XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfuture
预测人工智能对临床药房实践的影响人工智能对未来临床药学研究和奖学金的影响
1。美国国务院。人工智能（AI）。2024 www.state。gov/人工智力2。IBM。 什么是生成的AI？ 2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。 哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。IBM。什么是生成的AI？2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。哈佛大学。格里芬艺术与科学研究生院。人工智能的历史。2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。福布斯。Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？sh = 5abebd09674f 5。Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。AM J Health-syst Pharm。2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。预测人工智能对临床伪类实践的影响。J Am Coll Clin Pharm。2025; 7（3）。7。射线pp。chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。网络网络系统。2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。AI研究所。语义学者。2024 https：// www。Spenticscholar.org/ 9。 div>引起。2024。https://elitic.com/10。共识。共识：AI搜索引擎进行研究。2024 https：//ssensus.app/ 11。 div>福格尔DB。与临床试验相关的因素，这些试验失败和有机会改善成功的可能性：审查。当代临床试验。2018; 11：156 - 164。https：//doi.org/10.1016/j.conctc。2018.08.001 12。Lee CS，Lee Ay。 人工智能如何转化随机对照试验。 Transl vis Sci技术。 2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。 Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。 机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。 试验。 2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。 hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。 放射学。 2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118Lee CS，Lee Ay。人工智能如何转化随机对照试验。Transl vis Sci技术。2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。试验。2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。放射学。2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118
澳大利亚的未来繁荣取决于气候政策的确定性
采取行动限制气候变化及其影响很有意义。根据世界中央银行的中端估计，如果排放稳定下降到零净，则全球GDP在2050年将高7％，而不是如果今天的气候政策越来越强。实际上，差异可能甚至更高：精算师表明，可信估计的范围包括到本世纪中叶到2090年的全球GDP收益25％，到2090年的50％。在全球范围内，过去十年是有记录以来的十个热门。气候变化的物理影响在这里和世界各地已经很明显，强调了行动的紧迫性。
231221-Draft-Commission-Notice-eu-Taxonomy-Reporting ...
允许将本文档重复使用，只要给出适当的信用并指示任何更改（Creative Commons归因4.0国际许可证）。对于欧盟不拥有的要素的任何用途或复制，可能需要直接从各个权利持有人那里寻求许可。所有照片©Adobe Stock。
工业计算机视觉AI标准的游戏状态和未来方向
