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Scotiabank＆Trust（Cayman）Ltd Basel Pillar 3披露...
风险管理的主要目标是确保冒险活动的结果与银行的策略和风险偏好一致，并且在风险和回报之间存在适当的平衡，以最大程度地提高股东价值。Scotiabank的企业范围内的风险管理框架阐明了实现这些目标的基础。该框架需要不断评估，以便满足银行在其中运营的全球市场的挑战和要求，包括监管标准和行业最佳实践。银行的风险管理计划与银行风险管理框架有关的所有重大方面都保持一致。他们旨在识别，评估和减轻银行所面临的威胁和脆弱性，并有助于增强其整体弹性。
机器人药：个性化医学的未来
摘要 - 制药业务中正在开发机器人技术，以解决全球医疗保健系统的关注。机器人药可以通过避免首次代谢来保护自己免受降解酶的影响。经常食用时，机器人药物可以改善系统性药物生物利用度，提供治疗量最佳，并且没有负面影响。使用这些配方减少了针对针的需求。结果，患者变得更加接受，针头的使用变得更加具有挑战性。蛋白质和肽口服遇到许多严重的挑战，包括毒性，费用和质量。可以通过口服剂量配方来解决与不遵守性有关的几个问题，包括不适，注射疼痛和日常活动的破坏（Singh A W. S.。胃肠道的降解环境和低吸收限制口服蛋白质药物分布，需要进行肠胃外治疗。第一个空间和动态吸收屏障是腔粘液。我们描述了Robo Cap的创建，Robo Cap是一种口服，机器人药物输送胶囊，可改善腔液混合，将药物有效载荷沉积在小肠中以改善药物的吸收，并在局部清除粘液层，以便超越此障碍物（Srinivasan SS，2022222）。
智能药丸：一种新的靶向药物输送系统
智能药丸技术代表了医疗保健领域的一项突破性进步，将微型电子元件集成到可摄取的药丸中，彻底改变了药物输送、诊断和监测。本综合概述深入探讨了智能药丸技术的组件、功能、应用、注意事项和未来发展方向。智能药丸的核心组件包括可摄取的传感器、电子模块和电源，可实现一系列功能。这些功能包括药物依从性监测、诊断成像、生理监测和靶向药物输送。患者口服智能药丸，当它们穿过胃肠道时，它们会将数据无线传输到外部设备，供医疗保健提供者进行分析。智能药丸在各个医疗保健领域都具有众多优势。它们可以增强慢性病的药物依从性和疾病管理，促进胃肠道的非侵入性诊断筛查，并可作为临床研究中的宝贵工具。然而，确保患者数据的安全性、监管批准和隐私是部署智能药丸技术的关键考虑因素。智能药丸技术的未来发展方向侧重于小型化、集成化和扩展应用。持续的进步旨在使智能药丸更加紧凑、高效和用户友好，而跨学科合作则推动创新并解决开发和应用方面的挑战。智能药丸的前景不仅局限于胃肠道诊断和药物输送，还扩展到个性化医疗、靶向癌症治疗和神经病学。
人工智能创新：实现自主人工智能的五大关键支柱
这正成为一个日益分散的领域，其中选择合适的硬件和软件的复杂性因需要不断更新、提升技能和重新评估您的 AI 产品组合而加剧。与超大规模提供商合作，作为战略顾问和云供应商，可以帮助您明确选择基础设施和 AI 模型。优秀的超大规模提供商将根据需要提供最新的 GPU，从而降低成本，同时还有助于减少不断重新培训团队以适应不断发展的基础设施和 AI 模型的需要。此外，利用云中的 AI 基础设施和服务，企业可以尝试尖端的 AI 技术，推动创新，而无需在内部构建基础设施。这让组织可以专注于开发 AI 解决方案，而不是管理底层硬件。
二氧化碳去除（CDR）：碳管理的关键支柱
根据政府间气候变化（IPCC）的第六次评估报告[3]中开发的模型，实现净零和可持续性方案将需要具有不同概况的碳去除措施，具体取决于成本，共同利益，可效率，可扩展性和政策。IPCC特别强调在采用CDR方法时需要优先考虑环境和可持续性方面，包括保留生物多样性，粮食稀缺，能源效率以及获得水和资源的机会。因此，CDR方法的选择将取决于未来几十年的多个技术和经济方面，以及他们可以带来的与气候相关和可持续性福利。在某种程度上，这还需要严格的会计方法来有效，透明地量化排放，同时创建可以包含我们不断变化世界的复杂性的工具。
引用：Ng MY、Youssef A、Pillai M 等人。通过机器学习操作扩展医疗保健领域公平的人工智能。BMJ Health Care Inform 2024；31：e101101。doi:10.1136/bmjhci-2024-101101
机器学习操作 (MLOps) 是一门涉及大规模生产、监控和维护人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型的学科，应用于医疗保健可以促进 AI/ML 支持的医疗保健工具从研究向可持续部署的转变。1–3 遵守 MLOps 最佳实践可以解决部署到临床工作流程中的 AI/ML 工具所面临的持续挑战，在这些工作流程中，模型通常在通用性、集成性和稳健性方面存在困难。随着 AI 法规的不断发展，例如美国卫生与公众服务部民权办公室的最终裁决要求医疗保健提供者确保其 AI/ML 工具不具有歧视性，4 医疗保健领域的 MLOps 越来越需要优先考虑健康公平。医疗保健领域的 MLOps 将核心原则置于特定环境中，以满足医疗保健组织对 AI/ML 部署的需求。1–3 我们重点介绍了扩大公平健康 AI/ML 模型部署和建立问责措施 5 的关键原则和考虑因素，以系统地消除健康不平等并遵守 AI/ML 法规（表 1）。医疗保健中的 MLOps 原则之一是优化医疗 AI/ML 工具的临床工作流程集成，以便提供医疗服务。此外，确保模型可供所有患者群体使用并适应不同的临床环境至关重要。优先考虑健康公平的合适功能是进行临床工作流程分析，以确定公平执行 AI/ML 以进行患者护理所需的关键利益相关者、流程和资源。确定的路径为工作流程编排组件的开发提供了信息，这些组件是医疗保健组织 MLOps 管道的基础。
支柱2 Factsheet-电动汽车的灵活性
向电动汽车（EV）的过渡正在彻底改变公共交通的景观，提供了传统化石燃料动力的公共汽车和火车的清洁工，更可持续的替代品。该项目旨在以很高的成熟度开发一种有效而有效的工具，以使各种电动汽车（汽车，卡车，公共汽车…）之间的充电站之间有积极的交互，这使它们成为了需求响应服务的主要来源，以优化罗马的分布网格操作。飞行员还将利用ARETI的电动性实验室“ Areti Smart Park”，该实验室配备了RES生成，存储和高级控制系统，用于ARETI的EV机队，以测试特定的智能电荷和V2G技术。