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SWREL 于 2024 财年第三季度结束，赢得五个重大项目......
• 截至 2023 年 12 月 31 日，未执行订单总额约为 8,750 千万印度卢比 • 所有逾期债务已偿还；通过 QIP 收益、发起人赔偿金和客户结算实现大幅去杠杆 • 2024 财年第三季度 EBITDA 继续呈现正增长趋势 孟买；2024 年 1 月 18 日：领先的太阳能 EPC 和 O&M 解决方案提供商之一 Sterling and Wilson Renewable Energy Limited (SWRE)（BSE 股票代码：542760；NSE 代码：SWSOLAR）公布了截至 2023 年 12 月 31 日的季度财务业绩。在成功完成 QIP 后的 12 月最后几周，本季度来自国内外知名 IPP 的订单流入强劲。总订单流入额超过 2,400 千万印度卢比，导致订单量进一步增强。 SWRE 成为印度最大的浮动太阳能项目的 L-1 竞标者，该项目是 PSU 项目，随后 SWRE 又敲定了四个战略项目，包括 Plenitude Spain（ENI 集团旗下）、总部位于新加坡的 Sembcorp Industries 的子公司 Green Infra Wind Energy Limited (GIWEL) 和 Cleantech。2023 年 12 月，SWREL 通过合格机构配售 (QIP) 成功筹集了 1,500 千万印度卢比，得到了国内共同基金和全球 FII 的强烈响应。该公司还收到了来自发起人赔偿金和客户结算的资金流入，这些资金已用于本季度大幅减少债务，所有逾期债务均已偿还。尽管营运资金紧张影响了 2024 财年第三季度的运营，但 SWRE 仍实现了独立利润，合并水平的 EBITDA 为正。谈到本季度业绩，Sterling and Wilson Renewable Energy 全球首席执行官 Amit Jain 先生表示：“在 2024 财年第三季度，我们在可再生能源组合方面取得了显著进展，包括四个来自印度的独特项目以及三年来的第一笔重大海外订单。在成功获得 QIP 后，我们的资产负债表得到了显著增强，并完全准备好进军印度和海外快速增长的太阳能 EPC 市场。我们目前未执行的订单为 8,750 千万印度卢比。我们有信心保持增长势头，因为随着我们的资产负债表问题得到解决，公司几乎没有净债务，许多大客户再次与我们接洽。我们已做好准备，继续加快履行环境责任，并持续投资于技术和基础设施。我们即将发布的季度
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
智能数字双胞胎的基于图像的深度学习
摘要 - 越来越多地使用数字双胞胎（SDT S）来通过连续数据同化来实际上复制和预测复杂物理系统的行为，从而通过控制系统的作用来优化这些系统的性能。最近，深度学习（DL）模型显着增强了SDT S的功能，特别是对于诸如预测性维护，异常检测和优化等任务。在包括医学，工程和教育在内的许多领域中，SDT的使用图像数据（基于图像的SDT S）来观察和学习系统行为并控制其行为。本文通过不断地模拟物理系统的图像数据来开发基于图像的SDT S的各种方法和相关挑战。本文还讨论了为SDT S设计和实施DL模型所涉及的挑战，包括数据采集，处理和解释。此外，还提供了开发新的基于图像的DL方法来开发可靠SDT S的新方向和机会的见解。这包括使用生成模型进行数据增强，开发多模式DL模型以及探索DL与其他技术（包括5G，Edge Computing和IoT）集成的潜力。在本文中，我们描述了基于图像的SDT，该SDT能够在广泛的领域中更广泛地采用数字双DT范式，以及开发新方法以提高SDT S在复制，预测和优化复杂系统行为方面的能力。
个性化治疗和药品制造的数字患者双胞胎
数字双胞胎是可能同步连接的物理伪像的虚拟模型，可用于模拟其行为。它们被广泛用于制造和汽车等多个领域，以实现特定的质量目标。在健康领域，所谓的数字患者双胞胎已被理解为从人口数据和/或患者数据中产生的患者的虚拟模型，包括例如，可穿戴设备的实时反馈。随着人工智能等数据科学技术的不断增长，可以开发以数字患者双胞胎为中心的新型健康数据生态系统。这为改善基于管理，分析和通过数字患者双胞胎对医疗数据解释的个性化治疗剂的健康监测和促进的健康监测铺平了道路。尽管实际努力创造了生理功能，单器官或整体模型的数字双胞胎，但数字患者双胞胎在常规医疗过程中的效用和可行性仍然有限。此外，对于预测单个药物反应的可靠模拟仍然缺失。但是，这些模拟将是真正个性化治疗剂的重要里程碑。另一个先决条件将是个性化的药物制造，并具有随后的障碍，例如低自动化，可伸缩性以及高成本。此外，必须满足监管挑战，因此要求在该领域进行更多的数字化。因此，这种叙事迷你审查提供了有关数字患者双胞胎的潜在和局限性的讨论，重点是其对个性化治疗剂的潜在桥接功能和个性化的药物制造，同时还研究了监管影响。
