XiaoMi-AI文件搜索系统
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在2022年，菲律宾的总非附属峰需求1达到16,596兆瓦，为560兆瓦，比2021年的峰值需求高3.5％。从2020年大流行的高峰起飞，需求的增加归因于整个国家的政府限制的容易性，以及逐渐回到经济活动的正常情况下，可以恢复经济。COVID-19的大流行限制解除为恢复该国不同业务和服务的途径铺平了道路。这种回收还需要更高的电力需求，这导致了过去两年中该国总能源消耗的逐渐增加。此外，不同地方政府部门设定的旅行限制放宽了，导致2021年和2022年的需求增长。图1显示了吕宋，米沙ya和棉兰老岛网格的2022年和2021年记录的峰值需求之间的比较。在这三个中，吕宋岛在2021年的高峰需求最高增长和2022年的473兆瓦时，马尼拉大都会是该国经济活动中心，是从大流行的影响中恢复的。高峰需求
系统评价包括
摘要：人工智能 (AI) 在体外受精 (IVF) 领域越来越受欢迎。尽管现有数据很有希望，但人工智能还不能声称拥有黄金标准地位，这也是本研究的理由。本系统评价和数据综合旨在评估和报告基于人工智能的 IVF 结果预测模型的预测能力。该研究已在 PROSPERO (CRD42021242097) 中注册。在 Pubmed/Medline、Embase 和 Cochrane 中央图书馆对文献进行系统检索后，确定了 18 项研究符合纳入条件。关于活产，总结接收者操作特征 (SROC) 的曲线下面积 (AUC) 为 0.905，而部分 AUC (pAUC) 为 0.755。观察值：预期值为 1.12（95%CI：0.26-2.37；95%PI：0.02-6.54）。对于有胎儿心跳的临床妊娠，SROC 的 AUC 为 0.722，而 pAUC 为 0.774。O：E 比率为 0.77（95%CI：0.54-1.05；95%PI：0.21-1.62）。根据这些数据综合，大多数基于 AI 的预测模型能够准确预测 IVF 的活产、临床妊娠、有胎儿心跳的临床妊娠和倍性状态结果。本综述试图比较 AI 和人类的预测能力，尽管研究不允许进行荟萃分析，但本系统综述表明基于 AI 的预测模型的表现与胚胎学家的评估非常相似。虽然人工智能模型看起来略有更有效，但要想声称显著超越临床胚胎学家的预测能力，还有一段路要走。
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