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2022 年综合报告 - 施耐德电气
施耐德电气对可持续未来的定位是全数字、全电气化的世界，将其技术部署到加速发展的市场中，以满足客户对可持续性和弹性的需求。世界正处于转折点。在政府、企业、投资者、客户和民间社会等所有利益相关者的支持下，我们正在开辟通往完全不同未来的道路。
案例研究：施耐德电气（法国）
关于施耐德电气：施耐德电气是一家跨国公司，提供数字能源和自动化解决方案，以实现效率和可持续性，营业额达 289 亿欧元（2021 财年），拥有来自 100 多个国家的 128,000 名员工。它将世界领先的能源技术、实时自动化、软件和服务整合到住宅、楼宇、数据中心、基础设施和工业的综合解决方案中。该集团于 2021 年被 Corporate Knights 评为全球最具可持续性的公司 1，现已成为可持续发展领域的全球企业领导者，也是其生态系统中所有利益相关者加速自身能源效率和可持续性转型的关键推动者。2021 年，该公司报告称其 70% 的收入来自可持续解决方案，而其 73% 的投资用于可持续解决方案。公司不断提高自身标准，并承诺到 2025 年实现运营中的碳中和，到 2040 年实现端到端碳中和价值链，比 1.5°C 气候轨迹提前 10 年。
presentation-half-year-results-2022.pdf - 施耐德电气
本介绍包含有关我们的市场及其竞争地位的信息。此类信息基于相关时期的市场数据和我们在这些市场的实际收入。我们从各种第三方来源（行业出版物、调查和预测）和我们自己的内部
安全警报：约克郡或施耐德 YSF6 断路器
保证经理、房地产设施经理、区域（服务）交付健康与安全顾问的保证经理、顶级预算持有人、总承包商、项目经理、基础设施经理和物业经理，负责国防部项目和物业管理工程服务（包括 EWC/WSM 的遗留工作）、授权人员（电气）、授权工程师（电气）等。
通用注册文件 - 施耐德电气
2021 年的中心主题是增长，这是由强劲的市场动态以及我们的战略选择和定位推动的。我们的营业额为 289 亿欧元，有机增长 +12.7%，达到历史最高水平。我们显着改善了调整后的 EBITA 利润率，有机增长了 +1.4 个百分点，达到 17.3%，也创下了新纪录，提前一年超出了我们“约 17%”的目标。我们通过充分利用 2021 年销量增加、面对通胀压力采取强有力的定价措施以及继续推进我们的运营效率计划来实现这一目标。强劲的运营业绩加上重组成本的降低，净利润达到 32 亿欧元，较 2020 年增长 51%。
引用：Gryska E、Schneiderman J、Björkman- Burtscher I 等人。在标准磁共振图像上自动分割脑损伤：scopi
摘要 目的 医学图像分析实践面临着一些挑战，这些挑战可以通过基于算法的分割工具来解决。在本研究中，我们绘制了自动 MR 脑病变分割领域，以了解流行方法和研究设计的临床适用性，以及该领域的挑战和局限性。 设计 范围审查。 设置 使用定制查询搜索了三个数据库（PubMed、IEEE Xplore 和 Scopus）。根据预定义的标准纳入研究。在连续的标题、摘要、方法和全文筛选中确定了新出现的主题。全文分析侧重于材料、预处理、性能评估和比较。 结果 在通过搜索确定的 2990 篇独特文章中，441 篇文章符合资格标准，估计每年的增长率为 10%。我们从出版来源、使用的分割原理和病变类型等方面介绍了该领域的一般概述和趋势。算法主要通过测量分割结果与可信参考的一致性来评估。很少有文章描述临床有效性的测量。结论 所观察到的报告实践在研究复制、方法比较和临床适用性方面还有改进的空间。为了促进这种改进，我们提出了一系列建议，供该领域未来的研究参考。
Jean-Pascal Tricoire 的“加速” - 施耐德电气
来源：施耐德电气™ 可持续发展研究所 (*) 能源相关和工业过程排放。10-15 Gt：基于对北美、欧洲、中国和亚洲经合组织国家建筑、交通、工业和发电部门约 30 Gt 能源相关二氧化碳排放量的评估
Jean-Pascal Tricoire 的“加速” - 施耐德电气
来源：施耐德电气™ 可持续发展研究所 (*) 能源相关和工业过程排放。10-15 Gt：基于对大约的评估。北美、欧洲、中国和亚洲经合组织国家在建筑、交通、工业和发电领域的能源相关二氧化碳排放量为 30 Gt
已发布版本的引用（APA）：Jiménez-Luna，J.，Grisoni，F.， Weskamp, N. 和 Schneider, G. (2021)。人工智能在药物发现中的应用：最新进展和未来展望。药物发现专家意见，16(9)，949-959。https://doi.org/10.1080 /17460441.2021.1909567
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。关于人工智能在药物发现中的应用的最初怀疑态度已开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。重点介绍了当前深度学习应用的优势和局限性，以及对用于药物发现的下一代人工智能的看法。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如消息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在人工智能药物发现的进步中发挥核心作用。
To cite: Kerr JR, Schneider CR, Recchia G, et al . Correlates of intended COVID-19 vaccine acceptance across time and countries: results from a serie
抽象目标描述了接受Covid-19疫苗意愿的人口统计学，社会和心理关系。设置在2020年3月至2020年10月之间进行的在线调查系列。参与者通过在线专家小组提供者（n = 25 334）招募了12个不同国家 /地区的25个单独的国家样本（按年龄和性别符合国家的人口）。主要结局指标报告的意愿接受COVID-19疫苗接种。结果报告说，接收疫苗的意愿在样品中差异很大，范围从63％到88％。Multivariate logistic regression analyses reveal sex (female OR=0.59, 95% CI 0.55 to 0.64), trust in medical and scientific experts (OR=1.28, 95% CI 1.22 to 1.34) and worry about the COVID-19 virus (OR=1.47, 95% CI 1.41 to 1.53) as the strongest correlates of stated vaccine acceptance considering pooled data and最一致的国家之间的关系。在英国样本的一部分中，我们表明这些影响在控制了对疫苗接种的态度后是强大的。结论我们的结果表明，信任的负担在很大程度上取决于科学和医学界的肩膀，这对未来的Covid-19-19疫苗接种信息应传达以最大程度地提高吸收。