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OUSPE，巴西，巴西（DIA/都柏林）。 （OR。VictoriaKaspi（U. Cicago）。安吉拉·奥林托（美国芝加哥）。（法国巴黎，佛罗里达州，美国）
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Federica Esposito，1 Fabio Dell'aquila，1,2 Manuel Rhiel，3,4 Stefano Auricchio，1 Kay Ole Chmielewski，3,4,5 Geoffroy Andrieux，6,7 Rita ferla，1 paula sureda horrach，1 paula sureda horrach，1 arjun padmanabhan，1 rlar llar llard llard llard llard llard llard llard llard llAld llAld llAde llAld llard ，1 Melanie Boerries，6,7,8 Margherita Dell'anno，1 Edoardo Nusco，1 Agnese Padula，1 Sofia Nutarelli，9 Tatjana I. Cornu，3,4,7 Nicolina Cristina Sorrentino 12， * 1 Telethon遗传与医学研究所（Tigem），意大利波佐利 2 意大利那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系医学遗传学 3 德国弗莱堡大学医学中心输血医学和基因治疗研究所 4 德国弗莱堡大学医学中心慢性免疫功能中心 (CCI) 5 德国弗莱堡大学生物学院博士课程 6 德国弗莱堡大学医学中心医学生物信息学和系统医学研究所 7 德国弗莱堡大学医学院 8 德国癌症联盟 (DKTK)，弗莱堡合作伙伴站点，DKFZ 与德国弗莱堡大学医学中心合作成立 9 意大利罗马圣心天主教大学生命科学与公共卫生系 10 意大利那不勒斯费德里科二世大学临床医学与外科系 11 基因治疗联合实验室意大利那不勒斯费德里科二世大学高级生物医学科学系和转化医学系 12 主要联系人 *通信地址：auricchio@tigem.it https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101619
能源企业的社会责任
燃料和能源综合体是现代经济的系统形成要素，决定了经济增长的机会和可持续发展的前景（Cui 等人，2022 年；Li 等人，2022 年；Padmanabhan 等人，2022 年；Wen 和 Jia，2022 年）。能源公司的这一战略作用涵盖两种类型的活动。首先，实施企业社会责任领域的举措，旨在提高能源的可持续性（普遍可及性和环境安全/纯度）（Ahmed 等人，2022 年；Ates，2022 年；Madaleno 等人，2022 年；Shukla 和 Geetika，2022 年；Wang 和 Sun，2022 年）。其次，引入技术创新，优化能源公司的业务流程。在现有文献中，Brizhak 和 Tolstobokov (2022)、Dudukalov 等人 (2021)、Guo 等人 (2022)、Popkova 等人 (2022)、Qu 等人 (2022)、Shi 等人 (2022) 和 Vanchukhina 等人 (2016) 等作者认为技术创新是能源公司履行企业社会责任的有前途的工具，因为它们有可能提高其活动的生产力和环境安全。然而，这种潜力在实践中能被利用的程度研究不足且不清楚。这是本文正在填补的研究空白。本文旨在展示技术创新对能源公司企业社会责任的矛盾影响。本研究的独创性在于它超越了能源公司现代化的通常框架，考虑到了数字经济对企业社会责任的影响。传统上对内部因素的关注形成了企业社会责任作为能源公司利他主义表现的理念。本文提出了一种新的视角来看待能源公司的企业社会责任，因为它受到市场压力的严重影响。本着这一思路，本文旨在研究国际经验，并从企业社会责任的角度对能源公司技术创新的有效性进行多标准评估。本文对科学知识改进的贡献在于开发了一种新的科学方法论方法来评估能源公司是否符合 EnergyTech 标准。新方法的新颖性、独特性和优势是
1个机器学习，高级健康信息学和...
bharadwaj015@gmail.com摘要将机器学习整合到健康信息学上，为提高诊断准确性和患者护理提供了重要的机会。本研究探讨了机器学习（ML）算法的应用，以增强健康信息学的各个方面，重点关注其改善诊断过程的潜力。该研究检查了卷积神经网络（CNN）在医学成像中的有效性，并研究了复发性神经网络（RNN）和长期短期记忆（LSTM）网络在处理顺序患者数据中的作用。通过一系列案例研究和实验结果，该研究表明了ML在简化诊断工作流程，减少错误和支持个性化医学的潜力。它解决了医疗保健机器学习实施的关键挑战：对大型和带注释的数据集的需求，对数据隐私的担忧以及模型输出的可解释性。该研究得出结论，机器学习可以显着增强健康信息系统的诊断能力，从而导致更准确，及时的患者诊断。因此，医疗保健部门的利益相关者被收取，以增加ML在健康信息学，医学诊断和临床决策中的整合，以可持续提高患者结果，降低运营成本和更高的效率。关键字：机器学习，功能选择，健康记录，预测和准确性简介急诊部门（EDS）对大多数医院入院表示了访问，但大多数访问导致出院（Marx＆Padmanabhan，2020年）。在2017年，对美国急诊室的1.39亿次访问，总计1,450万（10.4％）的疗养院和200万个重症监护病房的住院治疗（Nguyen等，2021年）。复杂性和多种投诉和伤害意味着急诊部门通常会被拥挤。不良的医疗保健结果，包括增加死亡率，转移救护车，延迟的医疗服务，不接受治疗的人等人的人满为患（Schwartzman，2020年）。必须显着解决这些更改。这项研究的愿望是为了找到对美国医院重症监护病房（ICU）面临的挑战的持久解决方案的愿望。为此，它提出了几种基于高级技术的方法，包括分诊，精益六西格玛和快速轨道作为拥挤的可行替代方案。鉴于机器学习的肯定前景（ML）技术在解决传统技术无法处理或解决的问题时，本研究建议部署ML技术，以用于先进的健康信息学和改进的诊断。它试图证明ML技术有很多改善整个卫生部门的机会，尤其是健康信息学和诊断。问题陈述看来，机器学习的复杂性（ML）解释了当前其整合到许多国家中先进的健康信息学和医学诊断中的低水平。低水平的整合意味着对于先进的健康信息学和医学诊断的目的，ML不足。它阻碍了ML在健康信息学和医学诊断以及卫生部门的其他方面的改善机会。机器学习最困难的事情之一是，每种算法都有需要优化以获得高精度模型的因素。在这项研究中，无论难度如何，ML算法在应对传统系统无法满足的各种挑战方面的潜力。通过了解其算法的ML如何有效，
遗传洞察力及其在心血管疾病中的作用
Loos PhD 12,133,5，Susan R. Heckbert MD，PhD 134，Peter Vollenweider MD 135，Caroline Hayward PhD 136，Andrew D. Paterson MD 17,137，Kari Stefansson MD，Kari Stefansson MD，Phd 18,88 Nicholas J. Wareham PhD 22 , Cornelia M. van Duijn PhD 24 , Mary F. Feitosa PhD 25 , Christopher J. O'Donnell MD, PhD 142 , Mika Kähönen MD, PhD 143,144 , Markus Perola MD, PhD 29,30 , Michael Boehnke MD, PhD 145 , Sharon L. Kardia PhD 32 , Jeanette Erdmann PhD 146，