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通过长距离风的Culicoides spp。
摘要欧洲面临蓝胞菌病毒（BTV）血清型的定期介绍和重新引入，最近通过在野土中的血清型3的入侵而举例说明。尽管将疾病载体的长距离风散布，Culicoides spp。被认为是病毒介绍途径，但在风险评估中仍然被研究了。开发了一个定量风险评估框架，以估计BTV-3从撒丁岛侵入欧洲大陆的风险，该病毒自2018年以来一直存在。我们使用了大气传输模型（杂交单颗粒拉格朗日综合轨迹）来推断昆虫载体的空气传播分散的可能性。流行病学疾病参数量化了撒丁岛载体种群中病毒的流行及其在新区域引入后的第一次传播。假设最大持续时间为24小时，撒丁岛引入BTV的风险仅限于地中海盆地，主要影响意大利半岛，西西里，马耳他和科西嘉岛的西南地区。风险延伸到意大利的北部和中部地区，巴利阿里群岛以及法国大陆和西班牙，主要是最大持续时间长于24小时。关于矢量流条件和杂物复合物特异性参数的其他知识可以改善模型的鲁棒性。我们的框架为BTV介绍风险提供了空间和时间见解，是指导全球监视和准备对Epizootics的准备的关键工具。
在非洲建设知识经济：导言
致谢 我们要感谢编辑 David Canter 教授、John Connolly 教授和 Jacqueline Barnes 教授对本期专题的支持。 披露声明 作者未报告任何潜在利益冲突。 资金 本研究未得到任何组织的资助。 贡献者说明 Simplice Asongu 教授拥有牛津布鲁克斯大学的博士学位，目前是非洲治理与发展研究所（喀麦隆雅温得）的首席经济学家和主任；欧洲 Xtramile 非洲研究中心（比利时列日）的首席经济学家和主任以及“经济发展研究中心”（中非共和国班吉）的首席经济学家和联席主任。他还是：非洲增长研究所（南非开普敦）高级研究员；加纳大学（加纳阿克拉）的博士生导师；安提阿克大学（美国洛杉矶、圣巴巴拉、中西部、新英格兰、西雅图）和米德兰兹州立大学（津巴布韦圭鲁）；南部非洲管理学院（南非德班）工商管理博士导师，非洲研究网络（博茨瓦纳哈博罗内）、南非大学（南非比勒陀利亚）、布埃亚大学（喀麦隆布埃亚）和牛津布鲁克斯大学（英国牛津）研究助理。他还是《经济调查杂志》、《非洲商业杂志》、《新兴市场金融与贸易》和《非洲经济与管理研究杂志》等一些期刊的副主编。John 教授拥有两个博士学位——哥本哈根商学院的博士学位和奥尔堡大学的 Merc 博士学位。他是丹麦奥尔堡大学工商管理系国际管理名誉教授。他是约 20 本有关企业管理和国际化书籍的作者和/或编辑，并在经过审核的学术和专业期刊上撰写了约 150 篇有关企业发展、管理、营销和欧洲和非洲跨境企业间关系问题的文章。
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
介绍
理论课：战略与创新理论将以讲座和持续课堂讨论相结合的方式呈现。目标是培养学生寻求知识的能力和批判性思维。实践课：此外，还将有实践课，它们与理论课一样重要，可以提供对战略和创新过程的全面而深入的理解。这些实践课旨在从现实世界的角度介绍理论课中介绍的概念。其中一些实践课将包括、开发和/或虚拟模拟最终项目、案例研究分析和讨论。学生需要在上课前准备好案例新闻文章，并在课程结束时通过 ADI 提交。专业人士讲座。在课堂上，我们将邀请创新从业者作为客座演讲者出席。虽然大多数时候不需要为这些课程做准备，但学生需要在演讲期间积极与客座演讲者互动。测验。将进行简短的多项选择问卷调查，以检查学生在期末考试前是否存在理解材料的问题。小组演讲。学生应以小组形式准备课程的一些演示文稿。
机器学习的非技术介绍
