建了基于锂离子电池技术建立的储能和优化解决方案。Polarium成立于2015年，认为安全，智能和可持续的储能解决方案将是增强过渡到真正可持续的能源未来的关键。我们是通过实现可再生能源，电气化和间歇性电源来促进可持续能源转型的影响业务。我们的尖端且易于适应的模块化电池技术使我们能够在当今和明天开发最先进的可持续能源存储和优化解决方案的最前沿。Polarium是一家总部位于斯德哥尔摩的企业家公司，在瑞典，南非和越南以及全球的客户生产。
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。
糖尿病患者的奖励奖励
全天摄入碳水化合物。必须考虑并衡量我这么年轻的我吃的东西很难。”值得庆幸的是，在过去的50年中，情况发生了巨大变化，尤其是在过去的12个月中，随着欢乐的开始使用胰岛素泵这是一种小型电子设备，可释放您身体需求的常规胰岛素，因此她不再需要每天注射。Joy现在还戴上Dexcom - 放在手臂上的自动血糖监测仪，并连接到手机上的应用程序，该应用程序记录了所有健康数据。乔伊说：“技术的最新进展一直在改变我的生活。我希望其他人知道，如果您接受1型糖尿病诊断，您仍然可以做任何事情！只要注意，请务必携带准备，以防万一，以防您获得所有可用的支持，并在您的糖尿病诊所聆听您的专业护士，营养师和顾问。我一直是我的宝贵建议来源。我喜欢摄影，跋涉穿过丛林，爬山，去过像婆罗洲和爪哇这样的地方，被野生大象指控，并在活火山的顶部打破了我的腿。我经历了很多冒险 - 我的糖尿病从未阻止我！”糖尿病专家护士安娜·玛丽·杰森（Anna-Marie Jesson）说：“我们的目标是让患者拥有长期，健康且充实的生活，并患有糖尿病，而没有糖尿病控制自己的生活。1型糖尿病依赖于每周7天24小时的胰岛素注射或输液，而仅在1922年才发现胰岛素 - 因此，Joy一直使用胰岛素一半的时间！她看到了许多积极的变化，我们期待着未来50年的更多发展。”
Bioasia 2025宣布新加坡教授帕特里克·坦（Patrick Tan）
帕特里克·坦（Patrick Tan）教授对癌症基因组学和人群健康领域的贡献在全球范围内得到认可。他的研究导致了癌症生物学的开创性发现，尤其是在胃肠道癌中，并鉴定了针对靶向疗法的新型生物标志物。确切地说，TAN教授率领新加坡的国家精密医学计划，该计划将先进的基因组研究与人工智能相结合，以创建预防疾病和治疗的预测模型。