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能源转型的社会经济足迹：日本
本报告在 Rabia Ferroukhi 的指导下编写，作者包括 Bishal Parajuli、Carlos Guadarrama、Gondia Sokhna Seck、Xavier Casals、Sufyan Diab 和 Ulrike Lehr。建模结果由 Ha Bui、Alistair Smith 和 Jon Stenning (E3ME，剑桥计量经济学) 提供。报告受益于以下人士的评审和意见：Asami Miketa、Kenji Kato、Celia García-Baños、Emanuele Bianco、Michael Renner、Diala Hawila、Justine Brun、Adrian Whiteman、Ricardo Gorini、Nicholas Wagner 以及 Gayathri Prakash 和 Abdullah Abou Ali (IRENA)；日本经济产业省自然资源能源局（ANRE）能源效率和可再生能源部国际事务办公室 Daisuke Hayamizu；日本能源经济研究所（IEEJ）Yasushi Ninomiya；可再生能源研究所 (REI) 的 Mika Ohbayashi；国家环境研究所 (NIES) 的 Katsumasa Tanaka；以及地球创新技术研究所 (RITE) 的 Keigo Akimoto。
马来西亚金融发展的政治经济学
单独，该系列中的每个标题都提供了一个关键学术主题的报道，而该系列则在整个经济学范围内构成了全面的收藏。Knowledge Infrastructure and Higher Education in India Kaushalesh Lal and Shampa Paul What Drives China's Economy Economic, Socio-Political, Historical and Cultural Factors Qing-Ping Ma Environmentally Sustainable Industrial Development in China Yanqing Jiang and Xu Yuan The China–US Trade War Guoyong Liang and Haoyuan Ding Analyzing Electoral Promises with Game Theory Yasushi Asako The Political Economy of Financial Development in从亚洲危机到1MDB Lena Rethel的马来西亚有关此系列的更多信息，请访问www.Routledge。com/Routledge-焦点 - 经济学和 - 财务/书籍系列/RFEF
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
人工智能（AI）识别胰腺癌患者腹水中的生存相关因素......
注释1.中性粒细胞：一种白细胞。它可以对抗细菌和真菌等病原体，在保护身体免受感染方面发挥重要作用。 注2.巨噬细胞：一种白细胞。它们有能力吞噬和分解侵入人体的细菌和病毒等病原体以及不必要的细胞，并引发免疫反应。 注3.腹腔冲洗细胞学检查：一种病理检查，将生理盐水注入腹腔，制备标本，检查是否存在恶性细胞。若存在恶性细胞，则细胞学检查判定为阳性；若不存在恶性细胞，则细胞学检查判定为阴性。 注4. Vision Transformer：将在自然语言处理领域带来突破的具有注意力机制的Transformer应用于计算机视觉的模型。 [纸张信息]标题：深度学习使用腹膜阳性洗涤细胞学作者预测胰腺癌患者的1年预后：Noguchi Aya，Numata Yasushi，Sugawara takayori，Miura Hiromori，Konno kaori，konno Takayuki，Ariake Kyohei，Nakayama Shun，Maeda Shinpei，Otsuka Hideo，Mizuma Masamichi，Nakagawa Kei，Morikawa Kei，Akatsuka kei，Akatsuka Jun，Maeda jun，Maeda iChiro和病理学，东北大学医学院研究生院山本托Yoichiro，瑞肯高级情报项目中心病理信息学团队团队负责人（也是科学报告）发表于：科学报告
风能的未来：部署、投资、技术... - IRENA
