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尼日利亚伊洛林大学
简短历史伊洛林大学是1975年8月联邦军事政府法令建立的第二代大学之一。最初是伊巴丹大学附属学院，被称为大学学院，伊洛林大学，并于1977年10月成为大学。从三（3）个教职员工开始的大学开始发展，以达到目前的16（16）个学院的发展。从200名学生开始，该大学目前的总数为50,833名。大学在以下课程中运行和颁奖证书：文凭，本科学位，研究生文凭和研究生学士学位。此外，该大学目前总共有3,652名员工（包括学术和非教学）。作为学习城堡的能力的一部分，该大学赢得了荣誉，在国内和国际上都在学术和课外活动中获得了几枚奖牌和奖项。伊洛林大学成为联合入学和入学委员会（JAMB）国家第三级招生绩效奖（NATAP-M）的第四版（2021/2022 - 2022/2023）的总体最佳机构。使命声明为学习，研究和社区服务提供世界一流的环境。愿景声明是国际学习，研究，概率和对人类服务的卓越中心。座右铭：Probitas Doctrina（概述和奖学金）颜色：深蓝色，绿色，金色和白色吉祥物：Eagle Wide Span
2040年相互链接的计算-E -e -space
引言尽管技术的步伐似乎每年都会以巨大的飞跃而迅速提前提高，但组织必须谨慎做出反应，在投资之前考虑技术成熟度。如果采用技术过早，它可能会导致整体系统稳定性或安全性问题，如果不尽快采用它，组织可能会发现他们自己落后于竞争对手。我们应该关注什么，面对这些挑战，我们应该采取什么行动？这两个问题对于那些设计和计划相互联系的综合系统的人至关重要，并且鉴于现在有多少挖掘技术影响了我们的生活，这对几乎每个人都至关重要。为了解决这个问题，我们采取了Delphi研究的形式，这是一种众所周知的预测技术。我们采访了一系列受人尊敬的未来主义者，以了解他们如何看到新数字技术的不同方面及其与2040年到2040年相互联系的计算的互动。从这些访谈中，我们产生了一系列预测。然后，为了建立更完整的图片，我们回到受访者身上，并要求他们对初始预测的反应和评论。在本文中，我们探讨了五个出现的预测和六项建议干预措施。因此，本文的目的是帮助政策制定者和技术专业人员在这五个预测中使用这些信息来开发和部署新颖的计算机技术进行战略决策。本文的其余部分如下。“背景”部分探讨了未来预测的艺术。“相互联系的研究方法”部分着眼于预测
中子剂量测定 - IN2P3 事件目录 (Indico)
职业中暴露于中子的人员仍然只占辐射工作者的一小部分。这一事实的经济影响，加上中子探测物理学的复杂性，是个人中子剂量测定系统发展相对缓慢的原因。尽管中子剂量测定技术没有取得质的飞跃，但它们在过去十年中因监管和技术挑战的出现而得到了显著改善。在监管层面，1996 年，欧盟理事会颁布了 96/29/EURATOM 指令 (EC 1996)，要求欧盟成员国采用基于 ICRP 60 的基本安全标准，并要求评估天然辐射源（包括宇宙辐射）导致的暴露量显著增加。1996 年，ICRU 和 ICRP 联合发布了期待已久的操作剂量当量的官方转换系数，从而全面实施了 ICRP（1991 年）的 1990 年建议。ICRP（1997 年）指出了测量的准确性要求。对于美国，ANSI 在 2000 年发布的美国国家标准 N13.52 中公布了个人中子剂量测定系统的选择、使用和校准要求。2001 年，ICRU 发布了第 66 号报告，为测量中子操作剂量当量提供了指导，并指出了各种中子剂量测定系统的预期性能。最后，继 1998 年至 2001 年间发布的 8529 系列参考中子辐射标准之后，ISO 发布了关于被动个人剂量测定系统性能和测试要求的标准。
站点可持续性计划-Fermilab
