•托马斯·穆勒(ThomasMüller)(苏黎世):从瑞士KPD计划中学到的教训•Dorry Segev / Sommer Gentry(纽约):US KPD经验•Medhat Askar(Doha):达拉斯经验•Ty Dunn Blink(Wisconsin)(Wisconsin)(Wisconsin):最大化的penters penters penters penters consece cospece tosece tosece cospece tosece consect and nive thrane transplem and kkhar and khh• (利雅得):一个大型的单中心KPD程序
影响。幼儿、孕妇和老年人的接触尤其令人担忧,因为铅会损害神经发育和智商 (IQ),并增加心血管疾病的死亡率。目前尚无已知的安全铅暴露水平,据估计,全球三分之一的儿童血液中铅含量过高。据估计,铅暴露每年导致 160 万人过早死亡,主要原因是心血管疾病,一些死亡率估计甚至更高。仅对儿童认知发育的影响就导致中低收入国家每年至少 1 万亿美元的经济损失。铅被确定为全球 10 种重大公共卫生问题化学物质之一,也是世界卫生组织 (WHO) 及其成员国在 2023 年世界卫生大会上采取行动的重要问题。世界银行的估计显示,铅中毒是全球第三大环境健康风险因素,可能占心血管疾病相关死亡人数的 30%,超过环境空气污染。铅暴露来自多种来源。中低收入国家常见的铅污染和暴露来源包括铅酸电池 (LAB) 的不合理回收、含铅涂料、铅矿开采和冶炼、陶瓷和铝制炊具、受污染的香料和化妆品(如科尔眼线笔);玩具、珠宝和消费品;饮用水(通过铅器具);用于宗教目的和传统药物的粉末、铅弹药和钓鱼铅坠以及电子垃圾回收。解决铅污染问题需要跨部门协调,以确定和应对暴露人群的负担,防止新的暴露,并补救现有的环境污染。许多铅暴露源可以通过法律、法规和最佳实践来预防或有效减少,这些法律、法规和最佳实践以整个政府的方法为基础,包括私营部门的参与和有针对性的应对措施。中低收入国家和高收入国家之间的铅暴露水平差异很大,因为较贫穷的国家和前殖民地往往有更高的暴露水平。目前正在努力制定信息共享机制,并鼓励采取行动,制定可行且可扩展的解决方案,以减少各种来源的铅暴露。要点 政府间组织 (IGO)、国际非政府组织 (INGO) 和 G20 成员的代表进行了演讲。演讲重点关注两个主题:目前对中低收入国家铅暴露及其影响的了解,以及包括中低收入国家在内的各国为预防铅暴露所采取的措施。演讲中有几个要点:
许多工业和研究生产程序都会使用工艺气体并产生废气。这些废气有毒且/或高度易燃,通常会对生产设施和环境造成重大风险。例如,半导体行业使用全氟化碳,其全球变暖潜能值极高。将不同的气体混合并输送到工厂的中央废气系统中可能会产生高度易燃和高度爆炸的气体混合物,这在过去有时会导致整个生产设施完全损毁。气体中所含的颗粒也可能导致排气堵塞。为了消除这些风险,需要在“使用点”(POU)处理工艺废气,在那里有害废气会立即减少。在 20 世纪 90 年代初,还没有合适且全面的技术解决方案。自 1992 年以来,由 DAS Environmental Expert 开发和制造的 POU 设备已经掌握了这项任务。无论是硅烷、磷化氢还是氟利昂,DAS 设备都可以根据客户要求,安全且环保地处理芯片行业几乎所有生产步骤产生的废气。DAS 设备可用于几乎所有现代涂层和蚀刻设备。对于大多数气体,它们的效率达到 99% 以上,因此超过了 TA-Luft 规定的标准(根据德国清洁空气法规)。DAS 技术基于灵活的集成产品概念,将工艺气体供应、工艺设备和工艺废气消除结合在一个系统中。最小的设备可放入占地面积不到 1 平方米的柜子中。DAS 技术完全自动化且由传感器控制,符合最高安全标准。在废气处理领域,DAS 目前拥有 9 个注册专利系列。
