爱尔兰都柏林(2025 年 1 月 28 日)—— Trinity Biotech plc(纳斯达克股票代码:TRIB)是一家商业阶段的生物技术公司,专注于人体诊断和糖尿病管理解决方案,包括可穿戴生物传感器,今天宣布了其下一代连续血糖监测 (CGM) 系统的最新关键前临床试验的令人信服的结果。该关键前临床试验包括 30 名糖尿病患者(主要是 1 型糖尿病患者),代表着 Trinity 在提供经济实惠的高性能 CGM 技术这一使命中的一个重要里程碑。Trinity Biotech 重新设计的人体工程学模块化设备具有可重复使用的涂抹器和可充电的可穿戴发射器,可消除昂贵的一次性组件,同时提供无缝的用户体验。通过使用更耐用、可重复使用的组件,并借助 Trinity 专有的自插入传感器技术,Trinity CGM 旨在以比当今两大制造商低得多的成本提供护理。通过解决可负担性问题(采用这种改变生活的技术的一个主要障碍),Trinity 的创新方法有可能将 CGM 技术带给数百万被市场排除在外的个人。这种颠覆性的设计不仅扩大了使用范围,而且重新定义了 CGM 领域的可持续性,进一步使 Trinity 的解决方案有别于目前的市场领导者。Trinity Biotech 首席执行官 John Gillard 表示:“我们相信,我们的专利技术(具有模块化、环保设计和尖端传感器性能)代表了 CGM 市场的范式转变,预计到 2029 年将超过 200 亿美元。我们正在开发一种 CGM 系统,它不仅高度准确,而且价格实惠且用户友好。”“两家最大的 CGM 制造商目前每年的销售额约为 110 亿美元,服务的用户总数仅为 1000 万,不到全球 8 亿糖尿病患者的 2%。这反映出一个市场受到现有技术高成本的制约。通过提供大幅降低成本同时保持顶级性能的解决方案,我们相信我们可以大大扩展 CGM 设备的使用范围,并充分释放这个服务不足的市场的潜力。”
机动是陆军最常见的作战理论术语之一,但它到底意味着什么?对于陆军使命中如此重要的概念,它值得仔细研究。机动一词在作战理论中的使用范围正在扩大。战争性质的变化激发了陆军作为联合部队的一部分利用新技术进行机动的新作战概念。当代军事领导人和规划人员使用“跨域机动”和“扩展机动”等术语来描述太空、网络空间、电磁频谱 (EMS) 和信息环境等新兴领域和维度中的作战。对于那些熟悉机动的传统应用——陆战——的人来说,这引出了一个问题:我们如何才能像在地面上描述作战一样准确地描述虚拟域中的作战,尤其是在战略层面和整个冲突范围内?虽然为了描述目的而将这些概念进行比较并无不妥,但值得考虑误解这些重要概念的风险。
人工智能 (AI) 在组织中的开发和部署越来越受到信息系统 (IS) 学科的关注。这可以从社会技术角度来处理,有助于管理人工智能的意外结果,同时扩展人工智能的使用范围。本文介绍了对组织成熟度和人工智能开发准备情况的系统文献综述的结果。这篇综述的一个重要发现是,现有的研究没有充分涵盖人工智能系统的人文和伦理方面。这是一个障碍,因为这些方面对于负责任地开发和部署人工智能以确保长期利益至关重要。根据文献综述的结果,我们从社会技术角度提供了一个人工智能成熟度矩阵和一个概念成熟度模型,该模型有两个主要维度(涵盖工具人工智能能力和负责任人工智能能力)、十二个条件和三十个因素。关键词:人工智能、成熟度模型、社会技术、责任、工具
例如,在样品制备过程中有时会使用超声波清洗器来帮助样品溶解。经确认(通过风险评估),通常预计该清洗器属于 A 组,操作可通过使用过程中的观察确认。但是,如果超声波清洗器包含加热器或计时器,则可能会改变组别。如果使用这些功能,风险评估将识别出这一点,分类将更改为 B 组。计时器和温度控制器必须按照 SOP 针对其使用范围进行校准。如果不使用这些功能,则无需校准(例如,因为程序中未指定它们的用途)。这些未校准功能的使用不太可能通过物理或电子方式进行控制,那么实验室如何防止它们的使用?如果要使用它们,则表示使用了未校准的仪器(例如,有人在未校准的情况下使用温度控制器)。合规性通常通过标记仪器状态(例如,温度和计时器未校准,不用于合规性工作)、培训和在 SOP 中记录仪器来实现