Fermilab的组织和基础设施继续发展，主要是为了支持国际长基线中微子设施（LBNF）和深层地下中微子实验（Dune）。通过扩展，Fermilab的质子改进计划（PIP-II）加速器的持续建立是实验室的重中之重。对这项新实验的多年枢纽需要现代化的，最先进的现场基础设施，以支持预期的发现科学机会。PIP-II项目启用的加速器络合物升级将为LBNF/Dune提供梁功率。这些升级将使实验室消耗的能源量显着增加。除了在Fermilab的现代化设施和基础设施外，能源部还与南达科他州领地市领地的Sanford Sanford地下研究机构（SURF）的南达科他州科学技术管理局（SDSTA）拥有现实租赁。在租赁空间和非租赁空间中，已经开始了大量的房地产改进，以支持DOE科学任务。Fermilab最近被选为领导国家推进量子科学技术中心。Fermilab的计划新的超导量子材料和系统中心（SQM）将致力于基于超导技术的超出状态量子计算机的开发和部署。该中心还将开发新的量子传感器，这可能导致发现暗物质和其他难以捉摸的亚原子颗粒的性质。量子计算和感知中心的革命性飞跃将由独特的多学科合作来实现，其中包括由其他国家实验室，学术机构和行业组成的20个合作伙伴组织。
数字病理学中的人工智能
诊断病理学通过数字化经历了重大变革和飞跃，一方面，数字化使得决策过程不时发生重大变化，另一方面，工作流程也发生重大变化，因此内部人员的职位描述也发生了重大变化 [ 1 , 2 ]。所有这些一方面对工作组织产生了重要影响，另一方面对参与活动的人员的培训也产生了重要影响，必须让他们做好准备，做出必要的改变，以适应不断变化的职位描述和与工具（光学/机电一体化/信息学）的交互，这些工具的更新速度越来越快，并且逐渐能够越来越多地与电子健康和移动健康相结合 [ 1 – 6 ]。我们正在从幻灯片的物理存储系统转向虚拟幻灯片（即电子幻灯片或数字幻灯片）的虚拟存储 [ 3 ]。诸如物理存储空间组织等旧问题正在让位于诸如物理（保守）数据安全和网络安全等新问题。现在，关于幻灯片存档和多存档的讨论越来越少，而关于电子幻灯片需要多少 PB 或 EB 的讨论越来越多。变化如此之快，以至于有人开始问一个决定性的问题：我们今天所知道的显微镜是否仍然需要？我们毫无疑问可以强调，迄今为止，诊断病理学经历了两次重要的革命。诊断病理学领域的重大创新首先涉及 1980 年免疫组织化学的引入，其次是 2010 年左右用于癌症诊断的下一代测序的引入。第一次革命涉及数字病理学的引入，因此引入了从电子切片到采集系统（摄像机或扫描仪）以及归档系统、数字病理学的图片存档和通信系统 (PACS) 的关键元素 [ 3 ]。
超人类主义、人工智能和全球商业：探索增强、智能和企业的交汇点
1,2 意大利塞利努斯大学 摘要 超人类主义植根于通过技术超越人类局限的理念，有望重塑人类存在的多个方面。随着人工智能 (AI) 的整合，这些转变变得更加深刻，提供了无与伦比的机遇和挑战。本文深入探讨了超人类主义技术对全球企业的影响、面对此类变化而不断发展的战略以及人工智能在引导这些转变方面的关键作用。通过探索新兴市场、道德范式和潜在的劳动力管理挑战，本文旨在阐明全球企业如何为与超人类主义交织在一起的未来做好准备。人工智能和超人类主义的相互交织发展也预示着一个创新的新时代，为未来的全球经济奠定了基础。 关键词：人工智能 (AI)、认知增强、道德考虑、全球商业战略、监管适应、社会经济转型、超人类主义、劳动力增强。简介 超人类主义正处于人机融合的边缘，模糊了有机与合成之间的界限。人工智能的加入使潜在的发展轨迹更加复杂，为人们描绘了商业、技术和人性以前所未有的方式融合的未来愿景。从增强人类能力到可能实现数字永生，可能性无限。当我们站在这个新时代的黎明时分，企业必须努力应对这些技术飞跃将如何重塑行业、重新定义工作和重建社会规范。全球企业面临的挑战不仅是适应，而且是率先协调这些快速发展的领域。 超人类主义技术及其影响 2.1 基因工程：现代基因工程领域主要由 CRISPR-Cas9 技术定义。该技术允许对 DNA 进行精确编辑，从而能够改变包括人类在内的生物体中的特定基因。 商业影响：
海事 - 记者 - Marine Link
在我负责“年度最佳船舶”评选的 15 年中，每年的技术飞跃都让我惊叹不已。对于一个通常被认为是传统且吸收新技术相当缓慢的行业来说，今年评选出的 16 艘“2006 年最佳船舶”在很大程度上消除了这些误解。封面船 Emma Maersk 是一艘令人惊叹的船舶，长 1,302 英尺，可承载 11,000 TEU。随着通过集装箱船技术将货物从“A 点到 B 点”的高效运输继续主导新船建造，Emma Maersk 实现了不久前许多人认为不可想象的愿景。正如可以预料的那样，随着韩国继续主导新船订单记录，其船舶也将主导本期的报道。韩国造船厂不再仅仅以生产散货船和油轮等流水线船舶而闻名，相反，该行业已迅速提升其竞争力，生产了许多价值更高的船舶系列，特别是大型集装箱船和顶级天然气船。尽管这一趋势以及中国大规模建设船舶建造基础设施的趋势可能会侵蚀传统欧洲造船强国的市场份额，但欧洲造船厂仍然在这里和我们的全年页面上占有重要地位，因为它们建造了许多高技术规格的船舶，包括诺里尔斯基镍业号，这是一艘双作用式集装箱船。
