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Fujitsu和横滨国立大学使用超级计算机Fugaku
泰顿香山（2024）于8月22日起起源于玛丽安娜群岛，在日本附近缓慢行动，并于8月27日以极强的力量接近阿马米地区。然后，它向北转移了路线，并以极强的类别向九州南部转移，并在8月29日的08:00左右与强大的类别相比，在Kagoshima县Satsumasendai City附近登陆。由于从西部到东部的大气条件非常不稳定，因此某些地区受到与云层云相关的龙卷风的影响。在宫崎骏县，几个城镇在28和29号被龙卷风袭击。资料来源：日本气象局网站
横滨国际生物多样性大会...
蒙特利尔2024年2月28日。呼吁年轻人参加国际生物多样性青年会议，横滨2024年，现已开放至2024年3月30日。在《生物多样性公约》中重点介绍了十年来的青年参与度，该会议将于2024年8月在日本横滨城举行，在日本环境部的全球青年生物多样性网络（GYBN）之间的合作中，日本环境部，Yokohama，Yokohama，Yokohama，Yokohama，Yokohama，《日本生物学多样性的秘书》。2024年8月25日至31日，来自世界各地的一百多名年轻人将在日本横滨市举行的会议上，分享经验和计划行动，以支持有效实施Kunming-Montreal Global Bioviontity框架。为期一周的计划将强调年轻人作为变革的代理人的作用，以使生物多样性受益。它将为年轻人提供与来自不同部门的其他国家和地区参与者建立纽带和网络的机会，并创造了一项运动，以推动昆明 - 蒙特利尔全球生物多样性框架成功的变革性变革，尤其是其目标22和23，以及C（n）第C（n）部分。通过音乐，艺术，文化，讨论和研讨会，年轻的领导人将参加创造性会议，并开发项目以扩大他们的声音，引发创新，并推动有意义的行动，以实现我们与自然和谐相处的可持续未来。关于生物多样性公约（CBD）会议参与者及其合作伙伴将有机会致力于建立框架的整个社会和整个政府方法。该会议还将支持实施对次国政府，城市和其他生物多样性当局的行动计划（2023-2030）。有关申请呼叫的详细信息可在以下链接中获得：https：//bit.ly/iycb2024申请截止日期为2024年3月30日，在23:59 PST（Pacific Standard Time）。
工业日横滨北码头，2023 年 7 月 24 日
感谢您的出席，并期待与您合作。除了我们的主讲嘉宾之外，我们还安排了非正式会议时间，以帮助您了解我们的目标并帮助我们共同努力实现这些目标。这些会议将在演讲后的下午举行，请根据需要向我们的 MSC/FLC 代表预约空闲时间。
横滨市可再生能源利用战略（...
从“防灾和气候变化”的角度出发，尽可能地追求能源的本地生产和消费。在利用私营部门的计划的同时，努力扩大横滨市太阳能发电等可再生能源的使用 能源消费大市横滨积极采用可再生能源，将有助于加快能源供应。无论能源结构如何，都追求最大限度地采用可再生能源
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法