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2024 年及以后 EHS 技术的 10 个预测
1. EHS 技术供应商的合作伙伴网络战略对市场成功将变得更加重要。Verdantix 看到 EHS 软件合作伙伴网络明显扩大，合作伙伴战略也更加优先。所有 EHS 技术合作伙伴类型都是如此，尤其是专业 EHS 和质量 (EHSQ) 软件、内容提供商集成、企业软件解决方案集成以及硬件供应商和服务公司合作伙伴关系（参见 Verdantix 市场洞察：三个有影响力的 EHS 软件合作伙伴机会）。这一趋势可以归因于客户对广泛、集成生态系统的需求不断增加，以及对更智能、主动解决方案的期望不断增长。当今的现代 EHS 管理平台涵盖了极其广泛的专业功能，通常扩展到 ESG 和可持续性、质量、产品管理和运营风险管理 (ORM)。创建如此广泛的平台会给供应商资源带来巨大压力，促使与专业软件公司建立合作伙伴关系。Verdantix 还希望优先与新兴技术专家建立合作伙伴关系，尤其是 AI 技术供应商和物联网 (IoT) 设备提供商。以 Benchmark Gensuite 为例，该公司在这一领域非常活跃，过去两年与 3motionAI、Interaptix、Protex AI、SlateSafety 和 StrongArm Technologies 建立了合作伙伴关系（参见 Verdantix 报告《2024 年 EHS 软件市场状况》）。从供应商的角度来看，完善的合作伙伴网络是增加销售额的一条有吸引力的途径，而且与内部开发相比，其资本、资源和时间投入更少。
2025 年 - 媒体和娱乐行业预测报告
人工智能在过去一年取得了重大进展，并将继续成为颠覆整个媒体行业业务和运营的主要技术力量。从创意角度来看，人工智能已进一步渗透到电视和电影领域，实用、易于实施且可衡量成果的用例将在 2025 年引领潮流。但我们并不指望这项技术能取代人类才能；它只会提高创意产出。人工智能还颠覆了视频游戏、赌场游戏、体育博彩和搜索市场，改变了传统的商业模式以满足消费者的偏好。
使用深度学习预测辅助脑电图注释
深度学习已成功应用于 EEG 数据，用于睡眠分期、癫痫发作检测和伪影识别。然而，自动注释的性能还不足以在临床环境中取代经过训练的注释者。因此，我们提出了一个决策支持系统来帮助人类注释者更快、更有效地工作。作为解决这些挑战的第一步，我们在 Python 中开发了 Robin's Viewer (RV)，它基于绘图库 Plotly 和流行的 M/EEG 分析工具箱 MNE。目标是创建一个独立于平台的交互式 Web 应用程序，它是开源的，支持许多常见的 EEG 文件格式，以便于与各种 EEG 工具箱轻松集成。RV 包括其他 EEG 查看器的许多常见功能，例如视图滑块、标记坏通道和瞬态伪影以及可自定义的预处理。 RV 与现有 EEG 查看器的主要区别在于，它能够可视化经过训练以识别 EEG 数据中的模式的深度学习模型的输出预测。其结果是为科学家和临床医生提供了一个决策支持系统，他们可以使用 RV 来注释伪影、睡眠阶段、异常和其他分类任务。25
2025年医疗保健供应链的前6个预测
2024是医疗保健的又一个充满挑战的一年，其特征是通货膨胀压力，持续的供应链漏洞，人才短缺和改变护理服务模型。但是，随着医疗保健部门继续在复杂而不断发展的景观中，2025年将带来自己的一系列挑战和机遇。关键问题，例如地缘政治紧张局势，经济不确定性和快速的技术创新将继续影响医疗供应链的未来。
固体的总能量的快速准确预测...
摘要我们使用图形卷积神经网络（GCNN）来快速准确地预测固体溶液二元合金的总能量。gcnns允许我们抽象固体物质的晶格结构作为图，从而将原子建模为节点和金属键作为边缘。此表示自然结合了有关材料结构的信息，从而消除了对标准神经网络（NN）方法所需的计算昂贵数据预处理的需求。我们在Ab-Initio密度功能理论（DFT）上训练GCNN，用于铜金（CuAU）和铁铂（FEPT）数据，这些数据是通过运行LSMS-3代码而生成的，该数据实现了OLCF SuperCutisters titan and Immit的LSMS-3代码，该代码实现了本地自称的多重散射方法。gcnn在计算时间方面，按数量级胜过Ab-Initio dft模拟，以产生给定的原子结构的总能量的估计。我们通过使用根平方的误差来量化深度学习（DL）模型的预测质量，将GCNN模型与标准NN的预测性能进行比较。我们发现，GCNN的可达到的准确性至少比MLP的数量级好。