药理学和毒理学年度评论生命科学和医疗保健创新中的健康数字孪生
随着医学进入人工智能 (AI) 和数字健康时代，数据分析在医疗保健领域变得越来越重要。每位患者都有丰富的健康数据，包括来自电子健康记录 (EHR) (1)、个人可穿戴设备和远程监控以及基因组测序和成像等大数据分析的信息 (2)。计算能力也在不断发展，以满足这些新数据流的需求，包括更快、更强大的计算机和分析算法。人工智能和深度学习等新技术使我们能够利用这些新数据来改进医疗创新、个性化医疗和医疗保健服务。物联网 (IoT) 可穿戴设备，如智能手表、戒指和臂章，以及捕捉情绪、卡路里消耗和身体活动数据的自我跟踪工具，为实时更新数字孪生提供了连续的数据流 (3)。在此背景下，健康数字孪生 (HDT) 是一种分析多因素患者数据以改善患者结果和人口健康的新模型。
本赛季，每个人都赢了！
符合曲棍球卡尔加里的团队合作和尊重的核心价值，曲棍球儿童帮助孩子们是您团队每年依靠依靠艾伯塔省儿童医院进行世界阶级护理的100,000名儿童和家庭的机会。通过参加这项范围内的筹款活动，您可以支持最先进的设备，以家庭为中心的护理计划和创新的研究 - 确保艾伯塔省儿童医院的孩子在最需要时获得最佳护理。
数字孪生有助于改善海上作业
图 4. 英特尔数字孪生边缘控制器 海运港口运营商可以通过实施智能港口技术来应对日益增加的可靠性、安全性、效率和成本挑战。英特尔及其生态系统合作伙伴提供使用英特尔® SceneScape 控制器、摄像头和传感器（带有英特尔组件）、CPU、高性能集成显卡和现场可编程门阵列 (FPGA) 技术进行图像采集和处理的解决方案。英特尔® OpenVINO 工具包™ 分发版等可部署的软件包也有助于加速 AI 推理和决策。这些解决方案结合了传感器硬件和软件、边缘到云处理技术和人工智能，有助于为海运组织提供更好的洞察。更好的洞察有助于做出更好的运营和安全业务决策，从而实现更可靠、更准时的运营。
精神分裂症同卵双胞胎的线粒体 DNA 拷贝数和异质体不一致
精神分裂症 (SZ) 是一种严重、复杂且常见的精神疾病，具有高遗传性 (80%)、成人发病年龄和同卵双胞胎 (MZ) 中的高度不一致 (∼ 50%)。对家族性和非家族性病例的大量研究表明 SZ 中存在许多分离突变和从头改变，其中可能包括线粒体基因组的改变。然而，尚未发现单一的普遍致病变异，突显了其广泛的遗传异质性。本报告特别关注使用血液对一组独特的同卵双胞胎不一致 (MZD) 中 SZ 的线粒体基因组变化进行评估。将六对 MZD 双胞胎和两组父母 (N = 16) 的基因组 DNA 与 Affymetrix Human SNP Array 6.0 杂交，以评估线粒体 DNA 拷贝数 (mtDNA-CN)。对 MZD 对及其父母的子集进行了全基因组测序 (WGS) 和定量聚合酶链式反应 (qPCR)，并用于得出 mtDNA-CN 估计值。进一步分析了 WGS 数据以生成异质体 (HP) 估计值。我们的结果表明，正如预期的那样，配对内和母子差异的 mtDNA-CN 估计值小于涉及无关个体的比较。MZD 双胞胎的 mtDNA-CN 估计值不一致，并且在所有技术中 mtDNA-CN 差异的方向性一致。此外，qPCR 在基于相关性估计 mtDNA-CN 方面表现优于 Affymetrix。在 MZD 双胞胎之间未检测到可靠的 HP 差异。观察到的 MZD 内 mtDNA-CN 差异代表合子后体细胞变化，可能导致 MZ 双胞胎在疾病（包括 SZ）方面不一致。
人工智能数字孪生：彻底改变药物发现和临床开发，创造下一代突破性药物
因果人工智能数字孪生建立在 Aitia 专有的因果人工智能平台 REFS 之上；REFS 超越了统计相关性，实现了因果模拟（计算机模拟实验），可以识别人类疾病的真正驱动因素和潜在的生物学机制
将数字双胞胎用于行业5.0的人类机器人组合：探索道德和哲学含义
在一个越来越多的爆炸性世界中，繁荣的增加与工业基础设施的发展密切相关。在过去的几十年中，我们在物联网（IoT）和人工智能（AI）领域看到了显着的进步，以及计算能力成本的降低。与云相连，大数据和数据处理等概念一起，这些技术已成为过渡到行业4.0的关键推动力。这为下一阶段的工业变态铺平了道路，称为行业5.0。行业4.0专注于数字技术和在制造过程中的自动化的集成，而行业5.0通过强调人类与机器之间的协作，将其进一步迈出了一步。这种过渡认识到与先进技术结合使用人类技能，创造力和解决问题的能力的重要性。行业5.0旨在创建更灵活，自适应的生产系统，以使人与机器人之间的无缝合作，最终提高制造业的生产率和创新[1]。