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书目 Bin Uzayr，S.（2022）。前端 ...
Cvijanovic, M., Kirin, P., Plesa, D., Soko, J., Stamenov, S., Cikojevic, A., Kelemen,
公民能源成本委员会摘要
1 如何提高能源贫困人群的生活质量？ （如何改善能源贫困人口的生活质量？），Jan Frankowski、Jakub Sokołowski，（结构研究所，2021 年）
欢迎使用俄勒冈州卫生管理局的我的电子疫苗卡网站的方式进行此操作视频。该视频显示了如何获取您的电子covid-
使用此QR码，白色就像条形码。即使它与CDC卡不同，所有CDCC疫苗卡也可用。如果有人想检查对手，您只能在手机或其他金属上扫描QR鳕鱼。这就是为什么他或她给了他们您的朋友。但是，您所有的信息都无法在系统中显示给他们。
人工智能与信息管理在...
传输、配送、存储和最终使用的速度都在加快。除工业外，它对气候和能源政策的影响也日益增大（Sokołowski，2022 年）。印度也是如此，印度的优势包括充满活力的民主国家中大量年轻人口，以及由具有全球意义的 IT 行业推动的快速增长的经济——印度是世界 IT 中心（Solanki 和 Sinha，2017 年；Rao 等人，2022 年）——以及需要解决的问题，包括差距、不平等或贫困（Gao 等人，2020 年，第 5 页）——为人工智能应用提供了广阔的范围和规模（Kalyanakrishnan 等人，2018 年，第 164 页）。此外，随着印度成为重要的国际参与者，其处理能源部门和气候变化的方式影响着整个世界（Sokołowski，2019 年）。 2018 年 6 月，印度国家规划委员会 (NITI Ayog) 发布了一份关于国家人工智能战略 #AIFORALL 的讨论文件 (NITI Aayog, 2018 )，其中能源行业被列为人工智能干预的重点领域之一。此外，2021 年 8 月发布的最新政策文件以该讨论文件为基础 (NITI Aayog, 2021 )。此外，印度国家软件和服务公司协会 (NASSCOM) 最近发布的一份报告估计，到 2025 年，人工智能将为印度能源和工业部门增加约 500 亿至 550 亿美元的价值 (NASSCOM, 2021 )。在此背景下，本文的主要目标是根据全面的增长和发展战略，探讨人工智能和信息管理 (IM) 在印度能源转型中的作用，并强调其在能源领域发展和使用过程中面临的挑战和障碍，这些挑战和障碍与政策制定、治理和战略以及社会互动和社区发展有关，包括印度的城乡合作和智慧城市/智慧村庄。补充目标包括提出一些来自全球南方 (GS) 的人工智能能源转型适用解决方案；它们基于本文介绍的印度案例研究中的经验教训。
GAZETTE KàNYA
.任命长老并执行。ppwep corifprred Iiy sqtlion .54 ..土地分配法庭法案，土地和解部长任命附表第一栏所列人员为长老，根据该法案的规定，在附表第二栏所示区域内审理和裁定土地事宜。 ': .Scçmnl?.K .. '' 姓名 Julls Mbaluli Maior (Rtd.)Pet:r Masila David M. Vutu Andew Muiva Dav'-d Mutuku M uindi Nzyuko Julius Nzioka Phflfp If .Mulwa John Ndtlngu Kaindi Timothy Musinga Muthuka，Patl！Kathilu Dominic M usei Ikobe 上校（RT：I。）M îchael M baluka Charles Klvuva Kasomo Simon Nlioka Mulandi Iohn Soko Mutwola 1 .M t'oki Luka Ndunda Joseph M walyo Davld Nguusya 。Patriek Ngcnzi Kimanga Joseph Kimeu Mutua James Mujïla Kivanga Philip Vyalu Syili G. K. Kathilu Paf.ll Kiroma Klvaya M aqva Mavl'ti Trlln -e Nfrwili Kilonzo D. K. M utisya S:mon Kathumbi Jacob Kisilu Mlllinge Beranard K. Tobolo Pçter M .M uange patrick Mtlthaisu ' Martha Kioko (Mrs.) Paul M. M utua M oses M uasya M lsnyao Kibuisu Zakayo Makungu Kasina Maseesi Jobn M atde
前瞻性盲法评估 Thermalytix（一种人工智能增强型乳腺热成像软件）与放射科医生解释的乳房 X 光检查结果的相关性：赞比亚一项探索性研究的结果
背景：虽然乳房 X 线摄影通常用于乳腺癌检测，但在资源受限的国家广泛实施这一技术具有挑战性。基于人工智能的 Thermalytix 是一种低成本、便携、无辐射的自动化测试，可用于检测所有年龄段的女性乳腺癌。尽管在印度使用，但 Thermalytix 的有效性尚未在非洲人群中进行过测试。目标：在赞比亚三级护理人群中评估 Thermalytix 输出与放射科医生报告的乳房 X 线摄影的一致性和相关系数。方法：2023 年 10 月，卢萨卡 Maina Soko 军事医院对 169 名女性进行了 Thermalytix 和标准乳房 X 线摄影评估。Thermalytix 使用先进的机器学习算法来解释乳房热扫描并生成一个定量分数，表明恶性肿瘤的可能性。所有女性都接受了这两项测试，结果都是盲测的。随后计算了 Thermalytix 输出与放射科医生解释的乳房 X 线摄影的 BIRAD 评分之间的 Spearman 相关系数和一致性水平。结果：本报告分析了 144 名数据完整的女性，平均年龄为 50 岁（53.5% 为绝经后，65.3% 为无症状）。6 名女性被评估为乳房 X 线摄影阳性，138 名被评估为乳房 X 线摄影阴性；其中，使用 Spearman 等级相关检验，Thermalytix 与乳房 X 线摄影之间的相关性为 0.9 [非常强]，使用美国 FDA 推荐的一致性检验，阳性一致性为 83.3%。结论：Thermalytix 在之前的临床试验中表现出与乳房 X 线摄影非常强的相关性和一致性水平，以及良好的敏感性、特异性和阴性预测值，有潜力成为赞比亚乳腺癌早期检测的另一种工具。