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处方信息重点 这些重点不包括安全有效地使用 PLUVICTO 所需的所有信息。查看完整处方
VISION 研究评估了 PLUVICTO 在进展性 PSMA 阳性 mCRPC 患者中的安全性[见临床研究 (14)]。在随机分组的 831 名患者中，734 名患者接受了至少一剂随机治疗。患者至少接受一剂 PLUVICTO 7.4 GBq (200 mCi)，每 6 至 10 周给药一次，外加 BSoC (N = 529) 或单独接受 BSoC (N = 205)。对于接受 PLUVICTO 加 BSoC 治疗的患者，接受随机治疗的中位持续时间为 7.8 个月（范围，0.3 至 24.9）。在接受 PLUVICTO 加 BSoC 治疗的患者中，接受 PLUVICTO 的中位剂量为 5（范围，1 至 6）。PLUVICTO 的中位累积剂量为 37.5 GBq（范围，7.0 至 48.3）。对于接受 PLUVICTO 加 BSoC 治疗的患者，随访的中位持续时间为 14.8 个月。
如果不部署使用可再生能源的热泵，就不可能将碳排放量减少到控制全球变暖所需的水平
• 发达国家 40% 的可用清洁水用于工业用途。减少水损失意味着减少在水和废水处理以及加热、储存和在建筑物内输送水的能源方面的支出。与更现代、更高效的供水系统相比，老化的水基础设施不可避免地会导致供水和废水服务成本上升。近 80% 的美国公用事业公司选择铜作为供水管道，因为铜可靠、可回收、耐腐蚀，可防止污染物渗透管壁，保证处理过的水的安全。用铜管建造的建筑物可以使用长达 50 年。在美国，密歇根州弗林特市和华盛顿特区等城市正在用铜管取代过时且不安全的铅水管。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
将人工智能纳入临床实践的主流需要什么？
• 证据基础有限 • 知识水平有限 • 利益相关者的看法和期望不同 • 人工智能/机器学习生态系统分散 • 组织准备和能力滞后 • 人工智能/机器学习应用渠道受限 • 监管指导不完善
印度新冠肺炎疫情卷土重来：需采取紧急行动
截至 2021 年 5 月，印度新冠疫情卷土重来，已蔓延至该地区的农村人口和其他国家。这场疫情凸显了印度长期以来对全民健康覆盖 (UHC) 的需求。2020 年 12 月，柳叶刀公民委员会成立，旨在通过参与式、解决方案驱动的方法，规划未来十年实现全民健康覆盖的路径。1 然而，目前，印度面临着拯救生命和减少痛苦的紧急状况。我们代表柳叶刀公民委员会，向共同承担印度人民健康责任的中央和州政府提出八项建议。我们的建议是对 Kuppalli 及其同事呼吁国际社会采取行动的建议的补充。2 我们提出这些建议的目的是扩大和综合必须紧急采取的行动，其中一些建议最近已被该国权威人士提出。3
共同疫苗接种后（如果需要）
1）如果您对乙酰氨基酚过敏，请不要服用这一点。2）不要服用任何其他含有乙酰氨基酚的产品3）每天不要超过4000毫克4）使用乙酰氨基酚时不要喝酒5）如果您患有大量肝脏或肾脏疾病或肾脏疾病，或者已经由您的医疗保健提供者建议使用此产品，请不要服用酒精。如果有人担心任何疫苗接种症状，请致电860-685-2470与Davison Health Center联系。如果您遇到的话，请这样做：
智能制造中的人工智能和网络安全挑战 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：智能制造 (SM) 是一种广泛的制造类别，它采用基于计算机的集成制造系统，具有更高端的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中采用新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算技术获取信息，通过该信息/数据将定期记录。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致更高水平的发展
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：SM（智能制造）是一种广泛的制造类别，采用基于计算机的集成制造系统，具有更高的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息，通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致经济方面更高水平的发展。此外，在网络安全方面，还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此，我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后，为了在通信时保持数据的机密性，使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词：智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
信任与医疗 AI：我们面临的挑战以及克服这些挑战所需的专业知识
信任是医疗体系成功的基础 [1]。人工智能 (AI) 既能为医学带来巨大好处，也会带来新的风险。医疗 AI 的失败可能会削弱公众对医疗保健的信任 [2]。这种失败可能以多种方式发生。例如，AI 中的偏见可能导致错误的医疗评估 [3]，而蓄意的“对抗性”攻击可能会破坏 AI，除非被明确的算法防御检测到 [4]。AI 还会放大现有的网络安全风险，可能威胁患者的隐私和机密性。因此，成功设计和实施 AI 需要强有力的治理和管理机制 [5]。新 AI 系统的令人满意的治理应该涵盖从设计和实施到重新利用和退役的整个时期 [5]。2019 年，麦肯锡公司审查了管理银行业算法风险所需的变革 [6]。其建议取决于 AI 的复杂性：正如算法的开发需要对机器学习有深入的技术知识一样，降低其风险也需要这样做。麦肯锡公司讨论了需要三个专家组参与的必要性：（1）开发算法的小组，（2）验证者小组，和（3）运营人员。医疗保健领域也需要这些小组来克服人工智能的以下三个关键挑战：（1）提出人工智能可以解决的问题的概念挑战，（2）实施人工智能解决方案的技术挑战，和（3）关于人工智能的社会和伦理影响的人文挑战。本文简要描述了这些挑战，并讨论了如何让专家组做好准备来克服这些挑战。认识到这些挑战并让这些专家做好准备将使医疗行业能够适应不断变化的技术格局，并安全地将人工智能转化为医疗保健。相反，如果不解决这些挑战，可能会削弱公众对医疗人工智能的信任，进而可能破坏对医疗机构本身的信任（见图 1）。
专业知识和人工智能急需战略的反思要素
2020 年 5 月 本文是根据 Jean-Pierre Tarroux 在 2018 年 11 月 26 日由最高法院任命的专家协会 (CEACC) 组织的会议上的发言撰写的，该会议的重点是专业知识和人工智能。Jean-Pierre Tarroux 应 CEACC 邀请就“法律专业知识和人工智能”这一主题进行辩论，此前他与 Emmanuel Pierrat 合作撰写了一篇关于“专业世界面临的数字和人工智能挑战”的文章，发表在 2018 年 4 月的《专家评论》第 137 期上，并提供了他在通信、媒体和数字方面的经验。Jean-Pierre Tarroux 曾在多家传播机构担任咨询总监以及广告公司的董事总经理。如今，除了担任法院任命的专家外，他还担任品牌和管理战略高级顾问。
需要制定国家氢能战略来发展...
能源行业正在经历一场巨大的变革，其驱动力是减少碳排放，同时满足日益增长的能源需求。可再生能源技术正在推动电力行业大幅脱碳，然而，在热能和运输等能源需求波动性很大的其他能源行业，脱碳要困难得多。氢能有潜力取代化石燃料，并能解决电力系统在系统稳定性以及可再生能源供应与用户需求不匹配方面的挑战。随着我们走向所有能源的脱碳，主要能源系统越来越需要更加一体化。在 UCD 能源研究所，我们的主要研究重点是通过爱尔兰科学基金会 (SFI) 资助的能源系统集成伙伴关系计划 (ESIPP) 进行能源系统集成。这项研究强调了氢能在能源行业脱碳中发挥的重要作用。