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如何引用本文：Zulu N，Ngassa Piotie P，Webb EM，Maphenduka WG，Cook S，RheederP。
在低收入和中等收入国家（LMIC）中，DR筛查计划面临诸如资源有限，缺乏训练的人员和基础设施不足之类的挑战。成功的模型包括印度和博茨瓦纳等国家 /地区的远程医疗和移动筛查单元，这些国家使用非摩肌底摄像机到达农村地区。13巴西的覆盖范围显着增加，尽管在整个地区的通道仍然不平衡。13墨西哥和哥斯达黎加在制定各个地区实施的国家政策方面取得了进展。13在某些情况下，人工智能（AI）用于解决诸如缺乏训练有素的人员或有限资源的挑战，通过开发自动化的DR检测算法。14,15通过将AI集成到DR筛查计划中，医疗保健系统可以利用技术来提高诊断准确性，提高资源分配，并最终为糖尿病患者提供更好的护理。16个人工智能技术可以集成到移动筛查单元和远程医疗平台中，从而将眼保健服务的范围扩展到偏远和农村人群。
侵蚀式材料的多光子显微镜应用。 S. D. Crossley 1，E。G. Alevy 1，C。L. Donner 2，P。Haenecour 1，L。Nguyen 2，J。Magnus 2
背景：我们的MPM组装（在[1]中报告的详细信息）使用扫描，紧密焦点飞秒激光器（1,040和1,560 nm）来刺激样品中的非线性光学相互作用。这些相互作用发生在多个光子同时相互作用并激发电子，从而赋予其能量之和。当激发电子落回其基态时，单个光子被入射光子的能量之和发出[4]。在2光子相互作用中，发射的光子的能量是入射光子的第二阶谐波（即，频率/能量/能量或一半波长）。这发生在缺乏反转对称中心的晶体结构中的矿物质中。对于3光子相互作用，发射光子的能量相对于入射光子的三倍。这些相互作用会发生在激光焦点范围内的折射率变化时。在2-光子和3光子的相互作用中，如果将电子在激发态内刺激到更高的振动水平，则振动衰变损失了一定数量的能量，从而导致在较长波长下荧光发射。非线性
ng，Wee Yang和Taojun Xie，“大流行经济转变：亚洲主要城市的生活和购买力成本的比较研究”，Resear
摘要：本研究旨在评估大流行引起的破坏对四个亚洲城市的生活和购买力成本的影响。利用ACI的生活和购买力指数，我们分析了四个城市的大流行后排名转变，以及对价格和支出权重的详细检查，以识别与大流行有关的冲击。流行后的价格分析表明，基本商品的通货膨胀趋势，主要是由全球供应链中断驱动的。支出权重的变化突出了消费者的重点转移，食物支出的增加以及对运输的重视下降，可能会受到商品价格上涨以及不断发展的流动性偏好的影响。新加坡由于工资的大量增长而改善了购买力排名，从而减轻了价格冲击。我们发现以工资为中心的政策在维持购买力中起着至关重要的作用。这些发现为政策制定者提供了关键的见解，从而导致经济复苏和城市生活成本。
亚音单一AFT引擎（SUSAN）系统集成分析与未来飞机尺寸工具（FAST）
NASA提出了亚音速单尾电动发动机概念（SUSAN），以满足对电气化飞机设计的不断增长的需求，这有可能将CO 2排放量减少50％并限制航空的环境影响。苏珊的推进系统由一台涡轮扇发动机和16个分布式电动推进器组成。它被设计为一种商业运输，可容纳180名乘客有效载荷，载有2,500海里，同时以0.785的马赫和37,000英尺的速度巡航Susan的设计包括多种高级技术，例如具有边界层摄入，分布式电气推进系统的单个AFT发动机，以及几个州立电动电动子系统。本文整合了在单个建模和仿真环境中为苏珊开发的各种技术和方法。Susan是使用密歇根大学开发的未来飞机尺寸工具（快速）建模的。使用飞机规格和从文献中收集的设计任务概况，快速评估Susan及其集成技术的系统级别的可行性和性能。引入了其他推进系统和BLI模型，以将Susan的先进技术纳入其设计中。由此产生的Susan型号的MTOW为189,394 lbm，OEW为117,460 lbm，设计任务为30,701 lbm的预测块燃料燃烧。Susan模型的高升力比为20.49，鼓励进一步研究这些高级技术如何降低对控制表面尺寸的依赖并提高飞机总体上的效率。快速预测AFT发动机0.4372 lbm/（LBF·HR）的巡航TSFC，其中包括BLI技术的效果。
Ching, A. C. H.、Law, S. W. 和 Ng, D. T. K. (2024) 评估全球公民课程对培养商学院学生的人工智能素养技能的影响。在：人工智能素养教育的有效实践：案例研究与反思。Emerald Publishing。ISBN 9781836088530 可在 https://centaur.reading.ac.uk/119918/ 获得
