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关于新加坡弗洛（Flo Energy）新加坡弗洛斯（Flo Energy Singapore）的是该国增长最快，最大的独立能源零售商，其任务是将尽可能多的人转换为负担得起的可再生解决方案。 Flo Holding的一部分，Flo在2024年随着Flo Energy Australia的推出，扩大了其覆盖范围。 FLO的强大内部技术基础架构允许FLO降低成本并与客户分享节省，而FLO的本地支持团队则提供了无缝的客户体验。 FLO的电力计划包括FLO承诺，使FLO的客户能够提出可再生能源索赔。 该公司还帮助企业利用太阳能并通过智能能源管理和计量解决方案来优化其运营。是该国增长最快，最大的独立能源零售商，其任务是将尽可能多的人转换为负担得起的可再生解决方案。Flo Holding的一部分，Flo在2024年随着Flo Energy Australia的推出，扩大了其覆盖范围。FLO的强大内部技术基础架构允许FLO降低成本并与客户分享节省，而FLO的本地支持团队则提供了无缝的客户体验。FLO的电力计划包括FLO承诺，使FLO的客户能够提出可再生能源索赔。该公司还帮助企业利用太阳能并通过智能能源管理和计量解决方案来优化其运营。
“人工智能”一词起源于 1956 年，当时它在美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次研讨会上首次提出。“人工智能”
自 60 多年前 AI “诞生” 以来，我们已经取得了长足的进步。由于数据收集和聚合、计算机处理能力、存储容量和计算算法的不断改进，AI 取得了重大进展。AI 最有前途的应用之一是图像处理和图像分析。这些进步自然而然地应用于放射学，这是医学领域最依赖影像的分支学科之一。短短几年内，AI 在放射学中的应用“蓬勃发展”，放射学成为美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的 AI 算法的主要分支学科。FDA 批准的胸部影像 AI 模型数量仅次于神经放射学，还有更多的模型正在研究中。除了放射学，病理学是另一个依赖影像的分支学科，AI 也在该领域取得了进展。高通量全切片扫描技术和数字病理学为计算病理学的腾飞搭建了完美的发射台。尽管基于图像的人工智能正在取得令人兴奋的进展，但患者管理并不单单依赖于成像，因此人工智能已经扩展到其他专科，包括遗传学、外科、肺科、肿瘤学和放射肿瘤学。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
首次提供正确护理，地点就在您居住的地方
在澳大利亚，四分之三的重大精神障碍患者在 25 岁之前发病，这使得年轻人最容易自杀和遭受精神疾病的后果。精神疾病和自杀每年给经济造成的损失约为 430 亿至 510 亿美元，这些损失由全国各地的家庭和社区承担。
“意大利首个超级工厂”已成为现实
圣安杰洛迪皮奥韦迪萨科（帕多瓦），2024 年 2 月 13 日——近年来，生产锂离子电池的超级工厂建设速度明显加快。根据 Benchmark 的“超级工厂评估”，仅 2022 年就投资了超过 1310 亿美元，比上一年增长了 24%。中国占总投资的 74%。但欧洲和意大利也在积极参与这场竞赛，更加强调加速生产清洁能源以实现 2050 年脱碳目标的必要性。从这个意义上讲，上周欧洲机构就《净零排放工业法案》（NZIA）达成的协议旨在将工业排放量减少到零，到 2030 年生产欧洲所需的 40% 的零排放技术。意大利商业和意大利制造部长 Adolfo Urso 最近也在布鲁塞尔与欧盟委员会执行副主席 Margrethe Vestager 和欧盟内部市场专员 Thierry Breton 会晤期间举行的新闻发布会上就可再生能源生产问题发表了自己的看法。“我预计意大利也将很快建成一座超级工厂，”部长说。
世界首个脑癌临床试验在墨尔本启动
该项目位于维多利亚州政府管辖区内，三十年来脑癌的存活率几乎没有变化，80% 的确诊患者在五年内死亡。每五个小时就有一名澳大利亚人被诊断出患有脑癌，在澳大利亚，死于脑癌的儿童数量超过任何其他疾病。 脑癌中心/WEHI 实验室负责人、彼得麦卡勒姆癌症中心和皇家墨尔本医院的肿瘤医学专家 Jim Whittle 博士表示，Brain-POP 将开始解决脑癌患者缺乏试验选择的问题，并使研究发现能够迅速转化为临床应用。“过去 30 年缺乏进展表明需要从根本上改变药物研发方式和脑癌临床试验方式，”Whittle 博士说。“Brain-POP 平台提供了一种独特的方法来帮助我们测试药物是否真正进入大脑，并确定它是否产生了我们想要的效果。 “这就是我们需要投入精力的地方——最强大、最有前景的疗法，阻止无效疗法的发展，为脑癌患者带来更好的治疗效果。”皇家墨尔本医院神经外科主任凯特·德拉蒙德教授表示，该合作综合试验项目将借鉴墨尔本生物医学区研究人员和临床医生的丰富专业知识。
法国海军和法国船东：第一艘海事……
一年 365 天，近 4,500 名法国海军水兵在陆地、水下、海上和海上工作，保护法国的利益，同时捍卫航行自由和世界各地水兵的安全。面对日益增加的威胁和国家间紧张局势，保护海上交通是我们这个时代的一大挑战。因此，法国在 2015 年选择了国家海上安全战略。作为该战略的一部分，法国海军与海上领域的私营企业之间的海上合作已经存在了三十多年，这要归功于自愿海军合作 (VNC)，从而实现了海上安全领域（海盗、恐怖主义、非法贩运、故意污染、掠夺资源、网络犯罪和对我们海上利益的攻击）信息的最佳交换。
广义量子资源理论第一定律
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量（或资源）的场景，它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件，这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件，发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系，它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上，这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比，自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外，亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此，我们有了一套通用量子资源理论定律，这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法，然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
报告 - 英国低碳可再生能源将首次超越化石燃料
低碳可再生能源（风能、太阳能和水力发电）达到创纪录水平，到 2024 年将产生英国 37% 的电力（103 TWh），首次超过化石燃料（97 TWh，35%）。就在三年前的 2021 年，化石燃料产生了英国 46% 的电力，而低碳可再生能源产生了 27%。包括主要排放源生物质在内，可再生能源在 2020 年首次超过化石燃料。