描述和概念 CAS 商业人工智能为没有编程知识的专家和管理人员提供了高度实践导向的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 介绍。您将学会更好地评估人工智能的潜力并与数据科学家进行有效沟通。在 CAS 中,我们结合理论、实际的 ML 练习和当前案例研究,向您展示如何在您的组织中实施 AI 时避免常见的障碍。您还将学习如何成功实施数据驱动的项目。
你们当中的很多人都对可持续性这个话题感兴趣。对于可持续饮食来说,偏好植物性食物是一个重要原则。通过新的餐饮规划,我们能够大幅增加素食的比例。我们很乐意为您提供当地特色和有机食品。我们正在与供应商密切讨论,希望能够逐步使用至少更多的有机产品。未来鱼类菜肴的提供也将注重鱼类资源和海洋栖息地的长期保护。
在我们的欧洲数字创新中心(EDIH)pro_digital中是促进勃兰登堡州的绿色故事的主要目标。我们支持中小型公司,当局和初创企业,以使用服务,数字解决方案,现代测试环境实施可持续的数字应用程序,并传达相应的数字知识。同时,我们目前正在与荷兰,希腊,塞浦路斯,丹麦,瑞典,芬兰和立陶宛的Edih合作,因此建立了一个EDIH网络,以便在长期和整个欧洲分享经验和专业知识。
背景糖尿病类型2是一种慢性疾病,如今已成为全球公共卫生问题。该疾病是由胰岛素抵抗引起的,治疗需要医疗措施和自我保健措施。通常需要广泛的生活方式改变以防止糖尿病并发症。自我护理是护士还有责任告知,教育和支持患者的核心部分。因此,重要的是要深入了解糖尿病患者如何通过自我护理体验自己的处境。它可以使提供良好和以人为中心的护理更容易。
2020 年 2 月 18 日,利奥波尔迪纳植物园、德国研究基金会和德国科学院联盟就“欧盟基因组编辑植物的科学、差异化监管之路”发表声明。摘要 VLOG 坚决反对利奥波尔迪纳、科学院和 DFG 提出的将不含外来 DNA 的基因组编辑生物体排除在欧盟基因工程立法之外,并用产品相关的监管方法取代流程相关的监管方法。根据欧洲法院(ECJ)的裁决,VLOG 认为根据现行欧盟基因工程立法对基因组编辑等新型基因工程技术及其产品进行监管是正确、适当且不可避免的。对于 VLOG 所代表的公司来说,预防原则、新旧转基因生物的风险评估、其标签以及所有经济运营者和消费者的选择自由至关重要。新的基因工程技术及其衍生产品并没有长期的安全使用历史。基因组编辑技术可以以以前不可能达到的程度和速度修改基因组,甚至无需插入外来基因。因为它们可以在同一个生物体中重复、同时或顺序使用(单独或组合使用),所以它们可以比旧的基因工程或传统育种更大程度地用于重塑生物体。 VLOG 并不相信科学组织所强调的新基因工程及其所生产产品的所谓安全性有系统的研究支持。将“没有外星DNA”与转基因生物被全面证明无害联系起来也是难以理解的。对于 VLOG 来说,至关重要的是第三方(欧盟和国家监管机构)在使用基因组编辑技术生产的产品进入市场之前继续对其进行风险评估。如果按照科学组织的要求取消风险评估,新转基因产品的使用者、开发者和制造商将自行确认其安全性。如果 VLOG 所代表的公司在市场上投放的不受管制的新转基因生物随后被证明对健康有害,那么他们将面临相当大的损害和损失。因为检测程序、标签和特殊的可追溯性规则以及转基因生物制造商对健康损害的严格责任将不再适用于放松管制,所以他们将不得不为他们不该负责的事情承担损害。
6.5 Summary analysis ............................................................ 273 6.5.1 The number of investigations within SVF increases .................... 274 6.5.2 Investigation within SVF should be based on medical assessment ....................................... 275.5.5.3 Primary care sees advantages with Svf, but complies with a symptoms, but a symptom a symptom, but complies with svf Various waiting times contribute to the system being perceived as complex ............ 278 6.5.5 The proportion of patients with SVF who receive a cancer diagnosis is uncertain .................................... 279 6.5.6 Expressing effects from SVF are highlighted, but Documentation is missing ............................... 280 6.5.7 70 6.5.7.7 280 6.5.7 ............................................ 281 6.5.8 Lack of data quality despite extensive administration ...........................