致谢 本报告得到了以下专家的帮助和审阅：Elbia Gannoum 和 Selma Bellini (ABEEólica – 巴西风能协会)、Kaare Sandholt (中国国家可再生能源中心)、秦海燕和于桂永 (中国风能协会)、Lucy Craig、Jeremy Parkes 和 Vineet Parkhe (DNV GL – 能源)、薛寒 (中国能源研究所)、Karin Ohlenforst 和冯赵 (全球风能理事会)、Laura Cozzi 和 Alberto Toril (国际能源署)、Karsten Capion (Klimaraadet – 丹麦气候变化理事会)、Kihwan Kim (韩国能源经济研究所)、K. Balaraman (印度国家风能研究所)、Jeffrey Logan 和 Mai Trieu (国家可再生能源实验室)、袁家海 (华北电力大学)、Aled Moses、Øyvind Vessia 和 Sune Strøm (Ørsted)、Ntombifuthi Ntuli (南非风能能源协会）、Yasushi Ninomiya（日本能源经济研究所）、Rina Bohle Zeller（Vestas Wind Systems A/S）、Ivan Komusanac（WindEurope）和 Stefan Gsänger（世界风能协会）。IRENA 同事提供了宝贵的审查和反馈：Francisco Boshell、Yong Chen、Rafael De Sá Ferreira、Celia García-Baños、Rabia Ferroukhi、Gurbuz Gonul、Carlos Guadarrama、Diala Hawila、Seungwoo Kang、Rodrigo Leme、Paul Komor、Neil MacDonald、Julien Marquant、Thomas Nikolakakis、Bishal Parajuli 和 Michael Taylor。本报告的编辑是 Lisa Mastny。
请致电论文|伊卡姆斯2025
亲爱的同事和朋友，我欢迎大家参加日本磁铁学会第七届国际磁社会联盟（Icaums 2025），在日本俄克拉何州，来自2025年4月21日至24日。自2010年成立以来，Icaums一直是磁性社区的基石事件，促进了整个亚太地区的尖端研究和合作的交流。今年，我们很荣幸能在冲绳的美丽和文化丰富的环境中继续这种骄傲的传统。我想向所有组织委员会成员，尤其是通用主席Yasushi Takemura教授以及会议主席Hideto Yanagihara教授的特别奉献精神和不懈的努力，以组织这项活动。他们的领导力在塑造有望成为杰出会议的情况下发挥了作用。我们的综合计划提供刺激性的全体会谈以及引人入胜的口头和海报演示，涵盖了磁性和磁性材料方面的最新进步。您的积极参与和宝贵的贡献对于这次会议的成功和我们的领域的进步至关重要。除了科学计划之外，冲绳还提供了令人惊叹的网络和文化探索背景。我们鼓励您利用这个独特的机会，建立新的联系并体验这个非凡的岛屿的丰富遗产。温暖的问候，年轻的Keun Kim荣誉主席，Icaums 2025总裁，亚洲磁学会联盟材料科学与工程学教授，韩国大学
印刷电路板 (PWB) 中电容器嵌入材料
用于在 PWB 中嵌入电容器的材料 Kazunori Yamamoto、Yasushi Shimada、Yasushi Kumashiro 和 Yoshitaka Hirata 日立化学株式会社 日本茨城县下馆 摘要 我们开发了一种名为 MCF-HD-45 的新型树脂涂层箔 (RCF) 材料，可嵌入 PWB 中构成电容器。该材料由热固性树脂和高介电常数 (Dk) 填料组成。填料具有多峰尺寸分布以实现高负载；特定的表面活性剂对于保持填料在清漆中的分散稳定性也至关重要。这些技术使这种材料具有 45 的高 Dk 和出色的可靠性。本文介绍了该材料应用于手机功率放大器模块和低通滤波器的测试结果，以及数据库对高频电路仿真的好处。简介 近年来，手机等无线设备的性能大大提高，尺寸也减小了。这种趋势推动了 RF 模块小型化技术的发展。以前，人们采用较小的半导体和无源器件来实现这一目的。然而，为了进一步减小尺寸，人们正在积极研究在 PWB 中嵌入无源和有源器件的技术。关于使用低温共烧陶瓷 (LTCC) 或硅作为基板的嵌入式无源器件的报道很多。如今，人们正在积极研究将有机基板用作此目的的基板，1-5 因为它们的热膨胀系数 (CTE) 与主板相匹配，并且易于扩大基板尺寸。如果现有的有机基板制造工艺适合嵌入无源器件，它们将具有巨大的成本效益优势。如今，模拟技术对于 RF 模块的电路设计非常重要。然而，适用于 PWB 中嵌入式无源器件的电路设计的数据库很少。电路设计师、PWB 制造商和材料供应商之间的合作将是必要的，以激活嵌入式无源技术。实验部分以改性环氧树脂为高分子材料，以Dk=1500的钛酸钡（BaTiO 3）为高Dk填料，选择适当的溶剂将各组份材料配成清漆，用砂磨机混合制成均质清漆，并添加一些表面活性剂或分散剂。然后将清漆涂在典型的铜箔（3/8盎司）上，采用标准涂覆技术，得到名为MCF-HD-45的新型RCF。在此过程中，绝缘层厚度控制在20μm左右。用于可靠性测试等的试样采用传统的层压工艺制作，即在180 OC下2.5 MPa压力下放置60分钟。然后在以下条件下进行可靠性测试：85 OC/85%RH/6 V dc。电路仿真采用安捷伦科技公司的先进设计系统 (ADS) 进行。采用同一制造商的矢量网络分析仪 (VNA) 测量材料及其应用的高频特性，该分析仪配备探针台以控制台面温度。结果与讨论图 1 显示了嵌入 PWB 中的无源元件的概念。由夹在两个电极（例如铜箔）之间的聚合物复合材料制成的厚膜电容器、由薄膜和两个电极制成的薄膜电容器以及通过在基板上图案化制成的电感器可用作嵌入 PWB 中的无源元件。
