亚马逊以三大理念为基础:客户至上、长远考虑和创新意愿。Kuiper 就是我们如何将这些原则付诸实践的一个例子。我们研究了宽带接入的需求,并考虑了我们可以发明什么来帮助传统有线和无线解决方案无法覆盖的客户。Kuiper 就是答案。凭借我们的创新和扩展能力,我们知道我们可以为未服务和服务不足社区的数千万客户提供经济实惠的高速宽带解决方案。亚马逊已在 Kuiper 项目中投资了 100 多亿美元,我们将继续投资于实现愿景所需的基础设施、人员和技术。我们组建了一支由世界一流的科学家和工程师组成的团队;在华盛顿州雷德蒙德建造了一个大型研发和生产设施;购买了 80 多个重型发射装置来部署我们的星座;最近开始在华盛顿州柯克兰建造一个先进的卫星制造工厂,使我们能够每天建造多达四颗卫星。我们的卫星旨在提供与地面网络同等速度、延迟和可靠性的宽带服务,并为几乎全球任何地方的农村和偏远地区提供这种连接。我们的卫星群将服务于个人家庭以及企业、学校、医院、政府机构和其他组织,并为无线运营商提供回程解决方案以扩展 LTE 和 5G 服务。我们不仅致力于创新和服务客户,而且着眼长远。这就是为什么从第一天起,太空安全和可持续性就是我们的核心原则,我们的卫星在设计和建造时既要确保在太空中安全运行,又要在使用寿命结束时迅速报废。
过去曾尝试过用于医师培训的替代方法,例如使用人体模型来训练紧急居民,以进行Omron等人所说的头部冲动测试。(13)。尽管尚未发布结果,但该摘要为我们提供了有关使用外部工具来提高知识和信心(或舒适)的潜在附加价值的提示。MacDougall等人开发了另一个用于头部脉冲测试的训练工具。在2012年[Avor(iPhone和iPad应用程序)。1.1 Ed。 Apple App Store:自由信息技术],用于培训和理解虚拟头脉冲测试(14)。 该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响,但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。1.1 Ed。Apple App Store:自由信息技术],用于培训和理解虚拟头脉冲测试(14)。该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响,但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。
肌肉营养不良,需要心脏移植,在明显的骨骼肌受累之前6年。神经肌肉疾病。1999; 9(8):598-600。 22。 Wu RS,Gupta S,Brown RN等。 在肌营养不良患者中进行的腹腔直接移植后的临床结局。 j心脏肺移植。 2010; 29(4):432-438。 23。 Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。1999; 9(8):598-600。22。Wu RS,Gupta S,Brown RN等。在肌营养不良患者中进行的腹腔直接移植后的临床结局。j心脏肺移植。2010; 29(4):432-438。 23。 Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。2010; 29(4):432-438。23。Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。 BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。 儿童核心。 2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。Hanke SP,Gardner AB,Lombardi JP等。BARTH综合征中的左心室非压实心肌病:一个起伏的心脏表型的例子,需要机械囊性支撑作为移植的桥梁。儿童核心。2012; 33(8):1430-1434。 24。 Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。 美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。 循环。 2017; 136(13):E200-E231。2012; 33(8):1430-1434。24。Feingold B,Mahle WT,Auerbach S等。美国心脏协会心脏病患者心力衰竭委员会Y,Y,临床C委员会,心血管委员会R,心血管委员会R,干预委员会,功能性G,Translations B,Stroke B,Stroke C.心脏参与的管理与Neuromuscu-神经司法疾病有关:与美国心脏协会的科学疾病有关。循环。2017; 136(13):E200-E231。2017; 136(13):E200-E231。
