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通过确保享有声望的国家认证委员会（NBA）获得认证的计算机工程研究生课程，具有专业的网络安全性。这种认证证明了该计划对学术卓越和对严格质量标准的坚定承诺。从2023 - 2024年到2025 - 2026年，接下来的三个学年获得了认可，这突出了维持高教育基准的持续奉献精神。这项成就不仅提高了该计划的信誉，而且还巩固了其作为网络安全教育领域领导者的地位。认证是区别的标志，确保了该计划提供提供裁缝和与行业相关的课程，促进动态学习环境的承诺，并在计算机工程和网络安全方面生产最高能力的毕业生。
Scand J工作环境健康在线 - 第1章-Article https：//doi.org/10.5271/sjweh.4215在线发布：2025年3月10日
目的这项研究调查了综合暴露与高血糖发生率之间的关联，以及夜间工作持续时间与长期夜间工人之间的剂量反应关系。在这项前瞻性队列研究中，招募了来自全国人口的12个716名夜间工人。高血糖发病率是基于空腹血糖水平的一年变化。职业噪声暴露定义为暴露于8小时的平均声音水平≥85分贝。评估了个人面孔，包括体重指数和与工作有关的因素，例如每月夜间工作时间。多变量逻辑和线性回归模型用于探索关联。导致多元逻辑分析，每天的夜间工作都与高血糖的风险增加有关[调整后的优势比1.05，95％置信区间（CI）1.02-1.07]。在正常的快速葡萄糖组中，每天的夜间工作都与 +0.07％（95％CI +0.03％ +0.03％ - +0.12％）的线性增加有关，而禁食葡萄糖水平的变化和噪声暴露与 +1.34％的线性增加有关（95％CI +0.55％CI +0.55％ - +2.12％）。此外，暴露于噪声和工作≥10天的夜间工作的种群显着增加了空腹葡萄糖水平（β +5.71％，95％CI +4.48％ - 4.48％ - +6.95％），具有显着的相互作用（相互作用<0.01的P）。结论夜间工作持续时间与禁食葡萄糖水平的变化之间可能的剂量反应关系。与单独接触夜间工作相比，夜间工作和噪音的综合暴露构成了高血糖的风险。
一项新的血液测试来检测糖尿病肾脏疾病的表现优于护理测试标准
蛋白质组学国际董事总经理理查德·利普斯科姆（Richard Lipscombe博士我们承认美国的肾脏健康月，我们希望为卫生保健专业人员提供最佳的工具，以抗击这种使人衰弱的疾病。”
SAS医学杂志缩写关键标题：SAS J Med ISSN 2454-5112杂志首页：https：//saspublishers.com carcinoid heart
类癌性心脏病（CHD）是一种罕见的心脏并发症，与晚期神经内分泌肿瘤和类癌综合征有关，主要影响正确的心脏瓣膜，并可能导致正确的心力衰竭。尚不完全了解CHD背后的确切机制，但据信涉及肿瘤释放的各种血管活性物质。管理CHD很复杂，因为它需要解决系统性恶性肿瘤及其心脏影响。早期诊断和及时的手术干预至关重要，因为CHD与发病率和死亡率的增加有关。瓣膜置换手术可以缓解正确的心力衰竭，并可以提高生存率。我们描述了一名58岁患者的病例，患有胰腺神经内分泌肿瘤和肝转移病史，他们被接纳为与类癌心脏病相关的右侧心力衰竭。本研究提供了有关冠心病当前文献的详细综述，主要关注其病理生理学，同时还针对临床表现，诊断方法和治疗方案。关键词：类癌心脏病（CHD），神经内分泌肿瘤，右心衰竭，病理生理学，瓣膜置换手术。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。i ntroduction
2025技术趋势报告，戴维·沃克（David Walker），小组首席技术官，西太平洋银行
在银行中：银行拥护AI助手和AI同事，他们准备通过自动执行常规任务并增强产品和经验来彻底改变银行业。通过消除员工角色的重复功能，AI将重塑典型的银行工作。但是，单独的人工智能不能取得重大进展。当与人类合作时，它将蓬勃发展。这种转变需要强大的领导力，思维方式转变，角色重新配置以及对新技能的获得。由于消除了重复的任务，员工将把重点转移到以人际关系和判断等人为中心的技能上。这种转变将改变银行的人口统计，性格和所需的技能。要保持竞争力，银行必须获得AI专业知识和培养创新，并提供有效利用AI的培训。2025将更多地关注AI助手，而随着银行的了解，少数同事（代理商）将了解如何最好地安全使用这项技术。
太阳能模块的输出通常夸大了