开发轮廓系统——大幅提高放射治疗的准确性
广岛大学研究生院生物医科学研究科助理教授河原大辅、项目副教授小泽修一、永田康史教授以及日本临床肿瘤学小组（JCOG）医学物理工作组成员西尾义晴教授组成的研究小组开发了一种利用人工智能技术的自动轮廓创建系统“Step-wise net”。该研究成果于2022年2月6日发表在国际科学期刊《生物和医学中的计算机》上。已发表论文标题：用于 CT 图像头部和颈部自动分割的逐步深度神经网络 (stepwise-net) 作者：Daisuke Kawahara*1、Masato Tsuneda2、Shuichi Ozawa3、Hiroyuki Okamoto4、Mitsuhiro Nakamura5、Teiji Nishio6、Yasushi Nagata1,3。1 广岛大学生物医学健康科学研究生院放射肿瘤学系，广岛 734-8551，日本 2 千叶大学医学院 MR Linac ART 部放射肿瘤学系，千叶 260-8670，日本 3 广岛高精度放射治疗癌症中心，广岛 732-0057，日本 4 国立癌症中心医院医学物理学系。东京 104-0045，日本 5 京都大学医学院人类健康科学信息技术和医学工程系医学物理学系，京都606-8507，日本 6 大阪大学医学研究生院健康科学系医学物理实验室，大阪，565-0871，日本 发表于：生物和医学中的计算机 DOI 编号：10.1016/j.compbiomed.2022.105295。
iASLC多学科建议，用于新辅助治疗后肺癌切除标本的病理评估
D. Travis，医学博士Gang Chen，MD J，Teh-Ying Chou，MD K，Wendy Cooper，医学博士，Jeremy J. Erasmus，MD M，Carlos Gil Ferreira，医学博士，Jin-Mo Goo，MD O，MD O，John Heymach，MD H问，Keith Kerr，MD R，Mark Kris，MD I，Deepala Jain，MD S，Kim，MD，MD U，MD U，Shun Lu，MD V，Tetsuya Mitsudomi，MD W，MD W，Andre Moreyira和G.医学博士Z，里卡多·奥利维拉（Ricardo Oliveira），医学博士AA，医学博士AB，Ugo Pastorino，MD AC，Luis Paz-Ares，MD AD，Giuseppe Pelosi，MD AE，Claudia Poleri，M.DAF，Marigogo Scior Scior Scior Scior Scior MD AI，Stephen G. Swisher，MD AJ，Erik Thunnissen，Ming Ak，MingS。
2023年6月27日，ME3208的新药申请（中甲酸酯），一种选择性岩石2抑制剂，在日本提交了CGVHD治疗
Meiji Seika Pharma Co., Ltd. (Headquarters: Tokyo, President and Representative Director: Daikichiro Kobayashi) today announced that ME3183, a novel highly-potent selective phosphodiesterase-4 (PDE4) inhibitor, met the primary endpoint based on “PASI-75”, defined as the proportion of subjects achieving 75% improvement in Psoriasis在美国和加拿大进行的中度至重度斑块牛皮癣患者的II期临床试验中，面积严重程度指数（PASI）。进行了II期临床试验（NCT05268016）*，以评估ME3183的疗效，安全性和耐受性，每天一次或两次在中度到重度斑块牛皮癣的患者中每天一次或两次服用16周。在美国和加拿大招募了122名患者。主要终点被定义为在基线第16周的牛皮癣区域严重程度指数（PASI）评分的受试者的比例。与安慰剂组相比，在ME3183治疗组中观察到的PASI-75成就比例明显更大，而安慰剂组达到了主要终点。此外，在ME3183组中观察到了pasi的早期改善。ME3183被证明是安全且耐受性良好的。该研究的详细信息将在即将举行的医学会议上介绍。ME3183是Meiji Seika Pharma发现的口服和选择性PDE4抑制剂。在非临床研究中，与现有的牛皮癣的现有口服可用的PDE4抑制剂相比，它显示出更大的抗炎作用，对TNF-α产生的抑制作用更大，对TNF-α产生的抑制作用大约30倍。同时，ME3183在大脑中的分布足够低。Meiji致力于为未满足的医疗需求（例如牛皮癣和其他自身免疫性疾病）提供有效且安全的治疗。*：Meiji Pharma USA Inc.（新泽西州Teaneck，总裁：Yasushi Miyazawa），全资拥有