人类易于执行而计算机难以完成的任务包括识别照片中的物体、面孔或动物，或者识别语音中的单词。另一方面，也有一些任务对计算机来说很容易，而对人类来说很难，比如处理大量数字或准确记忆大量文本。机器学习是过去几年取得最令人瞩目的成功的人工智能技术。然而，它并不是人工智能的唯一方法，还存在概念上不同的方法。机器学习也与其他科学领域有着密切的联系。首先，它与统计学有着明显的密切联系。事实上，大多数机器学习方法都利用了数据的统计特性。此外，机器学习中使用的一些经典方法实际上是在统计学中发明的（例如线性或逻辑回归）。如今，统计学和机器学习的进步之间存在着持续的相互作用。 ML 还与信号和图像处理有着重要的联系，ML 技术在这些领域的许多应用中都很有效，信号/图像处理概念通常是设计或理解 ML 技术的关键。它还与数学的不同分支有各种联系，包括最优化和微分几何。此外，ML 方法设计的一些灵感来自于对生物认知系统的观察，因此与认知科学和神经科学有着联系。最后，数据科学这个术语已经变得很普遍，指的是使用统计和计算方法从数据中提取有意义的模式。在实践中，机器学习和数据科学共享许多概念、技术和工具。然而，数据科学更注重从数据中发现知识，而机器学习则侧重于解决任务。本章首先介绍了一些关于人工智能和机器学习的历史里程碑（第 2 节）。然后，它继续介绍 ML 的主要概念，这些概念是理解本书其他章节的基础。
量子计算：简要介绍。
1843 年，阿达·洛夫莱斯 (Ada Lovelace) 发表了历史上第一个计算机程序。该程序旨在在查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 的分析机上执行。然而，这台机器当时还没有制造出来。阿达·洛夫莱斯在测试她的程序之前就去世了。当阿达·洛夫莱斯和查尔斯·巴贝奇设计这种计算机时，量子计算现在比分析计算略先进一些。量子计算的概念是在几十年前设计的，基于这些原理的量子算法也是在此期间开发的。然而，我们还没有通用的量子计算机来使用这些算法。今天的量子计算机是计算时间和内存有限的设备，但它们正在逐年增长。继谷歌宣布量子霸权* 1 [Arute et al. 2019] 之后，本报告旨在概述量子计算的进展，并简要介绍理解如何使用这种机器进行计算所需的概念。本报告还介绍了最新技术，以帮助理解什么是量子计算。首先，我们介绍量子计算的历史，然后介绍量子物理的核心概念和量子计算的基本概念。最后，我们将概述量子算法和技术。
精确手术 - 匈牙利的DA Vinci机器人手术系统的引入
摘要：手术机器人已经使用了大约三十年，主要是在高收入国家。在本文中，我们专注于匈牙利引入的经验，该特定机器人系统来自美国Da Vinci手术系统。自1995年以来由美国公司直观制造和分发，该外科系统已在全球范围内用于超过一千万个手术程序，大约有60,000名专家接受了操作。在匈牙利，机器人系统由Sofmedica Healthcare Group分发。除了匈牙利，该公司还在罗马尼亚，希腊，保加利亚和塞浦路斯运营。在匈牙利，该公司有八个活跃的机器人项目。机器人辅助手术干预始于2022年，一些医疗机构于2023年接受DA Vinci系统。因此，目前完成的手术数量为几千。在对文献的综述期间，我们发现有关机器人系统的出版物侧重于三个主要领域：机器人技术的发展，腹腔镜和机器人辅助手术结果的比较和优势，以及对机器人获取的成本效益分析。根据可用信息，我们介绍了过去两年的匈牙利经历的发现，尤其是Győr-Moson-Sopron县大学教学医院的发现。
NEDSTACK - 公司简介
在1999年，Akzonobel和ECN共同建立了NEDSTACK，将Akzonobel应用化学产品与赋予ECN赋予的基本PEM燃料电池专业知识相结合。这样做，他们创建了一个全局的PEM-FC播放器，并致力于高功率 /高使用类型PEM燃料单元格应用程序。