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World File Search System创新性
2021 年 8 月遥感创新：推进可持续发展目标并扩大可保性
具体来说，在保险业，这些趋势可能对保险公司和被保险人产生深远影响。遥感技术将催生新的市场和风险池，并简化现有的流程，例如索赔评估，以及承保和风险监控。保险公司将更好地利用来自合成孔径雷达 (SAR) 等来源的高频数据，并结合其他来源（地面和空中）。我们可能会看到多种用例，在各个业务线中取得不同程度的成功。虽然建立卫星数据和实际损失之间的准确关联等挑战阻碍了广泛采用，但保险公司将越来越多地通过试验混合建模方法、获取更好的数据和先进的数据集成技术来应对这些挑战。
核心可及性，增加能力并促进国际埃德娜标准的创新
环境DNA（EDNA）包括一组快速新兴的技术，这些技术有可能通过新颖，非侵入性，成本效益和民主的方法和工具来支持环境监测和生物多样性保护。同时，EDNA研究人员正在为EDNA技术，方法和数据输出制定国际标准。为了使Edna技术可访问，有用和适当，我们必须确保制定的任何标准都包括来自世界各地的用户的广泛概念，各种各样的生态环境和位置，最重要的是，对研究能力和基础架构的真实前景。在本文中，我们从非洲，南美和太平洋岛屿的各种和全球用户和专家组成的埃德娜的国际标准化汇总了埃德娜的国际标准化。本文的作者通过回答和讨论一系列旨在引起有关EDNA标准的希望，关注和经验的开放式问题来合作。结果是一组新兴的主题和生成共识，以强调建立适应性标准的需求，区域能力的发展，对数据主权的敏感性增加，并将标准化视为全球能力建设活动。
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介
医疗补助的人工智能驱动创新：增强可及性、成本效益和人口健康管理
美国医疗补助计划 (Medicaid) 正面临严峻挑战，包括医疗成本快速上涨、医疗服务可及性不均衡以及满足多样化人口健康需求的挑战。本文探讨了人工智能 (AI) 在重塑医疗补助计划 (Medicaid) 方面的变革潜力，旨在简化运营流程、改善患者治疗效果并降低成本。我们深入探讨了人工智能在预测分析、护理协调、欺诈检测和个性化医疗方面的关键作用。通过利用先进数据模型的洞见，并应对医疗补助计划特有的挑战，我们提出了以公平医疗和改善公共卫生成果为优先的人工智能驱动解决方案。本研究强调了将人工智能融入医疗补助计划的紧迫性，这不仅是为了提高运营效率，也是为了为所有受益人创建一个更便捷、更公平的医疗保健体系。
创新
• 全面发展：认识、识别和培养学生的独特能力。 • 灵活性：学生选择自己的学习轨迹和课程。 • 多学科教育：跨科学、社会科学、人文、体育和艺术的教育不仅包括唱歌和绘画等科目，还包括化学和数学等“科学”领域、医学和工程等“专业”领域以及沟通、讨论和辩论等“软件技能”。 • 概念理解：培养学生的持久技能，包括批判性思维、培养专家思维、解决问题、团队合作、领导能力和沟通能力。 • 技术的使用：培养 SOE 独有的技术驱动型教学环境，以提高学习者的教学质量。 • 终身学习：为个人提供机会，使他们能够个人和职业发展。 • 专业教育：培养专业人士，包括公共目的的道德和重要性教育、学科教育和实践教育。它还集中涉及批判性和跨学科思维、讨论、辩论、研究和创新。• 公平和包容：在 SOE-DSU，所有学生都能够在教育和高质量教育方面茁壮成长。
