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d-jmils | Hammerstone
将AIT标签安装在Hammerstone的D-Jmils中固定的商店和设备上，可减少资产计数和管理所需的手动劳动力。通过此数字化生成的信息可以与SAP集成，从而促进整个供应链中支持知识的物流管理，从战略性节点到战术节点。此方法将确保整个供应链（包括运输和运输过程中）的总资产可见性。
eujmi-2024.00014_proof 126..133
由于多种耐药性（MDR）分离株的高患病率，鲍曼尼（Baumannii）的临床作用已在许多传染性综合征中得到了强调。生物膜形成阻碍了这种病原体的治疗和根除，从而保护了有害的环境因素和抗菌剂。这项研究的目的是使用表型方法评估抗生素的易感性，抗菌素易感性和生物膜形成能力，用于环境环境A. baumannii分离株。收集了一百14（n 5 114）分离株，源自各种环境来源和地理区域。抗菌敏感性测试，而使用琼脂稀释法进行了防腐剂敏感性。使用基于微量磁板的方法进行了生物膜形成能力的确定。cipro floffro floffo thimanta（64.03％，N 5 73），Levo livo axacin（62.18％，N 5 71）和三甲硫代氨基甲硫代氨基甲硫代唑磺酰唑唑唑（61.40％，n 5 70），colistin（61.40％，n 5 70），而colistin（1.5％）（1.5％）（1.5％），1.5％。ef伏特泵的过表达，49.12％（n 5 56）被分类为MDR。6.14％（n 5 7），9.65％（n 5 11），24.65％（n 5 28）和59.65％（n 5 68）的分离株分别是非生物膜生产者，弱，中和强生物纤维生产者。在非MDR与MDR分离株之间在其生物膜产生物的分布之间没有观察到显着差异（P 5 0.655）。测试抗菌药物的MIC范围如下：氯化苯甲酸16-128μgml1，氯己胺二乙酸乙酸二甲酸4-128μGML1，甲醛64 - 256μGML1和Triclosan 2 - 16μGMLML 1，分别是甲醛。对抗菌药的认真使用以及周期性监测对于遏制这些细菌的传播至关重要，并保持当前的预防能力。
ID:RAFT SECTORAL EJMISSRON TA/...
• SET 草案将帮助该国实现其 2030 年 NDC 目标。• 与包括相当于 125 MtCO 2 eq 的电力排放水平在内的一切照旧情景相比，SET 草案将导致 2030 年排放量减少 2700 万吨二氧化碳当量 (MtCO 2 eq)（相对于 2022 年 196 MtCO 2 eq 的排放水平，可避免 71 MtCO 2 eq 的温室气体排放）。• 为实现 NDC 的高目标，要求在公布的时间范围内实施 IRP 2019。• IRP 2023 草案表明到 2030 年将过渡到更低的电力系统。• 通过增加投资以在电力和运输部门实施更宏伟的目标，可以实现 NDC 的低目标（350 Mt CO 2 eq）。需要投资来增加对非温室气体排放电力技术的采用，推动货运和客运从公路运输向铁路运输的转变，并加强废物回收利用。• 为了使各行业向低碳未来转型，必须制定新的政策和措施，或强化现有的政策和措施。需要定性标准规范（SET）来指导这一过程，以便未来SET的更新更加严格。
推荐引用 推荐引用 Kazi, A., Qazi, SA, Khawaja, S., Ahsan, N., Ahmed, RM, Khan Mughal, MA, Kalimuddin, H., Rauf, Y., Raza, M., Jamal, S. (2020). 基于人工智能的个性化智能手机应用程序，用于改善巴基斯坦儿童免疫接种覆盖率和时间表：随机对照试验方案。JMIR 研究协议，9(12)，e22996。网址：网址：https://ecommons.aku.edu/pakistan_fhs_mc_women_childhealth_paediatr/973
背景：巴基斯坦的免疫接种率远低于预期。主要原因包括缺乏意识、父母忘记接种时间表以及对疫苗的错误信息。鉴于 COVID-19 大流行和保持社交距离措施，常规儿童免疫接种 (RCI) 覆盖率受到不利影响，因为护理人员避免前往三级医院或初级卫生中心。必须采取创新且具有成本效益的措施来了解和处理低免疫接种率的问题。然而，在低收入和中等收入国家 (LMIC)，仅开展了少数基于智能手机的干预措施来改善 RCI。目标：本研究的主要目标是评估个性化移动应用程序是否可以与标准护理相比提高 10 和 14 周龄儿童的 RCI 按时就诊率，并确定是否可以将人工智能模型纳入该应用程序。次要目标是确定护理人员对儿童疫苗接种的看法和态度，并了解可能影响基于手机的应用程序对疫苗接种改善效果的因素。方法：设计了一项混合方法随机对照试验，包括干预组和对照组。该研究将在阿迦汗大学医院疫苗接种中心进行。将招募前往该中心为孩子接种 6 周疫苗的新生儿或婴儿的看护者。干预组将可以使用智能手机应用程序，其中包含有关 RCI 的文本、语音、视频和图片信息。该应用程序将根据研究的试验前定性部分的结果以及缺席研究的结果开发，它将探索看护者对 RCI 的看法以及基于手机的应用程序在提高 RCI 覆盖率方面的作用。
Engin Dikici、Matthew Bigelow、Luciano M. Prevedello、Richard D. White、Barbaros S. Erdal，“将 AI 集成到放射学工作流程中：研究、生产和反馈成熟度水平，”J. Med. Imag. 7 (1), 016502 (2020), doi: 10.1117/1.JMI.7.1.016502
摘要。我们提出了将基于人工智能 (AI) 的图像分析算法集成到现有放射学工作流程中的路线图，以便 (1) 放射科医生可以从 AI 带来的各种成像任务自动化增强中受益匪浅，并且 (2) 放射科医生的反馈可用于进一步改进 AI 应用程序。这是通过建立三个成熟度级别来实现的，其中 (1) 研究使放射科医生能够可视化基于 AI 的结果/注释，而无需生成新的患者记录； (2) 生产允许基于 AI 的系统生成存储在机构图片存档和通信系统中的结果； (3) 反馈为放射科医生提供了编辑 AI 推理结果的工具，以便定期重新训练已部署的 AI 系统，从而允许持续有机改进基于 AI 的放射学工作流程解决方案。一个案例研究（即使用 T1 加权对比增强三维 MRI 检测脑转移瘤）根据上述成熟度级别说明了特定基于 AI 的应用程序的部署细节。结果显示，给定的 AI 应用程序随着放射科医生的反馈而显着改善；由于放射科医生的裁决，错误检测的脑转移瘤（假阳性）数量从每位患者 14.2 个减少到 9.12 个，随后注释的数据集数量从 93 个增加到 217 个。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI: 10.1117/1.JMI.7.1.016502 ]