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EssilorLuxottica 的 Nuance Audio 获得 FDA 批准和欧盟认证，可供美国和欧洲消费者使用
法国巴黎（2025 年 2 月 3 日）— EssilorLuxottica 今天宣布，其 OTC Nuance Audio 眼镜已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准。该集团同时获得了欧盟医疗器械法规下的 CE 标志，同时还制定了专门针对助听器的 ISO 质量管理体系认证，这将使 Nuance Audio 能够在欧洲推出。Nuance Audio 助听器软件是美国首个获得 FDA 批准的预设医疗器械软件 (SaMD)，为医疗科技领域的颠覆性新产品类别铺平了道路。它提供突破性的开放式听力解决方案，无缝集成到一副时尚的智能眼镜中。在经历了数十年从舒适度到可视性等各种采用障碍之后，消费者终于可以通过一款既美观又功能强大的产品看得清楚、听得清楚。Nuance Audio 将于第一季度开始在美国发售。 2025 年上半年，该产品将在法国、德国和英国等部分欧洲国家上市，并从第一季度开始从意大利逐步推广，与美国市场同步。作为 EssilorLuxottica 开放式商业模式的一部分，集团将利用其广泛的零售网络，同时与传统听力诊所和眼镜批发客户合作，尽可能让消费者能够享用这项技术。EssilorLuxottica 董事长兼首席执行官 Francesco Milleri 表示：“两年前，我们着手创造一种前所未有的产品，改变人们的视听方式。我们的目标不仅仅是将两种医疗设备结合起来，我们还创造了一种全新的智能眼镜外形，以支持我们最依赖的两种人类感官。它不仅具有突破性，而且非常容易获得。现在，我们很高兴将重点转向将这项改变生活的技术交到世界各地真正需要它的人手中。”全球听力解决方案市场仍未得到充分服务，就像几十年前的视力市场一样，消费者往往由于耻辱感、不适感、成本和可及性有限等因素而不愿佩戴矫正设备。Nuance Audio 致力于克服这些阻碍传统助听器广泛采用的障碍。随着 Nuance Audio Glasses 的推出，该公司旨在满足全球约 12.5 亿 1 患有轻度至中度听力损失的人的需求。注：1 世界卫生组织，《世界听力报告》，2021 年，第 40 页。
考虑源-荷不确定性的协调调频策略
方法：首先，根据风电机组运行特性和减负荷率划分风速区间，在此基础上提出基于转子转速控制和桨距角控制的减负荷运行策略，使风电机组具备双向调频能力，并根据风速预测误差和减负荷运行策略确定风电机组可调容量；其次，基于考虑离网时间不确定性的电动汽车可控域模型，根据电动汽车充电紧急程度，通过对荷电状态（SOC）进行状态分组确定电动汽车群可调容量。通过定义电动汽车调频能力参数和充电紧急程度参数，确定电动汽车调频优先级列表并提出功率分配策略；然后，基于电动汽车充电紧急程度和风电机组减负荷运行经济性，提出协同调频任务分配策略。
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
InfEHR：通过电子健康记录上的深度几何学习解决临床不确定性
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Windreich 人工智能与人类健康系，2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山哈索普拉特纳数字健康研究所，3 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所，4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院数据驱动和数字医学系，5 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院重症监护医学研究所，6 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院新生儿医学分部，7 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院医学系，8 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院外科系， 9. 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院瓦伦丁·富斯特心脏病医院、10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所、11 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学哈佛数据科学计划、12 美国马萨诸塞州剑桥哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所
利用LLM进行ICD编码和不确定性估计