如今，随着组织和公司越来越多地利用人工智能 (AI) 的力量，越来越需要确保未来商业和管理等领域的专业人士能够拥有相关必要的知识、技能和思维方式，以应对人工智能技术的道德和社会影响。本研究评估了香港一所大学为商学院学生设计的专门人工智能素养课程的效果。该课程旨在通过自定进度的材料、实践活动、案例研究讨论和设计思维活动，让参与者对人工智能概念有基本的了解。通过一种涉及评估调查、学生和教师反思的混合方法，本案例研究考察了该课程如何有效地培养学生作为未来商业领袖和全球数字公民的人工智能素养。人工智能能力包括理解基础人工智能和 GenAI、合乎道德地使用人工智能应用程序、批判性地分析人工智能系统、识别潜在的社会风险以及在坚持道德原则的同时做出数据驱动的决策。研究结果提供了宝贵的见解，表明有针对性的人工智能教育在为下一代商业专业人士做好准备以应对不断变化的数据格局以及为这些变革性技术的负责任发展做出贡献方面发挥着重要作用。
尊敬的总干事恩戈齐·奥孔乔-伊韦阿拉、总干事邓鸿森 亲爱的同事、合作伙伴和朋友们
• 此外，世卫组织还与联合国开发计划署、国际药品采购机制、联合国艾滋病规划署和其他联合国机构合作，就改进相关知识产权或竞争法律和政策提出建议。这将进一步加强会员国采取必要措施保护公共卫生、促进公共利益和防止滥用垄断地位的能力。 还有很多工作要做。卫生技术创新对于应对非传染性疾病至关重要。我们需要营造一种鼓励研究和开发的环境，同时确保所有人都能获得和负担得起新疗法。此外，我们必须共同加强地方和区域制造能力，确保可靠供应非传染性疾病基本卫生产品。要实现这些目标，需要共享专业知识和许可。 世卫组织建立了卫生技术获取规划和 mRNA 规划，以发挥旨在促进自愿技术转让、开发和生产的多边机制的作用。这需要各国政府、国际组织、私营部门和民间社会协调行动。这次三边研讨会是将所有相关参与者聚集在一起讨论实现全民健康覆盖和可持续发展目标的创新解决方案的另一个机会。合作是关键。我们，三边组织和所有合作伙伴必须继续共同努力，加强对话，并利用我们在卫生、知识产权和贸易方面的互补职责，促进政策一致性，以应对非传染性疾病方面的紧迫挑战。谢谢大家。
Kevin Nguyen
●Landslo（日落） - 通过AI驱动的SMS聊天机器人使房地产能够获得资格和温暖的潜在客户●CREWSCOPE S-通过奖励计划授权建筑人员，以达到其里程碑，同时尊重他们的自主工作来执行工作。●MEDIBANX-罕见病患者数据平台，以帮助使用AI -Chat界面来帮助制药和生物技术骨料和查询纵向患者数据。●addie-节省高中学校辅导员的时间，并为所有接受大专教育的学生创造一个更公平的世界●解开陷阱 - 在IT票证数据之上建立智能系统。取消陷阱并从IT票务系统中的多种非结构化数据中组织见解，将它们变成可行的见解。
引文：Wade S、Ngo P、He Y、Caruana M、Steinberg J、Luo Q、David M、McWilliams A、Fong KM、Canfell K、Weber MF。符合条件的人口估计
澳大利亚国家肺癌筛查计划将于 2025 年 7 月启动，针对年龄在 50-70 岁之间、吸烟史为 30 包年（相当于 30 年内每天吸烟 20 支）、目前吸烟或过去 10 年内已戒烟的个人。我们使用 2019 年国家药物战略家庭调查和 2022 年澳大利亚统计局人口预测的数据，预测了该计划前 5 年符合筛查条件的人数。结合未来或未测量的吸烟特征的预测模型，多重填补用于解决缺失数据，同时预测个人到 2030 年的吸烟史。2025 年，估计有 930 500 人（95% 预测区间为 852 200-1 019 000）符合条件，2025-2030 年间，所有澳大利亚辖区符合条件的人数略有下降。总体而言，符合条件的人中 26% 至 30% 将戒烟，70% 至 74% 目前仍吸烟。这些估计值可用于资源规划，并作为指示性分母来跟踪该计划的长期参与率。
出版日期：2024年12月18日引用：Wade S，NGO P，He Y，Caruana M，Steinberg J，Luo Q，David M，McWilliams A，Fong KM，Canfell K，Weber MF。
澳大利亚的国家肺癌筛查计划将于2025年7月开始，针对50-70岁的个人，具有30年的吸烟史（相当于30年的每天20个香烟），他们目前在过去10年内吸烟或戒烟。我们使用2019年国家药物战略家庭调查和2022年澳大利亚澳大利亚统计局人口预测的数据中的数据预测了该计划的前5年中符合筛查资格的人数。使用与未来或未测量吸烟特征进行预测建模的多个插补用于解决丢失的数据，同时将个人的吸烟历史投射到2030年。在2025年，930 500（95％的预测间隔852 200-1 019 000）估计有资格，在2025 - 2030年中，在所有澳大利亚司法管辖区中，符合标准的数字略有下降。总体而言，有资格的26％至30％将戒烟，目前有70-74％的吸烟。这些估计值可用于资源计划中，并作为指示性分母，以跟踪随着时间的推移的参与率。