摘要此摘要介绍了针对医疗领域量身定制的复杂专家系统的设计和实施。利用人工智能和知识表示技术的力量,该系统模仿了经验丰富的医疗专业人员的决策能力。所提出的系统涵盖了一个结构良好的知识库,这些知识库从权威的医疗来源汇编而成,包括各种症状,疾病和治疗方法。已经开发了可以充当系统和医疗保健提供商之间的桥梁的用户友好界面。开发的接口熟练提出了相关的问题,捕获输入数据,并以可理解的方式传达系统的发现。通过一种解释机制维持了系统决策过程的透明度,该机制证明了诊断和治疗建议的合理性,从而灌输对最终用户的信心。针对已建立的医疗基准的广泛测试和验证确保系统的可靠性和功效。由于它与医疗保健的数字化转型保持一致,因此该专家系统有可能提供快速,一致和专家支持的医疗诊断和处方。
1。在Rob van Dorland(荷兰IPCC代理焦点)和Maarten Van Aalst(KNMI总干事)的简短介绍后,就IPCC的第7次评估报告进行了简介,将房间引入了一些选定的专家,这些专家将有助于第7评估报告。这些专家将于2024年12月前往吉隆坡,参加全球范围的范围会议,在该会议上,新报告的轮廓将被提出。在亲属专家咨询期间出席的专家是琳达·斯特格(Linda Steg)(地毯),德特尔夫·范·沃伦(Detlef van Vuuren)(PBL/UTRECHT大学)和Bas van Ruijven(Iiasa)。居住在荷兰,但从其他国家/地区选出的是Rosh Ranasinghe(IHE/Deltares),Izidine Pinto(KNMI)和Edo Abraham(Tu Delft)。在一个开放式房间中,有24名与会者(请参阅下面的全面参与者列表)有关过渡,适应,治理和知识(实施)的社会挑战的新见解,以解决气候变化。尤其是问题“科学如何产生更多影响?”。通过动员一小群专家从实践,政策和不同的科学学科中,收集了多种思想和见解,以为IPCC的专家提供吉隆坡范围的专家。Lizanne Schepers在她的欢迎文字中提到,Kin希望“将前往吉隆坡的旅行专家将从科学,过渡以及从业者的角度来看对IPCC的下一个议程的重要看法”。KNMI的总干事兼首席科学家(Twente大学的教授,也是IPCC的前协调首席作者) Maarten Van Aalst,并补充说:“至关重要的是,在科学,政策和实践之间建立良好的接口至关重要,我们需要整合更广泛的声音”。Maarten Van Aalst,并补充说:“至关重要的是,在科学,政策和实践之间建立良好的接口至关重要,我们需要整合更广泛的声音”。
类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始,从分类的基本概念(数据挖掘)的基本概念(数据挖掘)ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始,为什么使用Python使用Python,为什么分类中对支持矢量机(SVM)决策树(SVM)类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始,从分类的基本概念(数据挖掘)的基本概念(数据挖掘)ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始,为什么使用Python使用Python,为什么分类中对支持矢量机(SVM)决策树(SVM)
摘要 - 将公共当局的资源和行动集中在实现区域经济发展的战略目标上,与在内部和外部环境中预测的有关其创新续订的机会和威胁的实质性思想形成有关。确定上述机会和威胁,对其权力和概率的评估是弱结构化的问题之一。这些问题主要以定性特征表示,很难定量描述。他们的决策要求专家评估。本文包含对专家小组调查结果的分析(32位受访者)。专家评估了在俄罗斯地区外部和内部环境中预测的对经济创新发展的机会和威胁。确定了影响和威胁最重要的机会和威胁列表,并确定了这种威胁的后果。确定了他们的形成水平和影响实施的当事方。获得的评估允许提高公共当局的决定和旨在实现区域发展战略目标的行动的有效性。