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安全与防务 欧洲
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部门负责人
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私人基础设施参与度（PPI）半年（H1）...
本报告由 Deblina Saha（任务组组长）、Seong Ho Hong、Teshura Nair 和 Apala Bhattacharya 组成的团队编写，Luba Vangelova 提供编辑意见，Pablo Alfaro Chavez 提供设计意见。团队非常感谢 Fatouma Toure Ibrahima（IPG 全球业务部 PPP 组业务经理）的支持和指导。团队感谢 Mark Alexander Giblett（IPG 全球业务部高级基础设施融资专家）、Helen Mary Mar tin（IPG 全球业务部高级 PPP 专家）和 Fernanda Ruiz-Nuñez（IPG 全球业务部高级经济学家）提供的宝贵意见，帮助完成报告。照片来自 Shutter stock.com。本报告描述了私人参与基础设施数据库所示的私人参与基础设施（PPI）。该数据库记录了全球中低收入国家基础设施项目的投资信息。 PPI 数据库代表了研究团队尽最大努力汇编的公开信息，不应被视为全面资源。有些项目（尤其是涉及当地和小规模运营商的项目）往往会被忽略，因为它们通常不会被主要新闻来源、数据库、政府网站和 PPI 项目数据库工作人员使用的其他来源报道。
W1279家禽生产可以解决撒哈拉以南非洲的粮食不安全吗？
贫困在大多数非洲国家，比发展中国家的其他地方都发挥着重要作用，而马尔努的三项长期以来一直是撒哈拉以南非洲（SSA）的挑战，整个地区的进展不均匀（Claude Saha，2008年）。然而，农业仍然是SSA经济的最大贡献者（Dercon和Gollin，2014年），雇用了大约65％至70％的非洲劳动力（Roseboom等人，2016年）。不幸的是，农业在该地区的生产率低（Chauvin等，2012）。尽管在SSA中发现了大量的牲畜，但由于缺乏对生产力，疾病，饲料差和缺乏改善遗传学改善的生产力的因素缺乏一致的改善，它们的生产力水平差异很大（Millar and Photakoun，2008年）。虽然SSA中对牲畜产品的需求正在迅速增加，但这种需求与牲畜生产的类似增长不符（Herrero等，2014）。到2050年，世界人口迅速增加的动物蛋白将比今天多三分之二（Sarvage，2011年），这使得牲畜生产对于改善SSA地区的社会福祉在战略上至关重要。但是，增加牲畜生产部门将受到自然资源竞争，尤其是水和土地的竞争（Mengesha，2012; Thornton，2010）。
计算肿瘤学研讨会
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气候富度残疾含水
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使用太阳能
sabyasachi saha摘要：本论文介绍了AI驱动的患者分析和诊断支持系统的发展，旨在通过整合全面的历史数据来增强预测性的医疗保健结果。解决的主要研究问题是有效地合并异质数据集的挑战，包括电子健康记录，临床注释和人口统计信息，以准确确定指导临床决策制定的患者风险因素。关键发现表明，在接受高质量，多样化的历史数据培训时，实施的系统可显着提高风险评估和诊断的准确性，这表明与传统方法相比，预测精度显着提高。结果强调了利用先进的AI技术来处理和分析广泛的患者历史的重要性，最终促进了早期的干预措施和量身定制的治疗计划。这项研究对医疗保健产生了重大影响，通过强调AI通过数据驱动的见解来改变临床实践并促进患者结果的改善的潜力。此外，调查结果倡导在医疗保健系统中进行稳健的数据治理和质量管理的必要性，强调了系统使用历史数据不仅可以增强个人患者护理，还可以增强整体卫生系统效率和有效性。该研究有助于对医疗保健数字化转型的持续论述，强调AI在支持医疗保健专业人员中的作用，并在日益复杂的医疗景观中培养基于证据的患者管理方法。
氮化钪作为网关 III-...
氮化钪作为光电人工突触装置的网关 III-氮化物半导体 Dheemahi Rao 1,2 和 Bivas Saha 1,2,3 1 材料化学和物理部，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 2 国际材料科学中心，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 3 先进材料学院，贾瓦哈拉尔尼赫鲁高级科学研究中心，班加罗尔 560064，印度。 基于冯诺依曼架构的传统计算受到存储和处理单元之间数据传输时间和能耗的限制。冯诺依曼架构在解决非结构化、概率和实时问题方面也效率低下。为了应对这些挑战，需要一种新的受大脑启发的神经形态计算架构。由于没有电阻电容 (RC) 延迟、高带宽和低功耗，光电人工突触装置极具吸引力。然而，稳定、可扩展且与互补金属氧化物半导体 (CMOS) 兼容的突触尚未得到证实。在这项工作中，未掺杂和掺杂镁的氮化钪 (ScN) 的光电导持久性等同于负责记忆和学习的生物突触的抑制性和兴奋性突触可塑性。展示了生物突触的主要功能，如短期记忆 (STM)、长期记忆 (LTM)、从 STM 到 LTM 的转换、学习和遗忘、频率选择性光学滤波、频率依赖性增强和抑制、赫布学习和逻辑门操作。