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标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
谭托克·森医院的智能病房的演变（...
Ms Terenna Ng Yun Li, Executive, Nursing & Critical Care Ops, Ms Shirlene Toh, Principal Occupational Therapist, Allied Health Rehab, Ms Glenda Lee, Deputy Director, Facilities Project Services, Ms Guo Huiling, Senior Epidemiologist, OCEAN, Ms Kara Koh, Assistant Director, IT Office, Mr Yakob Bin Haron, Senior Manager, Biomedical Engineering, Ms. Xie Sihui,药房主要药剂师，李·耶女士，通用医学副顾问，
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名
- 数字位“对于任何人来说，这一定很容易地识别签名是真实的，但除合法签名者以外的任何人都不可能生产它” - 密码学的新方向（1976）
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
巴黎理工学院治理的演变
除了治理方面的变革之外，政府还希望，巴黎综合理工学院能够根据多份报告以及巴黎综合理工学院国际科学理事会的建议，全权承担目前分布在其所有机构的研究职能。该研究所的研究和创新确实必须受益于行政和组织简化，以尽可能地为其国际影响力和国民经济做出贡献，特别是通过积极参与绿色再工业化项目和加强我们的工业和数字主权。
生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
ERP系统的全面演变
ERP系统从僵化的本地解决方案到敏捷，云本地平台的演变彻底改变了组织管理。今天，ERP系统涵盖了各种行业和功能，从财务管理到供应链优化。本文综合了突出的ERP系统的功能 - SAP，Oracle，MRI，ISCALA，PEOPLESOFT，JDE，SALESFORCE和QUICKBOOKS - 高音介绍了他们在财务运营中的角色以及对AI-Driven Trunchation转型的准备。此外，本文探讨了ERP系统在Fintech和Biopharma等新兴行业中的应用，其中AI和ERP的整合对于竞争优势而言越来越重要。AI的最新进展，例如开发更复杂的机器学习算法和自然语言处理能力，正在进一步增强ERP系统的潜力，以推动业务创新和效率。