航空公司平视显示系统：人为因素考虑
自从动力飞行问世以来，航空技术不断改进，使空中旅行速度更快、更可靠、更安全。在机械工程取得突飞猛进的同时，人们越来越了解人类的生理和心理局限性，以及如何通过飞机设计和飞行员培训来最好地缓解这些局限性。作为飞行员的主要信息来源，人类视觉系统必然推动了驾驶舱技术的大部分发展。与过去复杂的基于仪表的系统相比，当今现代客机的电子飞行显示器证明了人因工程的进步。飞行仪表的下一步，虽然已经在军事上使用了大约 50 年，但在民用运输机中才刚刚开始出现。平视显示器 (HUD) 允许飞行员在观察外部世界的同时看到关键的飞行仪表。HUD 消除了飞行员低头看飞行仪表的需要，从而提高了态势感知能力和飞机控制的精确度。虽然平视显示器是一项值得欢迎的进展，与许多人机技术界面一样，HUD 带来的好处并非没有潜在的缺点。本报告分为两部分。第一部分全面介绍了 HUD 系统开发和运行的关键领域。具体来说，这包括
文章类型：原创研究 如何引用本文：Shafaat Tokaldan M、Jahanshad A、Pourzamani Z. (2024)。解释知识资本
目的：本研究旨在提出一个初创企业的知识资本和竞争优势模型。方法：本研究在目的上采用描述性分析法，在方法上采用描述性分析法。在定量部分，研究人员在确认了定性模型的有效性和可靠性后，使用了基于定性模型的问卷。样本人群包括管理人员、投资者和企业家，通过分层抽样估计样本量为 400 人。结果：研究中确定的途径分为四个主要类别及其子类别。在初创企业的知识资本和竞争优势模型中，被确定为有效的因果因素包括：流程资本、能力、在获取知识和资源方面与竞争对手的谈判能力增强、参与者的相对权力以及公司的战略。确定的驱动因素包括：人力资本指数、创新资本指数、客户资本指数和基础设施资本指数。确定的战略因素包括：在行业内创造平衡并实现合作与竞争的最佳组合、加入科技园区和孵化中心、使用精益生产流程以及应用基于技术的竞争战略。确定的影响初创企业知识资本和竞争优势模型的结果包括：初创公司结构中基于知识的协同作用、动态和培训导向的再营销能力、通过技术飞跃实现的产品增强、为客户创造价值以及社会、知识和知识资本的发展和改进。结论：本研究强调了知识资本和战略因素在促进初创企业竞争优势和可持续增长方面的关键作用，强调了创新、人力资本和战略协调的重要性。关键词：知识资本、竞争优势、初创企业。
QXAI：可解释的AI框架用于患者监测系统中的定量分析
摘要 - 源自人工智能技术可用于对患者的体育活动进行分类，并预测远程患者监测的生命体征。基于深度学习模型（例如深度学习模型）的非线性模型的回归分析，由于其黑盒性质而具有有限的解释性。这可能需要决策者根据非线性模型结果，尤其是在医疗保健应用中实现盲目的信仰飞跃。在非侵入性监测中，跟踪传感器的患者数据及其易感性临床属性是预测未来生命体征的输入特征。解释各种特征对监视应用程序的整体输出的贡献对于临床医生的决策至关重要。在这项研究中，提出了一个可解释的用于定量分析的AI（QXAI）框架，并通过临时模型的解释性和内在的解释性来解释和分类任务，以有监督的学习方法。这是通过利用Shapley价值观概念并将注意机制纳入深度学习模型中来实现的。我们采用了人工神经网络（ANN）和基于注意力的双向LSTM（BILSTM）模型，以根据传感器数据对心率和身体活动的分类进行预测。深度学习模型实现了最先进的预测和分类任务。在输入数据上进行了全球解释和局部解释，以了解各种患者数据的特征贡献。使用PPG-Dalia数据评估了提出的QXAI框架，以预测心率和移动健康（MHealth）数据，以根据传感器数据对体育活动进行分类。将蒙特卡洛近似应用于框架，以克服Shapley价值计算所需的时间复杂性和高计算功率要求。