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 2相关工作5 2。1 ICD编码的先前方法5 2。 1。 1传统的机器学习方法5 2。 1。 2深度学习方法6 2。 1。 3个大语言模型（LLMS）6 2。 2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。 3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。 4不确定性10 3方法13 3。 这项工作中使用的1个LLM 13 3。 2数据集16 3。 3数据处理16 3。 3。 1临床笔记处理16 3。 3。 2 ICD- 10代码处理17 3。 3。 3数据拆分17 3。 4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。1 ICD编码的先前方法5 2。1。1传统的机器学习方法5 2。1。2深度学习方法6 2。1。3个大语言模型（LLMS）6 2。2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。4不确定性10 3方法13 3。这项工作中使用的1个LLM 13 3。2数据集16 3。3数据处理16 3。3。1临床笔记处理16 3。3。2 ICD- 10代码处理17 3。3。3数据拆分17 3。4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。4 T 5-基本编码的模型17 3。5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。6。1定义基于距离的损耗函数18 3。6。2克服解码模型输出的挑战23 3。7用于ICD编码的微调T 5 24 3。8评估指标24 3。8。1总距离（TD）24 3。8。2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。2 ICD第2章（IIC）25 3。8。3无关的ICD块（IIB）25 3。8。4无关的ICD第三级（IIT）25 3。9模型不确定性估计25 3。10实验设置27 4结果29 4。1数据分析结果29 4。2。2实验结果30 4。1 LLM和ICD编码的输入长度的比较31 4。2。2比较ICD编码的不同块策略32
树下：自然资本对具有不确定性的宏观经济模型中阴影价格动态的影响
我们调查了将自然资本动态纳入不确定性的经济中最佳分配的影响。我们提出了关于自然资本的气候损害以及自然资本和其他生产投入之间替代弹性的新估计。使用这些估计值，我们检查了阴影价格在模型规格和参数c校准之间的变化。我们的发现表明，与标准骰子类型模型相比，在包含天然资本的模型中，碳的社会成本高12％。此外，碳的社会成本对替代的弹性高度敏感。生产力的随机性质进一步将碳的社会成本提高了0.13％至39％，具体取决于习惯形成。
树下：自然资本对不确定宏观经济模型中影子价格动态的影响
我们研究了在受不确定性影响的经济中，纳入自然资本动态对最优配置的影响。我们对气候对自然资本的损害以及自然资本与其他生产投入之间的替代弹性给出了新的估计。利用这些估计，我们研究了影子价格如何随模型规范和参数校准而变化。我们的研究结果表明，与标准 DICE 型模型相比，纳入自然资本的模型中碳的社会成本高出 12%。此外，碳的社会成本对最终产出生产函数中的替代弹性高度敏感。考虑到生产力的随机性，碳的社会成本进一步增加了 0.13% 至 39%，具体取决于习惯养成的纳入。
NGSP 认证方法列表（2 月 25 日更新，按认证日期列出）NGSP 已认证以下方法和试剂具有文件
NGSP 认证方法列表（2 月 25 日更新，按认证日期列出）NGSP 已认证以下方法和试剂具有可追溯至糖尿病控制和并发症试验参考方法的记录。制造商因成功完成特定方法、试剂批次、校准品批次和所用仪器的偏差测试而获得可追溯性证书。DCCT 的可追溯性仅适用于新鲜血液样本的结果。处理过的（例如冻干）材料的分析可能会受到基质效应的影响，使用处理过的样本的结果与 DCCT 进行比较时应谨慎。NGSP 建议制造商每年认证其方法；可追溯性证书 1 年后到期。在这一年中，制造商有责任确保其方法的结果在全年和批次之间保持一致。NGSP 无意认证每一批试剂。制造商
2025-获取人通知报告表-特定- ...
根据 2025 年 1 月 10 日签订的购买协议，PNO 将以约 5.7 亿美元的价格从 Beta, Inc. (“Beta”) 收购 NYO 100% 的投票证券。此外，PNO 和 Beta 将签订供应协议。PNO 已创建了一家收购公司 NY Acquisition Sub, LLC，以完成交易。交易的完成计划将尽快进行，并取决于（其中包括）购买协议中概述的条件的令人满意的完成，包括根据 1976 年《哈特-斯科特-罗迪诺反垄断改进法案》（经修订）规定的等待期的到期或提前终止。纽约项目和 NYO 项目是该交易的代号。
缓解电池能源系统日前市场价格不确定性的运营规划策略
摘要 随着可再生能源变得越来越普遍，由于其固有的不确定性，有效的电网平衡变得至关重要。电池储能系统 (BESS) 可以通过补充这些可变能源来提高电网的可靠性和效率。然而，为了鼓励对 BESS 的投资，市场参与必须对所有者具有经济可行性。能源套利是 BESS 的主要收入来源之一，使他们能够在价格低时购买电力，在价格上涨时出售，从而优化收入。然而，在日前市场 (DA) 等能源市场中，BESS 所有者在交付前一天提交投标/报价，无法完美预测未来的价格。这种不确定性带来了挑战，限制了能源供应能力，并可能因价格预测不完善而导致利润损失。然后需要制定量身定制的策略来减轻这些不确定性并最大限度地减少利润损失。本文提出了参与 DA 的 BESS 的不同运营规划策略。特别关注所提出方法的可解释性，以确保高利润，同时降低模型的复杂性和计算时间。所提出的策略包括 1) 价格预测和场景生成，使用基于单点预测或历史数据的几何布朗运动 (GBM)；2) 优化过程；3) 选择最终实时应用的单个 BESS 竞标和运营计划。引入了两个基线，一个依赖于回溯法，另一个基于传统的随机优化。一些研究忽略了通过评估利润与实际价格来彻底评估竞标策略。因此，本研究评估了所提出的方法和基线相对于 2021 年法国市场在理想情况下获得利润的表现，并进行了完美的预测。