XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMoe
Moeve在循环废物管理上的立场和策略
Moeve意识到废物中包含的资源的巨大潜力，并将其作为其循环经济政策的基石。通过寻找可持续的替代方案，通过重新引入第三方或社会在其自身设施中产生的废物作为其生产过程中的原材料，可以减少新材料的提取。
Moeve将投资6亿欧元以开发30个生物甲烷...
与常规天然气相比，生物甲烷在其生命周期中降低了90％以上的CO 2排放。它是通过可生物降解的有机农业，牲畜和工业废物的自然分解过程（厌氧消化）产生的。随后，在通过称为升级的技术过程进行纯化后，它被转换为生物甲烷。生物甲烷生产厂为农村地区的可持续经济发展做出了贡献，为西班牙经济（例如农业和牲畜）增强了两个关键部门。此外，生物甲烷植物是废物处理的替代品，因为它们允许废物重新生产可再生能源和可在当地农田上使用的肥料或可持续肥料等副产品。
使用重叠的主题图像透过火星粉尘。 M. N. Sturdivant 1和J. E. Moersch 1，1田纳西大学，诺克斯维尔大学，系
动机：火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘（2-40 µm）颗粒覆盖，而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖，但主要由沉积物组成，而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪（TES）仪器分辨率上，这意味着基岩跨度很少3 km，没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。
Moela, Nthabiseng；Matlala, Lerato；Ma, Jackie；Maphutha, Dipuo；Twinomurinzi, Hossana，“非洲金融服务领域人工智能 20 年趋势”（2024 年）。非洲信息系统和技术会议。27. https://digitalcommons.kennesaw.edu/acist/2024/presentations/27
非洲需要实现金融包容性，特别是针对妇女和小企业等边缘群体，这凸显了利用人工智能 (AI) 的重要性。本研究对 2003 年至 2023 年人工智能融入非洲金融服务的情况进行了文献计量分析。主要结果显示，人工智能的使用显著增加，特别是在欺诈检测、信用风险预测和股市波动预测方面，其中 49% 的研究来自南非、尼日利亚和突尼斯。然而，金融发展管理、通货膨胀控制和贷款获取中的性别差异等领域仍未得到充分探索。人们一直强调人工智能的技术实施，而忽视了非洲重要的背景问题，例如道德、基础设施障碍、数据隐私、数据主权以及排斥边缘群体的风险。该研究建议扩大人工智能应用以推动金融包容性，加强道德人工智能部署的监管框架，并解决性别包容性和金融发展管理问题。
RSUD DR的肢体骨折术后患者的睡眠质量图片。 moewardi
1.2护理研究计划库苏马侯昔顿大学苏拉卡尔塔大学摘要：肢体骨折是骨骼组织的连续性的连续性，该连续性通常是根据通常由福克斯或外部压力引起的类型和程度来确定的，而这种疾病的痛苦是痛苦的痛苦，而痛苦的痛苦是造成这种疾病的痛苦的痛苦，这些疾病的痛苦是造成骨骼的痛苦，这些疾病的数量是造成的，该研究的数量是造成的，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是，这些疾病的范围是，这些疾病的范围是，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是涉及的，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是，这些疾病的数量是涉及的。 sampling technique uses concenttive sampling using PSQI questionnaire measurement tools, the results of this study show that post operations of extremity fractures have poor sleep quality, this is proven based on the Global PSQI category> Score 5, namely with a global score of 1 respondent (2.70%), score 9 with 3 respondents (8.11%), score 10 with 4 respondents (10.81%), score 11 with 7 respondents （18.2％），6名受访者（16.22％）得分12，分别为13，有6位受访者（16.22％），4个受访者（10.81％）分别为14分（10.81％），有5名受访者（13.51％）和16分，有1个受访者，有1个受访者（2.70％）。使得Moewardi区域医院中肢体骨折的术后患者的睡眠质量较差。关键字：骨折，睡眠质量，后操作裂缝
抗菌药物的定量药理学
o模型系统属于我们的MPS定义。采用了广泛而包容的MPS定义，以捕获所有与所选四个器官相关的人。含有2D或3D培养物中的细胞的微型发行，可以通过整合流体流量或机械驱动来复制机械微环境，或者整合感应方式。我们包括了在微流体或致动系统中采用直接细胞培养的系统，以及在这些系统中整合预设计的3D组织的系统。大多数讨论的系统是微流体系统，我们称之为芯片（OOC）。此定义的例外在文本中清楚地指出了包含的原因。我们排除了器官培养物，因为它们的随机，自组织的性质通常会排除受控的限制，并且根据我们对特定器官特定特征的关注，可以对器官器官进行建模。o报告了健康状态下器官或组织的定义生理特征之一的准确定量。我们专注于对健康器官或组织的定量，因为这为比较疾病中异常器官功能提供了基准。o人类细胞在系统中使用（主要，永生或IPSC衍生）。在文本中清楚地指出了在MPS中使用动物细胞的例外。3。从论文4.确定突出显示的最佳示例。选择是基于最准确的定量