自 2011 年首次发布准备能力标准以来,CDC 已要求 62 名 PHEP 接受者制定和实施基于能力的工作计划,并使用其 PHEP 资金来建立和维持其公共卫生准备和响应能力。但是,现在能力标准的使用范围已远远超出了为管辖公共卫生机构合作协议工作计划提供信息的范围。如今,能力标准已成为管辖公共卫生机构组织和评估应急响应和演习、确保管辖紧急情况的公共卫生后果是响应优先事项以及通过在准备专业人员之间建立共同语言来促进合作的重要框架。也许最重要的是,能力标准允许州、地方、部落和领土公共卫生机构推进与社区需求、偏好和资源相一致的响应策略,而无需规定或过度规定“如何”具体管理每个管辖响应。
对AI的直接能源使用实例的分析提出了因果关系,责任和边界的概念问题。可以通过机器人和自动驾驶汽车的例子来说明因果关系问题。如果使用机器人会导致环境损坏,并且机器人在其功能中采用AI,则尚不清楚是否应将损坏视为AI的影响,而不会将其组成的材料视为造成损坏。1辆自动驾驶汽车(AV)在定义红色AI时提出了另一个Conun鼓。AV的环境影响可能主要源于它们产生的跨性别和排放的增加,但是与其他某些技术不同,AVS在没有AI的情况下完全不存在。关于AV的能源使用的大量文献,集中精力估算可能的类型和使用范围(Taiebat等人。,2018年)。出现了关于数据处理和传输的足迹,包括自动驾驶汽车中的AI(Sudhakar,Sze和Karaman,2023年)。
该指标衡量投资组合的碳排放量,每千万欧元投资的碳等效量(TCO2E)。这是该投资组合投资产生的排放的指标。范围的定义: - 范围1:直接来自公司拥有或控制的所有排放。- 范围2:购买或生产电力,蒸汽或热量产生的所有间接排放。- 范围3:所有其他间接排放,值链的上游和下游。出于数据鲁棒性的原因,Amundi选择使用范围上游活动的排放3-来源:Trucost EEI -O模型(输入/输出模型扩展到Trucost环境)。来源:碳排放数据由Trucost提供。它对应于TCO2E中公司的年度排放,该公司的年度排放涵盖了京都协议中定义的六种温室气体,其排放被转换为二氧化碳中的全球变暖潜力(GWP)。
为了扩大太阳能的使用范围,我们花了一年多的时间与社区领导、公司和参与低收入住房的组织组织了一系列会议。我们与这些利益相关者合作,确定他们需要什么才能部署太阳能,以便其成员、租户和邻居能够共享其好处。这次外展活动的高潮是与乔治华盛顿大学共同赞助的一次全国会议,会议汇集了来自全国各地的低收入太阳能专家和社区领导。该项目的主要成果是向城市提出了一系列建议,并达成共识通过了《2013 年社区可再生能源法案》。这项立法是该国唯一的社区太阳能法案,它既为社区太阳能用户提供全额净计量信用,又建立了一个不受公用事业控制的无限计划,不受项目管道的控制。
机器人市场可分为两个部分:工业机器人和服务机器人。工业机器人主要用于制造环境,而服务机器人则应用于个人和专业环境。2022 年,全球工业机器人销量创下纪录,安装量超过 553,000 台。5 在这些设备中,电子制造业等非汽车行业的安装量超过了汽车行业,这表明机器人的商业案例正在扩展到更多行业。2022 年,全球专业服务机器人的销量增长了 48%。机器人即服务 (RaaS) 商业模式在这一类别中很受欢迎,在物流和农业行业的采用率很高。6 预计随着使能技术的进步扩大机器人的使用范围,服务机器人的采用速度将超过传统工业机器人,引领行业的增长前景。
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