弗劳恩霍夫太阳能系统研究所的研究团队ISE评估了该研究所校准实验室Callab PV模块的70,000多个电动汽车模块的功率测量，自2012年以来。在此过程中，研究人员发现，自2017年以来，PV模块制造商的性能数据与研究所的测量结果之间的负差异一直在增加。直到2016年，在实验室中平均测量的功率比制造商承诺的要多。从那时起，在2020年至2023年的情况下出现了负趋势，导致平均功率降低约1.3％。2024年的最新数据显示出轻微的周转。Fraunhofer ISE的Callab PV模块自2012年以来一直在测试超过70,000个太阳能模块。为了全面审查性能一致性，该研究所的研究学家介绍了这一广泛的数据集，并分析了1034个在标准化条件下从单晶硅PV模块中进行的1034个收集的性能测量。对PV模块的功率测量值的分析表明，从2012年到2016年，在通常的部分中存在测量偏差；差异的平均水平不到百分之一。尤其是正常测量的正偏差。在2016年，制造商的功率特异性与研究所实验室中测得的功率之间的差异平均为0.6％。“从那以后，数据显示出负面趋势，”弗劳恩霍夫ISE的分离模块表征和可靠性的负责人丹尼尔·菲利普（Daniel Phillip）说。” 2023年，这在制造商的规范和我们对约1.3％的审查之间的负面偏差达到顶点。几乎没有观察到积极的偏差。”去年，研究科学家发表了有关经纪人指定的权力和实验室中的权力的统计数据在本周在Bad Staffelstein举行的第40届PV研讨会上，他们正在提供有关功率符合性的最新数据，该数据现在还包括2024年收集的数据。“在2024年，我们遇到了轻微的趋势逆转，但平均强的负偏差为1.2％，”丹尼尔·菲利普（Daniel Philipp）解释说。这可能表明制造公司已经意识到“乐观”功率等级的趋势是一个问题。“如果我们假设我们的数据代表了德国安装市场，则表现不佳1.2％，额外的16.2吉瓦在2024年
2025年3月13日https://doi.org/10.22214/ ...
I.引言近年来，由于许多变化，时装界遭受了压力。除了气候变化，不断增长的世界人口以及相关的资源稀缺之外，为解决所有这些问题寻找解决方案的政治压力越来越大[1]。全球纺织工业仅在最近几十年的跨行业数字化浪潮中被部分捕获，并且落后于政治和社会期望，因为它造成了5％的全球碳排放量[2]。在整个价值链中引入数字业务模型（DBM）是克服这些障碍的关键，并为纺织业的可持续和经济转型提供了机会[3] [4]。数字业务模型（DBM）的定义根据观察者的变化。在本文的背景下，DBM定义为使用数字技术，尤其是AI的业务模型来提高公司的生产，组织或管理的效率和盈利能力[5]。在许多大公司中，已经广泛使用ChatGpt和其他AI应用程序，用于行政活动，类似的重复任务强调了使用这些技术的当前趋势，这些技术必须由公司理解和管理。与依靠手动流程的传统业务模型不同，由人工智能驱动的过程会集成机器学习，数据分析和自动化以提高运营效率。因此，它们需要更高水平的数字专业知识。此外，随着AI的使用进展，新的业务部门将出现。[6]应用程序（包括AI或其他现代数字解决方案）的应用在纺织行业尚未像其他分支机构一样广泛[7]。但是，随着其商业世界的变化速度，公司被迫开发和利用新技术的发展[8]。因此，最近，较大的纺织公司已经实施了几个AI驱动的DBM，以跟上现代市场的需求。应用程序包括基于AI或个性化数字内容的时装设计，可帮助品牌预测并满足新需求，而无需大量人类的投入[7]。Zara等时尚公司正在使用AI来识别和排序客户数据，并根据客户喜好（例如样式，颜色或材料类型）创建独特的产品或至少新的服装[9]。特别是，图像识别用于根据社交媒体的图像来预测时尚趋势。该模型分析了知名影响者的职位，并结合了由此产生的反应，可以推断出所描绘的趋势是否在将来很重要[10] [11]。考虑到DBM的这些特征和可能性，AI驱动的商业模型可以应对组织的挑战。从自动重复任务并通过数据见解改善决策到创建新产品和服务[10]。根据麦肯锡[12]的报告，AI应用程序可能会在2030年产生13万亿美元的附加值。鉴于这样的规模，每个公司都必须掌握AI驱动的业务模型的主题。此模拟基于以下假设：AI将彻底改变现有的价值创建过程并使它们更有效。该报告将其与蒸汽发动机的发明进行了比较，蒸汽机的发明从头开始改变了复杂的手动运输过程。该报告将此开发与互联网的全球可用性进行了比较，该报告构成了当今科技公司（例如亚马逊和字母）的基础。该估计还考虑了负面影响，例如由于AI的全面实施，数字基础设施的高投资成本以及工作损失。