Moelis & Company 的股票计划提案
经过进一步分析并与 Moelis 的领导层接触，我们发现了一些可以缓解我们最初担忧的因素。首先，我们观察到该公司过去（以及披露的未来计划）使用战略性股票回购来抵消该计划下的股权授予造成的稀释，这有助于保护现有股东免受股权薪酬计划固有的稀释效应的影响。在我们接触期间，Moelis 董事会成员还指出首席执行官持有大量股权，这进一步表明他与长期股东的利益保持一致，包括他对授予额外股份的潜在稀释影响的认识和敏感度。
InVision Medical Technology Corporation Golnaz Moeini 监管和战略顾问 9702 Cisco St. Los Angeles, CA 90034
我们已审查了您关于销售上述器械的 510(k) 上市前通知意向，并确定该器械与 1976 年 5 月 28 日（即《医疗器械修正案》颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类且无需获得上市前批准申请 (PMA) 批准的器械基本相同（就附件中所述的使用指征而言）。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。510(k) 上市前通知数据库（网址为 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm）可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备清单、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。
已发布版本的引用 (APA)：Ploug, T.、Sundby, A.、Moeslund, TB 和 Holm, S. (2021)。人口对医疗保健领域人工智能性能和可解释性的偏好：基于选择的联合调查。医学互联网研究杂志，23 (12)，文章 e26611。https://doi.org/10.2196/26611
背景：某些类型的人工智能 (AI)，即深度学习模型，在某些领域可以胜过医疗保健专业人员。此类模型对改善诊断、治疗和预防以及提高医疗保健成本效益具有巨大潜力。然而，它们是不透明的，因为它们的确切推理无法完全解释。不同的利益相关者强调了人工智能决策透明度/可解释性的重要性。透明度/可解释性可能会以牺牲性能为代价。需要制定一项公共政策来规范人工智能在医疗保健中的使用，以平衡社会对高性能和透明度/可解释性的利益。公共政策应该考虑公众对人工智能这些特征的广泛兴趣。目标：本研究调查了公众对人工智能决策在医疗保健中的表现和可解释性的偏好，并确定这些偏好是否取决于受访者的特征，包括对健康和技术的信任以及对人工智能的恐惧和希望。方法：我们在丹麦成年人口代表样本中进行了一项基于选择的联合调查，调查公众对医疗保健领域人工智能决策属性的偏好。初步焦点小组访谈得出了 6 个属性，这些属性影响了受访者对医疗保健领域使用人工智能决策支持的看法：（1）人工智能决策的类型，（2）解释水平，（3）性能/准确性，（4）最终决策的责任，（5）歧视的可能性，以及（6）应用人工智能的疾病的严重程度。总共使用部分因子设计开发了 100 个独特的选择集。在一项包含 12 个任务的调查中，受访者被问及他们对医院使用人工智能系统的偏好，涉及 3 种不同的场景。结果：在 1678 名潜在受访者中，有 1027 人（61.2%）参与了调查。受访者认为医生对治疗决策负有最终责任是最重要的属性，占总属性权重的 46.8%，其次是决策的可解释性（27.3%）和系统是否经过歧视测试（14.8%）。其他因素，例如性别、年龄、教育水平、受访者居住在农村还是城镇、受访者对健康和技术的信任以及受访者对人工智能的恐惧和希望，在大多数情况下并不发挥重要作用。结论：对公众最重要的三个因素按重要性降序排列为：（1）医生最终负责诊断和治疗计划，（2）人工智能决策支持是可解释的，以及（3）人工智能系统已经过歧视测试。关于医疗保健领域人工智能系统使用的公共政策应优先考虑此类人工智能系统的使用，并确保向患者提供信息。
参考文献：Muddamsetty, SM、Jahromi, MNS 和 Moeslund, TB (2021)。对医学领域的解释性人工智能（XAI）方法的专家级评估。在 A. Del Bimbo、R. Cucchiara、S. Sclaroff、GM Farinella、T. Mei、M. Bertini、HJ Escalante 和 R. Vezzani (Eds.) 的《模式识别》中。 ICPR 国际研讨会和挑战（第 12663 卷，第 35-46 页）。施普林格出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-68796-0_3
摘要。最近出现的可解释人工智能 (XAI) 领域试图以人类可以理解的术语阐明“黑箱”机器学习 (ML) 模型。随着多种解释方法的开发以及黑箱模型的不同应用，需要专家级评估来检查其有效性变得不可避免。这对于敏感领域（例如医疗应用）非常重要，因为专家的评估对于更好地了解复杂 ML 的结果的准确性以及在必要时调试模型至关重要。本研究的目的是通过实验展示如何利用医疗应用中的专家级 XAI 方法评估并将其与临床医生生成的实际解释保持一致。为此，我们从配备眼动仪的专家受试者那里收集注释，同时他们对医学图像进行分类，并设计一种方法将结果与从 XAI 方法获得的结果进行比较。我们通过多个实验证明了我们方法的有效性。