胶质瘤是最常见的原发性中枢神经系统 (CNS) 肿瘤,也是儿童 (年龄 <15 岁)、青少年和青年 (AYA,年龄 15 – 39 岁) 和成人 (年龄 >39 岁) 癌症相关死亡的主要原因。分子病理学有助于增强对这些肿瘤的表征,揭示出一组异质性更强且越来越复杂的恶性肿瘤。最近的分子分析使人们更加了解各个年龄段普遍存在的常见基因组变异。2021 年世界卫生组织 (WHO) CNS 肿瘤分类第 5 版 (WHO CNS5) 提出了区分“儿童型”和“成人型”胶质瘤的命名法。AYA 中的胶质瘤谱包括“儿童样”和“成人样”肿瘤实体,但定义仍不明确。由于儿科和成人中心的临床管理分散,AYA 面临着医疗服务缺口、临床试验入组率较低以及其他心理社会和经济挑战等挑战。这要求重新考虑诊断和治疗方法,以改善各年龄段患者获得适当检测和潜在有益治疗的机会。
在同行评审期刊中的112篇文章,包括:应用力学中的计算机方法,国际工程数字方法杂志,固体力学和物理学杂志,应用物理学,纳米技术,纳米技术,复合科学和技术杂志(请参阅完整的出版物列表)。引用(2025年1月)ISI Web of Science:4388,H-index = 37 Google引文:6923,H-index =451专着11章第159个章节159个国际和国际会议中的通讯国际和国际大会上的4个全球会议国际委员会和国际会议•29个校长• 49邀请在国际或国家(法国)大学和国家主题研讨会上邀请演讲参与组织30个国际会议和当地科学活动的组织9个国际期刊的编辑委员会成员14个访问职位(中国,新加坡,美国,西班牙,西班牙,格雷塞,格雷克)
对记者的特别注释:医疗保健准备执行董事朱莉·艾布拉姆斯(Julie Abrams)可供评论。请联系Alexis Wing,请求采访,网址为awing@healthcarerady.org。记者可以在这里注册Healthcare Ready的最新情况警报。关于Healthcare Ready Healthcare Ready Ready是一个非营利组织,它是一个公私的联系,以防止危机中的患者护理中断。我们通过建立伙伴关系并作为医疗保健供应链与政府之间的联系点来做到这一点。通过与供应链利益相关者,应急管理,患者倡导组织和社区组织合作,我们通过利用我们的核心能力来帮助保护患者之前,期间和之后的患者。有关更多信息,请访问HealthCareready.org或@hc_ready。
摘要 人工智能 (AI) 技术在日常生活的许多领域越来越普遍。尽管人工智能的广泛应用仍然有限,但医疗保健行业对此感到担忧。胸外科医生应该意识到可能影响其日常实践的新机会,无论是通过直接使用人工智能技术还是通过相关医学领域(放射学、病理学和呼吸医学)间接使用。本文的目的是回顾与胸外科相关的人工智能应用,并讨论其在欧盟应用的局限性。人工智能的关键方面将通过临床途径开发,从肺癌诊断开始,然后是决策的预后辅助程序,然后是机器人手术,最后是人工智能的局限性、与医学相关的法律和伦理问题。医生和外科医生必须具备人工智能的基本知识,以了解它如何影响医疗保健,并考虑他们可能与这项技术互动的方式。事实上,相关医学专业之间的协同作用以及机器和外科医生之间的协同关系可能会加速人工智能在增强外科护理方面的能力。
基于人工智能的系统的开发面临着多重艰巨挑战。这些挑战主要一方面归因于相关工程学科(系统、安全、安保)的技术债务、其固有的复杂性、尚未解决的问题,另一方面归因于人工智能自主性的新兴风险、人工智能启发式与所需确定性之间的权衡,以及总体而言,定义、描述、评估和证明基于人工智能的系统足够安全和可信的难度。尽管过去几十年来,许多领域做出了大量研究贡献并取得了不可否认的进步,但实验性人工智能和可认证人工智能之间仍然存在差距。本文旨在“通过设计”弥合这一差距。考虑到工程范式是指定、关联和推断知识的基础,提出了一种新范式来实现 AI 认证。所提出的范式承认现有的 AI 方法,即联结主义、符号主义和混合主义,并提出利用它们作为知识捕获的基本特征。因此获得了一个概念元体,分别包含数据驱动、知识驱动和混合驱动的类别。由于观察到研究偏离了知识驱动,而是努力采用数据驱动方法,我们的范式呼吁依靠混合驱动方法来增强知识工程,以改善它们的耦合并从它们的互补性中获益。
朱利安·勒·索默(Julien Le Sommer) - 计算海洋学家环境地球科学研究所,格勒诺布尔