摘要 - 人工智能（AI）和深度学习（DL）领域的最新进步也导致了计算机视觉领域（CV）（CV）的相应进步，展示了在广泛的高工业兴趣范围内的强大技术解决方案（例如，医疗，医疗，自动驾驶，自动化，自动化等）。尽管简历系统在特定领域的表现出色，但其在工业规模的开发和开发尤其需要解决与已发达AI模型的可靠性，透明度，可信度，安全性，安全性和鲁棒性有关的要求。后者提出了开发高效，全面和广泛的工业标准的必要性。在这种情况下，本研究调查了有关工业计算机视觉AI标准的发展的当前发挥状态，强调关键方面，例如模型可解释性，数据质量和法规合规性。尤其是对主要国际标准化机构提出的对启动和正在制定的简历标准进行的系统分析（例如ISO/IEC，IEEE，DIN等） 执行。 对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。 索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业ISO/IEC，IEEE，DIN等）执行。对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业
在创造者经济中解锁价值：趋势，机会和未来增长
在该领域比美国领先约五年的韩国，在某些渠道上越来越多地看到AI生成的化身。仍然有人类，它仍然被他们配音和脚本，但是用户正在与AI角色进行交互。这些化身很容易成为明星，最终同时为许多不同品牌制作广告。消费者会接受吗？在韩国，前10个渠道中的三个现在具有AI生成的字符，因此该概念已被接受，但是目前尚不清楚这是否会在美国对真实性需求的美国发生。
估计爱尔兰蓝色碳栖息地的当前和未来盐泥区域和碳存储
盐玛希人可以保护海岸免受风暴潮和侵蚀，是用于繁殖和庇护鸟类和鱼类的重要生态系统，并隔离了土壤中的大量碳。天然植物的泥浆和未来的海平面上升将有助于新的盐玛什组，而其他托管调整项目可以提高国家能力以满足气候目标。在这项研究中，我们正在研究爱尔兰盐木的当前和未来范围，并估计其碳储量潜力。根据文献和公开可用的GIS数据确定当前盐木的区域。使用来自邻近陆地陆地海洋潮汐仪的平均水位数据和极端水位数据分析了现有盐晶的潜在自然发展和扩展。此外，在全国范围内的各种盐板运动中确定了多达1 m深的土壤中的碳储存，并进行了大规模估计未来的蓝色碳潜力。结果表明，例如都柏林县的盐玛希人可能会从181公顷增加到227公顷，这是由于天然盐晶膨胀，可能会增加22,688 mg c org储存的碳，并避免排放83,264 T CO 2。然而，盐marsh深度在碳固相中起着重要作用。因此，当仅在10厘米深的土壤中考虑碳储存时，估计的碳储存增加减少到1,588 mg c org和5,828 t CO 2发射。此外，我们的结果表明，爱尔兰盐业植物比中国或美国的物种更少，从而降低了全球蓝色碳估计。这项研究的结果将成为经理和政策制定者估计盐玛什和计划托管调整项目的碳信用潜力的基础。
阿尔茨海默氏病超过淀粉样蛋白：未来治疗干预策略
神经退行性疾病包括影响大脑神经元存活和功能的各种医疗状况。神经元损失通常会导致认知功能下降和痴呆症的进步。痴呆是神经退行性疾病的常见分母。2015年世界痴呆症患者的WorldHealthoranizationsimationthenumber占4747万。随着人口的年龄，预计该数字在2030年将达到7563万，在2050年将达到1.3546亿。阿尔茨海默氏病是老年人最常见的痴呆症原因。痴呆症的自然病程，尤其是阿尔茨海默氏病，导致严重的残疾和依赖性。对护理人员和公共卫生系统的影响令人震惊。痴呆症的总估计成本为604亿美元（47.1亿英镑； 2010亿欧元），约占全球国内生产总值（www.who.int）的1％。痴呆症没有修改疾病的治疗。
使用机器人和AI来改变分配和药物疗法，并塑造日本药学教育的未来
在日本，分发是药剂师的关键责任，并且随着机器人和人工智能（AI）的进步而继续发展。本综述研究了机器人技术和AI的整合到药物实践中，为其有效性提供了支持证据，并探讨了日本药房教育教学的未来指导。在医院和药房中引入了分配机器人，例如自动分配系统和机器人无菌制剂，以提高效率，减少分配错误并优化药物管理（Takase，2022）。AI驱动的系统协助药剂师进行决策和个性化药物治疗，增强药物安全性，预测不良反应并优化个性化的药物治疗（Chow，2023）。尽管最初的实施成本很高，但预计机器人和AI的整合将扩大，尤其是在药物安全监测和AI-AI辅助药物治疗管理等领域。分配在个性化药物治疗中起着至关重要的作用，并且需要技术素养以及临床专业知识。要适应这些进步，需要进行药学教育改革才能纳入AI驱动的决策支持系统，机器人培训和跨学科合作。为未来的药剂师提供这些技能，将确保他们可以有效整合机器人和AI技术，同时保持患者的安全和护理质量。随着药房实践的不断发展，药剂师必须适应技术进步，并与机器人和AI合作以优化药物治疗结果。关键词：药剂师，分配，机器人，人工智能（AI），药学教育
通过纳米技术的牙科植入疗法的未来
与骨科植入物不同，牙科植入物需要在骨植入术界面上的骨整合和在具有普遍的致病细菌的复杂口腔微环境中在跨污染区域的软组织整合。这代表了牙科植入物早期接受和长期生存的一个非常具有挑战性的环境，尤其是在患者病情受损的情况下，包括衰老，吸烟和糖尿病患者。通过新颖的纳米工程策略从基于钛基的牙科植入物表面实现先进的局部治疗。这包括对纳米工程的植入物，负责洗脱生长因子，抗生素，治疗性纳米颗粒和生物聚合物，以实现最大的局部治疗作用。一个重要的标准是在不引起细胞毒性的情况下平衡生物产生的增强和治疗（例如杀菌效率）。仍然需要解决批判性研究差距，以实现这些治疗性牙科植入物的临床翻译。本综述为该领域中的最新发展，挑战和未来方向提供了信息，以成功地制造临床上可转化的治疗性牙科植入物，即使在受损的患者状况下，这些牙齿也将允许长期成功。2023作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
